Data Scientist/Artificial Intelligence Scientist
Naukowiec danych/naukowca sztucznej inteligencji planuje i prowadzi opracowanie nowych i zaawansowanych technik analitycznych danych, metodologii i rozwiązań analitycznych z projektowania, prototypowania i testowania. Identyfikuje i opracowuje podstawowe dane naukowe i sztuczną inteligencję (AI) do realizacji projektów, architektów specjalistycznych baz danych i środowisk obliczeniowych, bada i wizualizuje złożony zestaw danych w celu zapewnienia przyrostowej wartości biznesowej. Wyodrębnia i integruje dane z różnych źródeł oraz tworzy zaawansowane modele i algorytmy odpowiednie dla przypadku użycia biznesowego. Przeprowadza testowanie modeli danych i AI, interpretuje wyniki testów i ocenia wydajność modelu w celu skalowania i wdrażania. Opracowuje atrakcyjne i logicznie ustrukturyzowane materiały komunikacyjne, aby ułatwić wpisowanie interesariuszy. Pracuje w otoczeniu zespołowym i jest biegły w zakresie statystyk, skryptów i języków programowania wymaganych przez organizację. Znany również z odpowiednimi platformami oprogramowania, na których rozwiązanie jest wdrażane. Naukowiec danych/AI naukowiec ma silne umiejętności myślenia analitycznego i krytycznego myślenia do identyfikacji i rozwiązywania problemów. Pasjonuje się analizą i rozwiązywaniem złożonych problemów biznesowych, wykazując intelektualną ciekawość wobec wykorzystywania danych i sztucznej inteligencji w celu zaspokojenia potrzeb biznesowych i wyzwań. Jest gawędziarzem danych i jest w stanie wpływać na kluczowych interesariuszy i kierować podejściem opartym na danych w celu rozwiązywania problemów biznesowych.
Co robi Data Scientist/Artificial Intelligence Scientist?
Kluczowe obowiązki i zadania
Zarządza przygotowaniem i modelowaniem danych
- Definiuje cele i hipotezę badań nad modelami danych i sztucznej inteligencji (AI)
- Analizuje sposoby, w jakie zestawy danych mogą być stronnicze i zająć się tym w zakresie bezpieczeństwa i strategii wdrażania
- Przeprowadza ekstrakcję i integrację danych, w tym funkcje z różnych źródeł danych
- Opracowuje wiele modeli i algorytmów odpowiednich do przypadku użycia
- Wykonuje porównanie modeli w celu wyciągania wniosków na temat zmiennego znaczenia
- Wybiera najlepszy model oparty na wcześniej zdefiniowanych kryteriach oceny
- Uwzględnij etykę danych i zasady w procesie wyboru i oceny modelu
- Interpretuj i oceniaj wydajność modelu w celu skalowania i wdrażania
Buduje i ocenia modele
- Przeprowadza testy na końcowym modelu w warunkach biznesowych w czasie rzeczywistym przed wdrożeniem
- Skalowe i wdrażanie modeli w warunkach biznesowych w czasie rzeczywistym do konsumpcji użytkowników końcowych
- Inicjuje autonomiczne monitorowanie w celu skalowania ludzkiego nadzoru
- Zastosowane techniki modelowania dokumentów i założenia przyjęte w stosunku do wyników testowych
- Włącz zdolność użytkownika końcowego do efektywnego korzystania z produktów AI/ Data Science
Przedstawia wartość biznesową modeli data science/AI opartą na danych
- Tworzy raporty i rezultaty oparte na spostrzeżeniach pochodzących z wyników modelu
- Rozwija przekonujące, logicznie ustrukturyzowane prezentacje, w tym opowiadanie historii badań i/lub analizy, aby zabezpieczyć zaangażowanie zainteresowanych stron
- Przyczynia się do tworzenia wiodących zasobów, w tym podręczników, przewodników, postów na blogu, filmów itp.
Czy masz umiejętności do tej roli?
Data Scientist/Artificial Intelligence Scientist wymaga 3 kluczowych kompetencji. Oto, co jest wymagane i na jakim poziomie.
Kluczowe umiejętności (zaawansowane)
Rozwój ludzi
ZaawansowanyInterakcja z innymi
Myślenie transdyscyplinarne
ZaawansowanyMyślenie krytyczne
Umiejętności wspierające
Komunikacja
ŚredniozaawansowanyInterakcja z innymi
Poziomy umiejętności SkillsFuture
3 poziomyPodstawowy
Rozpoznawanie i rozumienie podstawowych koncepcji. Stosowanie umiejętności w rutynowych sytuacjach pod kierunkiem.
Średniozaawansowany
Samodzielne stosowanie umiejętności w różnych sytuacjach. Analizowanie problemów i dostosowywanie podejścia.
Zaawansowany
Prowadzenie i innowacja w złożonych sytuacjach. Ocena strategii, kierowanie zespołami i wprowadzanie usprawnień.
Poziomy kompetencji technicznych (TSC)
6 poziomówWykonywanie
Realizacja rutynowych zadań pod ścisłym nadzorem. Stosowanie ustalonych procedur i wytycznych.
Wspieranie
Wykonywanie zadań z pewną samodzielnością. Pomoc w niestandardowych sytuacjach i stosowanie ustalonych technik.
Stosowanie
Samodzielne stosowanie umiejętności i wiedzy w różnych sytuacjach. Analizowanie problemów i dostosowywanie podejścia.
Analizowanie
Analiza złożonych sytuacji i opracowywanie rozwiązań. Kierowanie i mentorowanie młodszych kolegów.
Strategia
Wyznaczanie kierunku strategicznego i napędzanie innowacji. Ocena kompromisów i podejmowanie decyzji o dużym wpływie.
Transformacja
Prowadzenie transformacji branży. Ustanawianie standardów, kształtowanie polityki i doradztwo eksperckie.
Umiejętności techniczne i kompetencje
Data Scientist/Artificial Intelligence Scientist wymaga 19 umiejętności technicznych na określonych poziomach biegłości.
Analityka tekstu i przetwarzanie
Poziom 6Rozwój i wdrażanie
Projektuj i wdrażaj systemy, które mogą wchodzić w interakcje z użytkownikami za pomocą mówionego lub pisemnego języka naturalnego
Innowacje biznesowe
Poziom 5Zarządzanie biznesem i projektami
Priorytetyzuj możliwości innowacji biznesowych i projektowanie architektur cyfrowych i procesów w celu ułatwienia tworzenia innowacyjnego środowiska biznesowego
Analiza potrzeb biznesowych
Poziom 5Zarządzanie biznesem i projektami
Prowadzi kompleksową analizę, aby zrozumieć podstawowe kierowców i przedstawić przekonujący uzasadnienie biznesowe dla proponowanych rozwiązań informatycznych
Modelowanie obliczeniowe
Poziom 5Rozwój i wdrażanie
Projektuj zaawansowane modele statystyczne i obliczeniowe oraz kierować zastosowaniem algorytmów i technik modelowania do nowych domen
Projektowanie danych
Poziom 5Projektowanie i architektura
Ustanowić strategię tworzenia dużych modeli i struktur danych na dużą skalę oraz kieruj wdrażaniem technologii bazy danych, architektur, oprogramowania i obiektów
Etyka danych
Poziom 5Zarządzanie i zgodność
Sformułować kod etyki, systemów i procesów organizacji, aby zapewnić przestrzeganie wymagań zawodowych, prawnych i etycznych w zakresie użytkowania danych
Zarządzanie danymi
Poziom 5Zarządzanie i zgodność
Opracuj praktyki organizacji i standardy obsługi danych w całym cyklu życia, rozwiązywanie naruszeń i nadzoruj przesyłanie danych między organizacjami
Strategia danych
Poziom 5Planowanie i wdrażanie strategii
Ustanowienie strategii zarządzania danymi w celu wyodrębnienia maksymalnej wartości z aktywów informacyjnych oraz wspierania procesów decyzyjnych i procesów biznesowych
Praktyka myślenia projektowego
Poziom 5Projektowanie i architektura
Ustanowienie skutecznych procesów myślenia, metodologii i ram w celu rozpowszechniania myślenia projektowego w organizacji
Inteligentne rozumowanie
Poziom 5Rozwój i wdrażanie
Oceń, projektuj i buduj inteligentne systemy oprogramowania
Systemy rozpoznawania wzorów
Poziom 5Rozwój i wdrażanie
Opracuj inteligentne systemy za pomocą technik uczenia maszynowego
Zarządzanie projektem
Poziom 5Zarządzanie biznesem i projektami
Wiodące w kompleksowym zarządzaniu dużymi programami lub wieloma projektami jednocześnie koordynując współzależności projektów
Standardy jakości
Poziom 5Zarządzanie i zgodność
Ustanowienie i kontrolowanie oczekiwań jakości zgodnie z kierunkami organizacji i wybranymi testami porównawczymi
Architektura rozwiązania
Poziom 5Projektowanie i architektura
Ustal ramy i określ odpowiednie narzędzia i techniki, aby kierować rozwiązaniami IT programistyczni
Projektowanie Oprogramowania
Poziom 5Projektowanie i architektura
Przetłumacz złożone pomysły i koncepcje oprogramowania na projekt projektowy i ustal kluczowe zasady i metodologie projektowe
Planowanie testu
Poziom 5Rozwój i wdrażanie
Opracuj strategię testową i ustal polityki testowe, wytyczne i wskaźniki zgodnie ze standardami wewnętrznymi i zewnętrznymi
Technologia wizji komputerowej
Poziom 4Rozwój i wdrażanie
Skonfiguruj i wdrażanie algorytmów analizy wideo oraz przeprowadzanie oceny wydajności systemu
Pojawiająca się synteza technologii
Poziom 4Zarządzanie biznesem i projektami
Oceń nowe i rozwijające się technologie i trendy w stosunku do potrzeb organizacyjnych i procesów
Zarządzanie interesariuszami
Poziom 4Zarządzanie interesariuszami i umowami
Opracuj plan zaangażowania interesariuszy i negocjuj z zainteresowanymi stronami w celu osiągnięcia wzajemnie uległych ustaleń
Europejskie ramy umiejętności
ESCOUmiejętności i obszary wiedzy wymagane dla tego zawodu na podstawie europejskiej klasyfikacji.
Niezbędne
Ścieżki kariery od Data Scientist/Artificial Intelligence Scientist
Odkryj powiązane role w sektorze Technologie Informacyjne, które wymagają podobnych umiejętności.
Czy AI Zagrozi Twojej Pracy?
81Najbardziej zagrożone
Najbardziej odporne
Informacje w skrócie
Czy Data Scientist/Artificial Intelligence Scientist jest dla Ciebie?
Zrób darmowy, 10-minutowy Portret Kariery i sprawdź, jaki kierunek kariery pasuje do Twoich motywacji i mocnych stron.
Więcej w Technologie Informacyjne
Odkryj wszystkie ścieżki kariery w sektorze Technologie Informacyjne.
Zobacz wszystkie role w Technologie Informacyjne