2021 年の年収 100 万ドルの AI 職種のトレンド: データ サイエンス、Python、自動運転、AIOps に注目していますか?

今年も終わりですね！ 2021年が近づいてきました。今年は流行が落ち着いてきましたが、AIの発展は止まっていません。人工知能ウェブサイトVentureBeatは、過去1年間のAI界における主要な出来事と新しい分野の展望をまとめています。新年を迎え、仕事の調整をしたい方や、新たな発展の機会を期待している方は、ぜひご覧になってみてください。

人工知能が今年の流行語になったことは間違いありません。ビッグデータ、ロボット工学、モノのインターネットなどの新興技術の主要な推進力として確立されています。

では、今後 12 か月間で AI に何が起こるのでしょうか?

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2021 年に仕事の調整をしたい場合や、新たな成長の機会を期待している場合は、ぜひご覧ください。

技術系人材の需要は依然として高まっており、2020年の買収は人材獲得競争を反映している。

今後、IT関連の採用は多方面で行われ、より細分化されていくでしょう。

まずデータセットを見てみましょう。 2020年第3四半期時点で技術系専門家の失業率が平均（3.5%）を下回っている米国などの先進国では、多くの大規模組織が技術職の採用をさらに増やしたいと考えています。

Diceによると、テクノロジー業界のトップ50企業のうち、3分の2以上（68%）が第2四半期よりも多くの求人を出している。

サイバーセキュリティとクラウドに加えて、より専門的な役割もますます価値が高まっています。データ サイエンティストと Python 開発者は、2020 年後半に需要が増加しました (パンデミック前に最も急成長した 2 つの業界)。これは、企業が全体的なビジネス戦略にとって重要なデータ分析とソフトウェア構築に新たな重点を置き、通常の業務に戻る可能性があることを示唆しています。

技術系人材の供給が飽和状態にあるどころか、むしろテクノロジー企業による技術系人材の需要が高まっていると言えます。これは、2020 年に起こったいくつかの大規模な合併や買収からも明らかです。

自動運転における人工知能の専門家

自動運転車は、多くの大手テクノロジー企業にとって大きな焦点となっている分野です。この分野のリーダーであるグーグルの姉妹会社ウェイモに加え、アップルも自動運転車の計画を強化している。アマゾンはこれまでに自動運転車の新興企業オーロラや電気トラック会社リビアンに投資している。

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米国の自動運転分野の人材数は中国のおよそ10倍だ。アメリカの大手テクノロジー企業や自動車メーカーでは、自動運転部門に1,000～2,000人の人員がいるのが一般的です。

現在、中国もこの分野での開発努力を強化しており、2021年には自動運転分野の人材プールが増加するだろう。

戦略的な考え方を持つソフトウェア開発者およびマネージャー

LinkedIn によると、AI 専門家は米国で最も人気のある職種トップ 15 にランクされており、年間採用増加率は 74% です。

AI の専門家が必要な理由としては、データに基づく意思決定を促進し、リスクを軽減する AI の役割、企業が AI の実践を拡大するための効果的な方法を必要としていること、組織がワークフローを最適化するプレッシャーにさらされているため、ますます多くの企業が BI チームに AI/ML モデルの開発と管理を求めていることなどが挙げられます。

しかし同時に、ソフトウェア開発者やマネージャーは徐々にデジタル時代の MVP になりつつあります。 「企業は、ビジネスをサポートし、ひいては競争上の優位性をもたらす新しいアプリケーションやソフトウェア サービスを作成するために、あらゆるタイプの開発者を求めています」と、ロバート ハーフ テクノロジーの 2021 年給与ガイドは述べています。

Dice の求人情報分析によると、2020 年が終わりに近づくにつれ、Python 開発者、ソフトウェア開発マネージャー、バックエンドおよびフロントエンド開発者、データ ウェアハウス開発者の需要が高まっています。

これらの役割や、その他の同様の開発者およびマネージャーの役​​割の勢いを考えると、雇用主は 2021 年までこれらの役割の採用を続ける可能性が高いと思われます。

イノベーションを推進し、企業の技術部門で最も影響力のある人材となる、戦略的な考えを持つ新世代の開発者が登場しています。

ビジネスに特化したデータサイエンティスト、年収100万のベストプラクティス

自社のデータと洞察をしっかりと把握することが生き残るための鍵であることを認識する企業が増えています。

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採用担当者は、重要なデータセットを収集、整理、保存、分析できるアナリストや科学者を求めています。データ エコシステムの複雑さが増し、企業がインテリジェント オートメーションの実装を拡大するにつれて、データ サイエンス、データ分析、レポート作成スキルの必要性は引き続き高まると考えられます。

しかし、IT リーダーは、統計理論や AI などのテクノロジーにおける科学的スキルが重要である一方で、ビジネス感覚も重要であることに気付くでしょう。

テクノロジー分野のビッグブラザーとして、Google はデータに対して非常に敏感な嗅覚を持っています。

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1月にGoogleは、企業がコアビジネスデータに結びついたアプリを作成できるようにするノーコードアプリ開発プラットフォームであるAppSheetを買収すると発表しました。

AppSheet には、光学式文字認識 (OCR)、予測モデリング、自然言語処理 (NLP) などの AI スマート機能も多数搭載されており、データ入力を高速化し、ユーザーが構築したいアプリの種類を把握できます。

Google は、AppSheet はスタンドアロン製品として引き続き提供され、「アプリケーション開発分野を再構築するという同社の戦略を補完する」ものであり、Google Cloud に統合される予定であると述べた。

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このポジションでは、大規模で高次元のデータセットに対して探索的なデータ分析を実行し、関連するデータマイニングアルゴリズムの助けを借りて実際のデータセットとテストデータセットから複雑な現実世界の分析データモデルを作成し、統計、機械学習、データモデリング、シミュレーションの知識を適用してパターンを特定し、機会を特定し、ビジネス上の質問をし、洞察を生成することにより、ビジネス上の問題に対する革新的なソリューションを開発する必要があります。

データ エンジニアは、生のデータをキャプチャし、場合によってはそれをクリーンアップして分類し、その後 AI モデルを構築するデータ サイエンティストに提供する個人です。

世界のデータサイエンティストの平均給与

実際、データエンジニアはLinkedInの新興職種リストで8位にランクされており、2015年以降、年間雇用数は35パーセント増加しています。 LinkedInは、小売業から自動車業界まで、さまざまな業界が「採用が難しい人材を獲得しつつある」と指摘した。

データサイエンティスト職の給与比較

AIOps アナリスト、エンジニア、アーキテクト

AIOps の最適化は 2021 年の最優先事項になります。

インフラストラクチャ チームに対する増大する需要を管理するために、IT 運用のための人工知能 (AIOps) を検討する IT 部門が増えています。

AIOps エンジニアの給与動向:

ロボティックプロセスオートメーション（RPA）分野

ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) は、ソフトウェア ロボットと人工知能 (AI) をベースにしたビジネス プロセス自動化テクノロジーです。

2020年、マイクロソフトはシグナルを発しました。2005年にロンドンで設立されたRPA企業であるSoftomotiveを買収したのです。

厳密に言えば、Softomotive は AI 企業ではありませんが、RPA は構造化された入力とロジックを使用して企業が反復的なプロセスを自動化するのに役立つため、AI と密接に関連しています。

RPA は 20 億ドル規模の産業であり、Microsoft はすでに Power Automate プラットフォームでいくつかの RPA ツールとテクノロジを提供しており、それが今年初めにロンドンに拠点を置く Softomotive を非公開価格で買収した理由です。

マイクロソフトは、Softomotive のデスクトップ自動化ツールを Power Automate に追加し、企業顧客に「手頃な価格」で提供できるようにすると発表した。現時点では、Softomotive はスタンドアロン製品として引き続き利用可能です。

この分野の職位レベルと給与の比較:

NLPインテリジェント音声フィールド

今年、Appleは音声アシスタントのVoysisを買収した。同社は2012年にダブリンで設立され、モバイルデバイス上で直接動作する自然言語および会話型インターフェースを構築しており、特に「ブランドとユーザー間の豊かな自然言語によるやりとり」のサポートに重点を置いている。

新年には、NLPもAIにおける最強の開発分野となるでしょう。

大手テクノロジー企業が長年、製品や買収を通じて優秀な技術者を育成してきたことは周知の事実ですが、これは来年の就職活動について何らかのヒントを与えてくれるかもしれません。