生成AI数据科学家：蓬勃发展的新工作角色

生成AI（Genai）数据科学家：蓬勃发展的职业道路

执行摘要：

生成AI的新兴领域需要专业人员熟练的大型数据集导航，LLM加速模型开发和现实世界中的AI部署。这种需求创造了Genai数据科学家的高增长作用，Genai数据科学家是经验丰富的职业选择，用于经验丰富的数据科学家，ML工程师，软件开发人员，研究人员和最近的工程毕业生。薪水的范围从印度的12-卢比60卢比，美国$ 120K- $ 350K。

介绍：

生成的AI（Genai）已从实验研究迅速过渡到主流企业应用。各个部门的chatgpt和AI副驾驶等工具的扩散促进了许多新角色的创造。 Genai数据科学家是一个很好的例子，它桥接了数据科学，机器学习和生成性AI，使其成为技术最热门的职业道路之一。本文探讨了角色的责任，薪水期望，需要资格和职业过渡策略。

目录：

• 什么是Genai数据科学家？
• Genai数据科学家职责
• Genai数据科学家的顶级雇主
• Genai数据科学家补偿
• 成为Genai数据科学家
• 基本技能和经验
• 这个角色的理想候选人
• Genai数据科学的未来
• 结论
• 常见问题

什么是Genai数据科学家？

Genai数据科学家专门研究生成AI模型的设计，培训，微调和部署，包括LLMS，扩散模型和GAN。他们桥接传统的数据科学和深度学习，重点是内容生成（文本，代码，综合数据，图像，视频和语音）。与优先考虑预测分析的传统数据科学家不同，Genai数据科学家强调了创意AI输出，与研究人员，及时的工程师，产品团队和MLOPS工程师合作。

Genai数据科学家的职责：

Genai数据科学家是生成AI系统的核心，与其他团队进行了广泛的合作。关键职责包括：

• 使用变压器，VAE，gan和扩散模型设计和实施生成模型。
• 设计抹布（检索仪）和代理工作流程。
• 专门数据集的微调基础模型（GPT，Llama，Mismtral，Bert）。
• 开发用于收集，预处理和合成数据生成的数据管道。
• 合作进行AI驱动的产品开发（聊天机器人，副驾驶，内容生成器）。
• 使用Genai特异性基准（MMLU，HELLASWAG，BLEU/ROUGE，真实性）评估模型性能。
• 优化效率，准确性和安全性的模型（减轻偏置，减少幻觉，毒性控制）。
• 策划数据和提示进行培训/微调。
• 为及时的工程库和工具链做出贡献或维护。
• 在新颖的体系结构或模型应用程序上进行研发。

Genai数据科学家的顶级雇主：

对Genai数据科学家的需求在各个领域都很高。领先的雇主（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。

企业与咨询：埃森哲，德勤，高盛，安永，Salesforce，SAP，Infosys，TCS，Wipro。

AI-First公司：拟人化，Openai，Cohere，Mistral AI，Adept AI，跑道，拥抱的脸。

此外，在医疗保健，金融，零售和媒体中也出现了角色。在印度，像Zoho，Fractal AI，Cognizant，Gartner，PWC和Freshworks这样的公司正在积极招募。

Genai数据科学家补偿：

高需求和专业技能导致竞争激烈的薪水。薪酬范围为印度的12-卢比60卢比，在美国$ 120K- $ 350K，随着公司，地点和经验而变化。 FAANG公司和美国初创公司的顶级职位可以超过50万美元的总薪酬，包括奖金和股票期权。

成为Genai数据科学家：

过渡到这一角色需要基础知识和专业技能：

1. 建立基本技能： Python和数据科学库，并对线性代数，概率，优化和深度学习有牢固的了解。
2. 了解Genai概念：了解Genai架构，语言建模，令牌化，自回归和掩盖的建模，及时的工程，RLHF和模型微调。
3. 获得动手经验：使用OpenAI API，Langchain或LlamainDex；火车/微调小语言模型；参加Kaggle比赛或黑客马拉松。
4. 展示您的作品：建立GitHub投资组合，写博客，为开源项目做出贡献，并创建各种项目（聊天机器人，AI副驾驶）。
5. 赚取相关认证：考虑深度学习的课程，拥抱面，分析Vidhya，Google或Fast.ai。

基本技能和经验：

• 计算机科学，数据科学，AI或相关领域的教育背景（研究角色优先）。
• Python，Pytorch，TensorFlow的熟练程度。
• 熟悉LLM和扩散模型。
• 了解Genai架构，深度学习基础和模型评估指标。
• 了解向量数据库，抹布管道，及时优化，MLOP和部署框架的知识。
• 了解AI伦理，公平性和模型解释性。
• 强大的解决问题，协作和沟通技巧。

理想的候选人：

该角色适合数据科学家，ML工程师，AI研究人员，开发人员，设计师，企业家以及对创意AI应用感兴趣的学生。

Genai数据科学家的未来：

Genai的应用正在迅速扩展，Genai数据科学家处于最前沿。角色是动态的，需要持续学习和适应。道德部署，数据隐私和AI的解释性将仍然是至关重要的问题，而推动了进一步的需求。

结论：

Genai数据科学家的角色提供了一个独特的机会来塑造AI的未来。技术专长和创新的融合是在这个令人兴奋且迅速发展的领域成功的关键。

常见问题：

Q1。是什么区别于传统数据科学家与Genai数据科学家？传统数据科学家专注于分析和预测； Genai数据科学家专门从事生成模型开发和内容创建的部署。

Q2。编码必不可少吗？是的，强大的Python编码技巧至关重要。

Q3。是否需要博士学位？虽然有利，但对于所有行业角色来说，这并不是强制性的。

Q4。哪些行业正在招聘？技术，医疗保健，金融，零售，媒体和咨询。

Q5。什么是工资范围？请参阅上面的“ Genai数据科学家补偿”部分。

以上是生成AI数据科学家：蓬勃发展的新工作角色的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！