生成AI數據科學家：蓬勃發展的新工作角色

生成AI（Genai）數據科學家：蓬勃發展的職業道路

執行摘要：

生成AI的新興領域需要專業人員熟練的大型數據集導航，LLM加速模型開發和現實世界中的AI部署。這種需求創造了Genai數據科學家的高增長作用，Genai數據科學家是經驗豐富的職業選擇，用於經驗豐富的數據科學家，ML工程師，軟件開發人員，研究人員和最近的工程畢業生。薪水的範圍從印度的12-盧比60盧比，美國$ 120K- $ 350K。

介紹：

生成的AI（Genai）已從實驗研究迅速過渡到主流企業應用。各個部門的chatgpt和AI副駕駛等工具的擴散促進了許多新角色的創造。 Genai數據科學家是一個很好的例子，它橋接了數據科學，機器學習和生成性AI，使其成為技術最熱門的職業道路之一。本文探討了角色的責任，薪水期望，需要資格和職業過渡策略。

目錄：

• 什麼是Genai數據科學家？
• Genai數據科學家職責
• Genai數據科學家的頂級雇主
• Genai數據科學家補償
• 成為Genai數據科學家
• 基本技能和經驗
• 這個角色的理想候選人
• Genai數據科學的未來
• 結論
• 常見問題

什麼是Genai數據科學家？

Genai數據科學家專門研究生成AI模型的設計，培訓，微調和部署，包括LLMS，擴散模型和GAN。他們橋接傳統的數據科學和深度學習，重點是內容生成（文本，代碼，綜合數據，圖像，視頻和語音）。與優先考慮預測分析的傳統數據科學家不同，Genai數據科學家強調了創意AI輸出，與研究人員，及時的工程師，產品團隊和MLOPS工程師合作。

Genai數據科學家的職責：

Genai數據科學家是生成AI系統的核心，與其他團隊進行了廣泛的合作。關鍵職責包括：

• 使用變壓器，VAE，gan和擴散模型設計和實施生成模型。
• 設計抹布（檢索儀）和代理工作流程。
• 專門數據集的微調基礎模型（GPT，Llama，Mismtral，Bert）。
• 開髮用於收集，預處理和合成數據生成的數據管道。
• 合作進行AI驅動的產品開發（聊天機器人，副駕駛，內容生成器）。
• 使用Genai特異性基準（MMLU，HELLASWAG，BLEU/ROUGE，真實性）評估模型性能。
• 優化效率，準確性和安全性的模型（減輕偏置，減少幻覺，毒性控制）。
• 策劃數據和提示進行培訓/微調。
• 為及時的工程庫和工具鏈做出貢獻或維護。
• 在新穎的體系結構或模型應用程序上進行研發。

Genai數據科學家的頂級雇主：

對Genai數據科學家的需求在各個領域都很高。領先的雇主（截至2025年4月）包括：

Big Tech： Google DeepMind和Google Cloud AI，Meta AI，Microsoft Azure，Amazon AWS AI Labs，Apple。

企業與諮詢：埃森哲，德勤，高盛，安永，Salesforce，SAP，Infosys，TCS，Wipro。

AI-First公司：擬人化，Openai，Cohere，Mistral AI，Adept AI，跑道，擁抱的臉。

此外，在醫療保健，金融，零售和媒體中也出現了角色。在印度，像Zoho，Fractal AI，Cognizant，Gartner，PWC和Freshworks這樣的公司正在積極招募。

Genai數據科學家補償：

高需求和專業技能導致競爭激烈的薪水。薪酬範圍為印度的12-盧比60盧比，在美國$ 120K- $ 350K，隨著公司，地點和經驗而變化。 FAANG公司和美國初創公司的頂級職位可以超過50萬美元的總薪酬，包括獎金和股票期權。

成為Genai數據科學家：

過渡到這一角色需要基礎知識和專業技能：

1. 建立基本技能： Python和數據科學庫，並對線性代數，概率，優化和深度學習有牢固的了解。
2. 了解Genai概念：了解Genai架構，語言建模，令牌化，自回歸和掩蓋的建模，及時的工程，RLHF和模型微調。
3. 獲得動手經驗：使用OpenAI API，Langchain或LlamainDex；火車/微調小語言模型；參加Kaggle比賽或黑客馬拉松。
4. 展示您的作品：建立GitHub投資組合，寫博客，為開源項目做出貢獻，並創建各種項目（聊天機器人，AI副駕駛）。
5. 賺取相關認證：考慮深度學習的課程，擁抱面，分析Vidhya，Google或Fast.ai。

基本技能和經驗：

• 計算機科學，數據科學，AI或相關領域的教育背景（研究角色優先）。
• Python，Pytorch，TensorFlow的熟練程度。
• 熟悉LLM和擴散模型。
• 了解Genai架構，深度學習基礎和模型評估指標。
• 了解向量數據庫，抹布管道，及時優化，MLOP和部署框架的知識。
• 了解AI倫理，公平性和模型解釋性。
• 強大的解決問題，協作和溝通技巧。

理想的候選人：

該角色適合數據科學家，ML工程師，AI研究人員，開發人員，設計師，企業家以及對創意AI應用感興趣的學生。

Genai數據科學家的未來：

Genai的應用正在迅速擴展，Genai數據科學家處於最前沿。角色是動態的，需要持續學習和適應。道德部署，數據隱私和AI的解釋性將仍然是至關重要的問題，而推動了進一步的需求。

結論：

Genai數據科學家的角色提供了一個獨特的機會來塑造AI的未來。技術專長和創新的融合是在這個令人興奮且迅速發展的領域成功的關鍵。

常見問題：

Q1。是什麼區別於傳統數據科學家與Genai數據科學家？傳統數據科學家專注於分析和預測； Genai數據科學家專門從事生成模型開發和內容創建的部署。

Q2。編碼必不可少嗎？是的，強大的Python編碼技巧至關重要。

Q3。是否需要博士學位？雖然有利，但對於所有行業角色來說，這並不是強制性的。

Q4。哪些行業正在招聘？技術，醫療保健，金融，零售，媒體和諮詢。

Q5。什麼是工資範圍？請參閱上面的“ Genai數據科學家補償”部分。

以上是生成AI數據科學家：蓬勃發展的新工作角色的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！