在AI時代“轉崗潮”中，這5種職業的需求會越來越多通信
數據科學家的主要職責是按需查詢和分析數據，通過分析來了解復雜的行為、發現隱藏的事實，最終引導產品改進或是為公司做出更明智的決策。數據科學家“一半是數學家，一半是計算機科學家”。
近來，人工智能、無人店鋪等落地產品越來越多，實際效用也越來越大。10月10日，故宮全部實行網絡售票，近百名售票員面臨下崗的消息就引起了一陣不小的騷動。科大訊飛等各方也紛紛評出了“未來，這X種職業將會消失”榜單，速記、會計員、銀行職員、前臺、客服等位列榜首，AI時代”轉崗潮“似乎已經拉開序幕，這不免讓一些“高危職業”從業者心慌。
但是轉行做什么才不會被AI吊打呢？美國IT調研與咨詢服務公司Gartner的一份新報告稱，盡管人工智能將減少180萬個工作崗位（指在美國），但同時也將創造230萬個就業崗位，其中，這五種職業會隨著人工智能的崛起顯著增加。趕緊看下還能轉型得過去嗎。
1 .數據科學家
數據科學家的主要職責是按需查詢和分析數據，通過分析來了解復雜的行為、發現隱藏的事實，最終引導產品改進或是為公司做出更明智的決策。數據科學家“一半是數學家，一半是計算機科學家”。
人工智能（挖掘、分析大數據等）對數據科學家的需求越來越大。IBM預計，到2020年，對數據科學家的需求將飆升28%，數據科學家、數據開發人員和數據工程師的需求將達到70萬。人工智能專家，包括剛從學校畢業的博士和受過較少教育的但經驗豐富的專業人士，不用幾年能輕松拿到30萬美元到50萬美元的年薪。
2.AI/機器學習工程師
機器學習工程師的主要職責是參與軟件架構和設計，決定機器學習的方式。譬如你想訓練一臺機器來識別飛機，你有100萬張圖片，你能正確地識別每張圖片的飛機，但你的職責是讓程序發現這個規律，這需要較強的編碼能力。
現在，隨著各個垂直領域，如圖像識別、語音識別、醫學、網絡安全等都想把人工智能應用到他們的領域，因此，對機器學習專業知識的需求將推動機器學習工程師的高需求。
3 .數據標注專員
還是以訓練機器識別飛機為例，你有100萬張圖片，其中有一些有飛機，有些沒有飛機，數據專員的職責就是將有沒有飛機的答案輸入計算機以備訓練時使用。數據標注專員需對大量文本、圖片、語音、視頻等數據進行歸類、整理等，每個數據標注任務都有相應的標注方法和規則。
數據標注很可能會成為人工智能時代需要的藍領工人。
4.人工智能硬件專家
人工智能領域的另一項日益增長的藍領工作是負責生產GPU芯片等人工智能硬件的生產。目前，許多公司都在開發用于人工智能的定制化芯片，用于先進的計算機視覺和機器智能，如特斯拉為無人駕駛汽車定制的芯片。這些人工智能芯片和硬件需求的增長會帶更多工業制造的崗位。
5.數據保護專家
隨著有價值的數據、機器學習模型和代碼的增加，將來對數據保護需求也會增加。數據保護專家的工作內容很廣，包括防止黑客入侵，確保數據庫系統、程序、功能和數據的安全等。
人工智能的快速推進和普及就意味著，這是人類必將邁向的一步，它能使人們的生活更便捷，解放更多重復、繁雜但又必要的人工。但是這些被迫解放的人工如何維持生計，是我們應該認真對待的問題。如果能將人工智能轉崗培訓（也叫職業教育）發展起來，這又是一個提供就業的機會。
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