Искусственный интеллект и машинное обучение меняют картину занятости, и в условиях дефицита кадров предлагаются более высокие стимулы для привлечения и удержания специалистов.
Согласно недавнему отчету компании Harnham, ведущего агентства по подбору персонала в области данных и аналитики в Великобритании, спрос на инженерные должности в области ML неуклонно растет на протяжении последних нескольких лет.
В последнее время наметился сдвиг в сторону MLOps-профессионалов, обладающих навыками преодоления разрыва между data scientists и data engineers, что позволяет оптимизировать развертывание ML-моделей.
В отчете компании Harnham приводится подробная информация о зарплатах и дневных ставках различных специалистов в области науки о данных в Великобритании.
Технические руководители/менеджеры в области компьютерного зрения, науки о данных, глубокого обучения и искусственного интеллекта, ML-инжиниринга, MLOps и обработки естественного языка получают годовую базовую зарплату от £44 000 до £120 000 в зависимости от опыта и местоположения.
Помимо конкурентоспособной компенсации, специалисты в области науки о данных получают особые льготы, повышающие их удовлетворенность работой.
В первую пятерку желаемых льгот входят возможность удаленной работы, премии, медицинская страховка, гибкий график работы и акции. Эти преимущества играют важную роль в привлечении и удержании лучших специалистов в области науки о данных.
Отчет также проливает свет на некоторые важные тенденции и статистику в отрасли.
25% специалистов назвали в качестве основной причины ухода с работы неконкурентную зарплату/ставку, за ней следуют отсутствие карьерного роста (24%) и появление «лучшей возможности» (22%).
Число женщин-профессионалов в этой области увеличилось с 22% в прошлом году, что свидетельствует о положительном сдвиге в сторону увеличения гендерного разнообразия в области науки о данных.
Несмотря на то, что область науки о данных продолжает стремительно развиваться, специалисты стремятся к поиску новых возможностей.
Один из выводов отчета показывает, что специалисты в области науки о данных с наибольшей вероятностью покинут свои текущие должности, если появится подходящая возможность. Продолжающийся дефицит кадров означает, что соответствующие знания и опыт пользуются большим спросом и открывают множество возможностей.
Достижения в области ИИ и машинного обучения меняют картину мира и создают новые возможности для трудоустройства. Поскольку спрос на специалистов в области данных продолжает расти, компании должны адаптироваться, чтобы оставаться конкурентоспособными в привлечении и удержании лучших специалистов в этой процветающей области.
