Best Career options 2024: हाई सैलेरी पाने के लिए AI and Data Science है बेस्ट ऑप्शन

AI and Data Science

वर्तमान में हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसी (AI and Data Science) के युग में जी रहे हैं और अधिकांश इंडस्ट्रीज मानवीय हस्तक्षेप को सीमित करने और प्रोडक्टिविटी में सटीक सुधार लाने के लिए संभावित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसी इकोसिस्टम को डवलप करने में बड़ा इंवेस्टमेंट कर रहे हैं। यह एक प्रमुख कारण है कि युवा पीढ़ी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसी की ओर काफी आकर्षित हो रही है और इसे सीखना चाहती है। अगर आप AI में कुशल हैं तो कम प्रयास और अधिक कमाई के साथ विभिन्न जॉब पॉजिशन पाना चाहते है तो एआई (Artificial Intellience Jobs) से अच्छा कैरियर ऑप्शन आपको नहीं मिलेगा।

दरअसल, लगभग हर बिजनेस को बढ़ावा देने और बाजार के रुझानों की analysis करने, raw data clean करने, AI Tools बनाने और अपने प्रॉफिट के लिए एआई बूम का उपयोग करने के लिए एआई इंजीनियरों की आवश्यकता होती है। साफ शब्दों में कहें तो घर से लेकर ऑफिस तक लगभग हर जगह एआई का इस्तेमाल होता ही है। ये आने वाले समय में और बढ़ेगा इससे इंकार नहीं किया जा सकता है। तो अगर आप भी अपनी काबिलियत साबित करने के साथ मोटी रकम कमाना चाहते है तो यहां हम आपको बताएंगे कि आर्टिफीशियल इंजीनियरिंग में करियर(Artificial Intelligence jobs) बनाने के लिए कौन-कौन से विकल्प खुले हैं।

डेटा साइंटिस्ट - Data Scientist

आम तौर पर, डेटा साइंटिस्ट डेटा से निपटते हैं और उन्हें स्टेटिक्स, मैथ्स, या संभाव्यता अवधारणाओं की स्पष्ट समझ होनी चाहिए, साथ ही प्रोग्रामिंग लेंग्वेज और डेटा प्रोसेसिंग प्लेटफार्मों में एक्सपर्ट होने चाहिए। आम तौर पर, डेटा साइंटिस्ट नेचुरल लेंग्वेज प्रोसेसिंग और कंप्यूटर विज़न क्षेत्रों में भी काम करते हैं। वे डीप एजुकेशन मॉडल को ऑप्टिमाइज करने और एल्गोरिदम टेस्टिंग के लिए एडवांस टूल डवलप करने के लिए अन्य प्रोफेशनल्स के साथ मिलकर काम करते हैं। डेटा साइंटिस्ट डेटा साइंस- data science jobs के डाइरेक्टर पोस्ट तक पहुंच सकते हैं, और इस प्रोसेस में अच्छी सैलेरी कमा सकते हैं।

मशीन लर्निंग इंजीनियर - Machine Learning Engineer

मशीन लर्निंग इंजीनियर एआई के प्रीडेक्टिव के आर्किटेक्टस से डील करते हैं। एमएल इंजीनियर स्केलेबल मॉडल को डिजाइन और डवलप करते हैं जो रियल टाइम डेटा की बड़ी मात्रा को संभाल सकते हैं। एमएल इंजीनियर बनने के लिए, मैथेमेटिक्स के बुनियादी सिद्धांतों, एमएल और डीएल-बेस्ड एप्लीकेशन में दक्षता और विभिन्न भाषाओं में प्रोग्रामिंग एक्सपर्ट होना जरूरी है, जो अंततः एआई क्षेत्रों में मोटी सैलेरी दिलाने में मददगार है।

बिजनेस इंटेलिजेंस इंजीनियर - BI Engineer

एक बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) इंजीनियर को डेटासेट फीचर्स के बीच पैटर्न और कोरिलेशन बनाना होता है। इसके अलावा, इन्हें महत्वपूर्ण बिजनेस डिसीज़न लेने वाले डेटा रुझानों को समझना होता है। इस फील्ड में काम करने वाला क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म पर कॉम्प्लेक्स डेटा डिज़ाइन करने और बनाए रखने के लिए ज़िम्मेदार हैं। इस रोल में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए इंजीनियरिंग, कंप्यूटर साइंस या रिलेटेड फील्ड में एजुकेशनल बेग्राउंड , डेटा एनॉलिसिस में प्रेक्टिकल एक्सपीरियेंस और वेब-बेस्ड टूल से परिचित होना महत्वपूर्ण है।

डेटा इंजीनियर - Data Engineer

डेटा पाइपलाइन डवलप करने के लिए डेटा इंजीनियर जिम्मेदार होता हैं। बिग डेटा इंजीनियर डेटा इकोसिस्टम का निर्माण करते हैं जो व्यावसायिक क्षेत्रों में बेहतर कम्यूनिकेशन को बढ़ावा देता है। इस फील्ड के लिए डॉक्टरेट को प्राथमिकता दी जाती है, इसके अलावा प्रोग्रामिंग लेंग्वेज और डेटा मैनेजमेंट में प्रेक्टिकल एक्सपीरियेंस को भी अत्यधिक महत्व दिया जाता है। इस फील्ड में काम करने वाले प्रोफेशनल बिग डेटा एनॉवारमेंट डवलप करने के लिए Hadoop और Spark इंटरफेस का उपयोग करके काम करेंगे, जिससे AI क्षेत्र में बढ़िया सैलेरी मिलें।

एआई सॉफ्टवेयर इंजीनियर - AI Software Engineer

एआई एप्लीकेशंस का आर्किटेक्चर आमतौर पर एआई सॉफ्टवेयर इंजीनियरों द्वारा डवलप किया जाता है। वे एआई टास्क के लिए जरूरी सॉफ़्टवेयर डवलप करने और बनाए रखने के दौरान डेटा साइंटिस्ट और डेटा इंजीनियरों के बीच कम्यूनिकेशन और नॉलेज शेयरिंग को कवर करते हैं। इसके लिए प्रोग्रामिंग और एनॉलिटिक स्किल के साथ संबंधित फील्ड में अंडर ग्रेजुएट की डिग्री आवश्यक है। एआई या डेटा साइंस में सर्टिफिकेशन से जॉब की संभावनाएं और हाई सैलेरी पाने की संभावना बढ़ सकती है।

डेटा एनॉलिस्ट/मैनेजर - Data Analyst/Manager

डेटा एनॉलिस्ट डेटा को क्लीन करने और मशीन लर्निंग मॉडल के लिए डेटा तैयार करने के लिए एक्सप्लोरेट्री डेटा एनॉलिसिस पर काम करते हैं। डेटा एनॉलिस्ट अपने रिजल्ट के बेस पर सार्थक रिपोर्ट बनाते हैं। डेटा एनॉलिस्ट प्रोफेशनल्स को पायथन, एसक्यूएल जैसे एनालिटिक्स टूल और बिजनेस इंटेलिजेंस में कुशल होना आवश्यक है। इन्हें फेसबुक और गूगल जैसे हाई-टेक कंपनियां डेटा एनॉलिस्ट रोल्स के लिए आकर्षक वेतन की पेशकश करते हैं।

रोबोटिक्स और एआई इंजीनियर - Robotics or AI Engineer

रोबोटिक्स और एआई किसी भी फंक्शनल, ऑटोमेटेड, सस्टेनेबल सिस्टम के लिए एक दूसरे के पूरक हैं। ऐसे इंजीनियरिंग पॉजिशंस एआई-बेस्ड रोबोटस को डवलप और ऑप्रेट करके एआई को आगे बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इंजीनियरिंग, कंप्यूटर साइंस, या रिलेटेड फील्ड में योग्यता और सीएडी और सीएएम, विज़न सिस्टम आदि में एक्सपरटाई के साथ, इन प्रोफेशनल्स को उनके योगदान के लिए अच्छी सैलेरी दी जाती है।

प्रॉम्प्ट इंजीनियर - Prompt Engineer

प्रॉम्प्ट इंजीनियर की मुख्य भूमिका जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एप्लीकेशंस को ठीक करना है। ये एआई-जनरेटेड टेक्स्ट को डवलप और रिफाइन करते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि एआई मॉडल यूजर्स के इंस्ट्रक्शंस पर सटीक और मीनिंगफुल रेस्पोंस दे रहा हैं। प्रॉम्प्ट रिसर्च इंजीनियर यह सुनिश्चित करता है कि जेनरेटिव एआई को यूजर इनपुट के प्रति सेंसेटिव होना चाहिए।

एआई एथिक्स ऑफिसर/रिसर्चर - AI Ethics Officer/Researcher

एआई एथिक्स ऑफिसर को कॉल लेना होगा और निर्णय लेना होगा कि एआई द्वारा दिया जा रहा रेस्पोंस एथिकली सही हैं या नहीं। एआई एथिक्स ऑफिसर यह सुनिश्चित करने के लिए एआई टूल्स और सिस्टम की सुरक्षा करते हैं कि उन्हें जिम्मेदारी के साथ और नैतिक रूप से डिजाइन, डवलप, डेप्लोय और यूज किया जा रहा है। यह स्थापित करने के लिए कि ऑर्गनाइजेशन के लिए सही नीतियां और प्रक्रियाएं लागू की गई हैं, उन्हें अक्सर क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों के सभी स्टेकहोल्डर्स के साथ काम करना पड़ता है।