Czytaj

arrow pointing down

7 technologicznych zawodów przyszłości – jakie kompetencje są wymagane?

Zastanawiasz się, które zawody zapewnią Ci silną pozycję na rynku pracy? Przeczytaj o tych 7 technologicznych zawodach przyszłości!

Rozwój technologii przyczynia się do zmian na rynku pracy i zapotrzebowania na niespotykane do niedawna kompetencje. Powstają nowe stanowiska i kształtują się coraz węższe specjalizacje. Poniżej opisano siedem z wielu nowych zawodów, określając je wspólnym mianem: zawodów przyszłości.

1. AI specialist (specjalista AI)

Sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence, AI) to pojęcie obejmujące rozmaite próby odwzorowywania inteligencji człowieka. Systemy oparte na AI potrafią np. zidentyfikować obiekty na zdjęciach, interpretować wypowiedzi w języku naturalnym albo rozpoznać odręcznie napisany tekst. Jedną z technik wykorzystywanych przy budowaniu systemów AI jest uczenie maszynowe (Machine Learning, ML). Opiera się na ono na algorytmach, które analizują zestawy danych i na ich podstawie uczą się wzorców.

Zadaniem specjalisty AI jest budowanie, testowanie i wdrażanie modeli AI oraz utrzymywanie ich infrastruktury. Powinien on wykazywać się umiejętnością badacza danych, wiedzą specjalistyczną w dziedzinie statystyki i matematyki, znać różne praktyki testowania, w tym programowanie testowe i behawioralne. Ważna jest znajomość algorytmów uczenia maszynowego i wiedza, gdzie można je zastosować. Do tego musi znać języki programowania, np. Python, Java, C / C ++, Perl. Obowiązki specjalisty AI mogą być jednak bardzo rozbudowane, a tym samym mniej wyspecjalizowane. Warto więc odróżnić go od specjalisty ML, którego zakres obowiązków jest bardziej wyspecjalizowany i skupia się głównie na implementacji algorytmów i bibliotek uczenia maszynowego we współpracy z inżynierami danych.

Rola specjalisty AI specialist w firmach IT

  • automatyzacja infrastruktury opracowanej przez zespół Data Science na bazie uczenia maszynowego;
  • współpraca z pracownikami Data Science (naukowcami i analitykami);
  • udoskonalanie badawcze algorytmów uczenia maszynowego;
  • budowanie interfejsów API do modeli uczenia maszynowego.

2. Business intelligence (BI) analyst (analityk biznesowy)

To osoba odpowiedzialna za gromadzenie danych biznesowych firmy, np. poprzez eksplorację jej danych komputerowych, a także analizowanie danych konkurencji i trendów branżowych. Dzięki zebranym informacjom tworzy obraz konkurencyjności firmy na tle innych. W razie złych wyników sugeruje lepsze rozwiązania. Współpracuje z innymi działami firmy w zakresie jakości, usług wdrożeniowych, rozwoju i strategii produktu. 

Zakres pracy analityka BI:

  • opracowuje i zarządza rozwiązaniami BI;
  • tworzy i utrzymuje dokumentację, w tym wymagania, projekty i instrukcje obsługi;
  • identyfikuje szanse poprawy procesów i strategii w drodze rozwiązań technologicznych;
  • wykształcenie informatyczne, finansowe, ekonomiczne, statystyczne;
  • wiedza o technologiach, np. C #, VSTO, SharePoint, SAS, Power BI, MEAN Stack; 
  • znajomość narzędzi analitycznych jak: FactSet, Bloomberg itp.

3. Cloud Architect (architekt chmury)

Publiczne chmury obliczeniowe to pole do uruchamiania w nich aplikacji i przechowywania danych. To zarazem usługa, która pomaga w tworzeniu i hostowaniu różnych aplikacji, m.in. sklepów online, stron internetowych czy platform CRM. Przeniesienie danych do chmury wymaga zaprojektowania, wdrożenia i optymalizacji chmury pod kątem wymagań technicznych projektu. Zajmuje się tym Cloud Architect. Jego praca skupia się na aspekcie projektowania, zaś zbudowanie infrastruktury należy na ogół do zespołu IT. Poza zadbaniem o bezpieczeństwo sieci architekt chmury dba o optymalizację kosztów projektu. Wymaga się od niego dogłębnej wiedzy o technologiach informatycznych.

Do zadań architekta chmury należy:

  • analiza i wybór dostępnych rozwiązań technologicznych np. dobór odpowiedniej bazy danych do danego problemu/aplikacji; 
  • budowanie integracji i migrowania danych do chmury (GCP, AWS, Azure);
  • współpraca i doradztwo w zakresie stosowania rozwiązań chmurowych w procesie tworzenia modeli ML ze specjalistami AI i łączenie tych modeli z innymi elementami architektury chmury (np. REST API);
  • optymalizacja budżetu pod kątem realizacji ustalonych celów biznesowych.

Na późniejszym etapie współpracuje z administratorem chmury (Cloud System Administrator) w zakresie obsługi zarządzania chmurą, tj. monitorowania, analizowania możliwości i wydajność systemu zgodnie z zalecaną metodologią, a także zasad i procedur bezpieczeństwa sieci.

4. Data Scientist (Specjalista Data Science) 

Data scientist, nazywany czasem badaczem danych, to stanowisko występujące w kontekście dynamicznie rozwijającej się dziedziny ogólnie znanej jako Data Science – nauki o danych. To dziedzina interdyscyplinarna usytuowana pomiędzy informatyką (rozumianą jako najnowsze rozwiązania technologiczne), programowaniem, statystyką i ilościową analizą danych. Praca badacza danych różni się w zależności od branży, firmy i rodzaju analizy danych. Osoba taka posiada wiedzę o modelowaniu i potrafi umiejętnie wykorzystać ją dla potrzeb biznesu. Dzięki wiedzy o modelach predykcyjnych potrafi zaprojektować lub dobrać model odpowiadający preferencjom zakupowym klientów, oferujący najbardziej atrakcyjną cenę danego towaru lub dopasowujący treści do potrzeb i gustu użytkownika. 

Specjaliści Data Science powinni

  • znać bazy danych i umieć je sprawnie przeszukiwać, mieć doświadczenie w pracy z SQL i bazami noSQL, np. Cassandra czy MongoDB;
  • mieć znajomość statystyki i biegłość w zagadnieniach matematycznych;
  • umieć przełożyć zgromadzone dane na realną wartość biznesową;
  • poruszać się w którymś z języków programowania, np. Python, Scala, R;
  • znać Apache Hive, Hadoop, Spark oraz relacyjne i nierelacyjne bazy danych;
  • wykazywać biegłość w algorytmach uczenia maszynowego.

5. IoT Solutions Architect (architekt rozwiązań IoT)

Internet rzeczy (z angielskiego IoT – Internet of Things) to system urządzeń elektronicznych, które mogą automatycznie komunikować się i wymieniać dane za pomocą sieci bez ingerencji człowieka. Polega on na połączeniu ze sobą przedmiotów materialnych w rozbudowaną sieć. Przedmioty tworzące sieć muszą mieć możliwość wymiany danych między sobą, np. za pośrednictwem instalacji elektrycznych nowej generacji lub sieci komputerowych. Internet rzeczy obejmuje każdy przedmiot, który można podłączyć do takiej sieci. Obecnie są to głównie telefony, komputery, inteligentne głośniki (np. Siri i Alexa), dzwonki do drzwi czy kamery, ale można się spodziewać stopniowego rozszerzania jego zakresu. Inteligentne domy, inteligentne miasta i inteligentne sieci peer-to-peer są częścią wizji Internetu rzeczy w przyszłości.

Architekt rozwiązań IoT ma wykazywać „zrozumienie nowych koncepcji sieci” – jak czasem piszą rekruterzy. Musi wiedzieć, jak działają platformy i technologie sieciowe. Ma zadanie natury technicznej, choć umiejętności niezwiązane z inżynierią są równie ważne, np. spojrzenie na technologię IoT w kontekście biznesowym. Nie musi się dobrze programować, ale powinien znać chociaż jego podstawy. Umieć swobodnie budować architektury IoT (wraz z innymi specjalistami), aby znaleźć najlepszą ścieżkę rozwoju dla danego wdrożenia czy implementacji. 

Rola architekta IoT jest pojemna i nieoczywista:

  • bierze udział w wielu różnych decyzjach i procesach firmy;
  • tworzy POC i prototypy dla przedsięwzięć, które mogą należeć do różnych domen;
  • zarządza cyklem życia projektu lub wsparciem od projektu pilotażowego do wdrożenia biznesowego;
  • współpracuje z architektami korporacyjnymi, inżynierami usług, programistami, menedżerami produktu.

6. Cyber Security Specialist (specjalista ds. cyberzagrożeń)

Cyberbezpieczeństwo to zagadnienie ważne dla całej branży IT. Coraz bardziej wyrafinowane cyberataki zmieniają oblicze tego zawodu. Od specjalistów ds. cyberzagrożeń wymaga się multidyscyplinarnej wiedzy z zakresu nowych technologii, z naciskiem na bezpieczeństwo danych firmy, wiedzy w zakresie algorytmów uczenia maszynowego, które pozwalają zrozumieć taktykę crackerów i rozpoznać zagrożenia pochodzące z wielu źródeł. Praca ta wiąże się zarówno z działalnością prewencyjną (zapobieganie atakom), antycypacyjną (przewidywanie ataków) oraz antykryzysową – gdy mimo wszystko do ataku dojdzie.

Specjalista cyberbezpieczeństwa powinien: 

  • zapewnić bezpieczeństwo na etapach rozwoju systemów oprogramowania, sieci i centrów danych; 
  • zaprojektować różne strategie i systemy obronne i umieć je konfigurować;
  • znać systemy wykrywania i zapobiegania włamaniom, jak IDS i IPS, oraz metodologię testowania OWASP; 
  • przeprowadzać spersonalizowane recenzje kodu aplikacji ASP.NET/JAVA; 
  • znać narzędzia bezpieczeństwa, jak Burp Suite, Nmap, Nessus, Qualys, Metaspolit; 
  • być na bieżąco z nowymi trendami i procedurami w zakresie bezpieczeństwa.

7. Blockchain Engineer (inżynier technologii Blockchain)

Inżynierowie Blockchain specjalizują się w tworzeniu i wdrażaniu rozwiązań cyfrowych dla przedsiębiorstw, wykorzystując unikalny rodzaj technologii. Technologia Blockchain umożliwia publiczną dystrybucję i udostępnianie informacji przez Internet bez kopiowania. Informacje te nie są przechowywane w centralnej lokalizacji.

Inżynierowie Blockchain mogą pracować dla firm świadczących usługi danych i firm konsultingowych w zakresie technologii. Firmy stosują Blockchain do tworzenia takich rozwiązań jak mobilne platformy handlowe, karty identyfikujące bezpieczeństwo transakcji etc. Inżynierowie ci muszą wykazywać się doskonałymi umiejętnościami technicznymi i analitycznymi. Powinni mieć duże doświadczenie w zagadnieniach sieciowych, projektowaniu baz danych i w kryptografii, systemach rozproszonych czy rozwiązaniach haszujących oraz funkcjach skrótu.

Obowiązki inżyniera blockchain:

  • odpowiada za tworzenie zdecentralizowanych systemów zapewniających pełne bezpieczeństwo transakcji lub innych interakcji;
  • tworzy m.in. smart contracts, czyli programy, dzięki którym system blockchain minimalizuje lub nawet wyklucza ryzyko kradzieży, błędu, oszustw czy manipulacji;
  • pomaga w konfiguracjach infrastruktury organizacji z wykorzystaniem technologii takich jak Ethereum czy Hyperledger Fabric;
  • znajomość architektury aplikacji i programowania, wśród których dominują języki Java, JavaScript, C ++, Go, Solidity i Python;
  • tworzy infrastruktury dokumentów dla aplikacji organizacji.

Mamy nadzieję, że ten artykuł pomógł Ci zrozumieć specyfikę technologicznych technologicznych przyszłości. Warto je znać, bo są coraz częściej poszukiwane na rynku pracy. Jednak tego typu praca nie musi być czysto techniczna – większość z tych zawodów wymaga dużej dozy kreatywności. Jeśli szukasz przyszłościowej pracy, które będzie kreatywna – zajrzyj do tego artykułu, w którym opisujemy 10 najbardziej kreatywnych zawodów XXI wieku.

Powiązane artykuły

5 najbardziej przydatnych narzędzi dla freelancerów – zestawienie

Praca freelancera wymaga dobrej organizacji, ale istnieją narzędzia wspierające w zarządzaniu czasem. Przeczytaj o tych najbardziej przydatnych!

Jak znaleźć wymarzoną pracę? Wykonaj te 8 kroków

Niemal 90% osób jest niezadowolonych ze swojej pracy. Jak dołączyć do pozostałych 10%? Przeczytaj, jakie cechy powinna mieć Twoja wymarzona praca!