MIT가 다양한 무료 강좌를 출시했습니다: 기술 경력을 향상하는 5가지를 찾아보세요

직업 세계는 빠르게 변화하고 있습니다.

생성적 AI의 출현과 급속한 채택 덕분에 기술주는 2023년 큰 폭의 상승세를 보였으며, 빅 5( 알파벳 , 아마존 , 애플 , 메타 , 마이크로소프트 )의 주가는 그 해 초보다 60%나 급등했습니다. 2023년은 또한 칩 제조업체인 Nvidia의 주가가 3배나 오른 대성공 이었습니다.

채택이 아직 전면적으로 이루어지지는 않았지만 미국 기업이 주목하고 있습니다. 예를 들어 JPMorgan Chase에는 600명의 머신러닝 엔지니어가 있고 AI는 300개 이상의 다양한 내부 애플리케이션에서 작업하고 있다고 밝혔습니다.

최근 UKG에서 공부하다 조사에 따르면 최고 경영진의 71%는 AI 사용을 발전시키는 것이 조직의 우선순위가 높거나 중간이라고 답했으며, 경영진의 62%는 AI를 충분히 빠르게 활용하지 못하고 있다고 우려했습니다.

이로 인해 일부 기업은 제품이나 서비스에 사용되는 AI 기술의 양을 과장하는 'AI 워싱'을 수행하게 되었습니다.

일부 기업은 인공 지능이나 기계 학습 기술의 동기와 사용에 대해 완전히 진실하지 않을 수도 있지만, AI 미래에는 기술 근로자가 기술을 향상해야 한다는 것이 점점 더 사실이 되고 있습니다.

세계경제포럼(WEF)은 “2020년대는 기술과 경력 발전 측면에서 직원과 고용주가 발전하는 10년이 될 것”이라고 말합니다. 가장 최근의 미래의 일자리 보고서 직원 기술의 44%가 향후 5년 내에 중단될 것이며 직원 10명 중 6명은 2027년 이전에 교육을 받아야 한다는 것을 확인했습니다.

무료로 기술 향상

습득해야 할 주요 기술에는 새로운 기술 역량이 포함되지만 WEF는 분석적, 창의적 사고는 물론 탄력성, 유연성, 민첩성, 동기 부여, 자기 인식과 같은 핵심 인간 기술도 확인했습니다. 일명, 인공지능이 (지금까지) 할 수 없었던 일들.

기술 향상에 대해 생각하고 있다면 시작하기 좋은 곳 중 하나는 MIT의 OpenCourseWare (OCW) 플랫폼.

무료로 개방된 학습 공간인 OCW에는 입문부터 고급 대학원 수준까지 모든 MIT 학과 및 학위 프로그램 전반에 걸쳐 수천 개의 MIT 과정 자료가 포함되어 있습니다.

코스에는 강의 계획서, 교육 자료(예: 강의 노트 또는 읽기 목록), 과제나 시험과 같은 학습 활동이 포함됩니다. 모든 과정을 원하는 속도로 이용할 수 있으며 등록비나 완료 날짜가 없습니다. 이는 바쁘고 압박감이 있는 역할을 수행하는 사람들에게 유용합니다.

기계 학습, 생성 AI, Python, 딥 러닝, 인지 로봇 공학, 데이터 과학 등과 같은 주제에 걸쳐 광범위한 컴퓨터 과학, 엔지니어링 및 기술 과정을 모두 무료로 이용할 수 있습니다.

새로운 일자리를 얻기 위한 기술 향상이 2024년 의제라면 위의 과정이 좋은 시작이 될 것입니다. 그리고 구직 활동도 훨씬 쉬워졌습니다. 해커눈 채용 게시판 . 여기에는 아래 세 가지와 같은 수천 가지의 흥미로운 기술 역할이 포함되어 있습니다.

1. DataAnnotation이 다음을 찾고 있습니다. 소프트웨어 개발자 AI 챗봇을 코딩하도록 훈련시킵니다. 이 유연한 파트타임 또는 풀타임 역할을 통해 작업하려는 프로젝트를 선택할 수 있으며, 코딩 챗봇에 대한 다양한 문제와 솔루션 제시, 고품질 답변 및 코드 조각 작성, 코드 품질 평가 등이 포함됩니다. AI 모델로 제작되었습니다. 최소한 하나의 프로그래밍 언어에 능숙해야 하며 코딩 문제를 해결할 수 있어야 합니다(LeetCode, HackerRank).

2. Adobe는 다음을 찾고 있습니다. 머신러닝 엔지니어 산호세에서. 이 직위의 급여 범위는 $135,200 - $250,900이며 확장 가능한 데이터 및 ML 플랫폼 구축에 대한 연구 또는 업계 경험이 있습니다. 이 역할에서는 창의적인 환경을 변화시키기 위한 새로운 GenAI 기반을 구축할 수 있는 기회를 갖게 되며, 데이터 플랫폼 엔지니어 및 설계자와 협력하여 모델 훈련과 고품질 작성을 위해 지연 시간이 짧은 데이터 파이프라인을 ML 플랫폼에 원활하게 통합하게 됩니다. , 표준 방법론에 따라 유지 관리 및 테스트가 쉬운 제품 수준 코드입니다. 다른 작업에는 대규모 분산 환경에서 비디오 및 오디오 기본 모델 교육을 지원하기 위해 재사용 가능하고 확장 가능한 데이터 로딩 프레임워크를 설계하고 구현하는 작업이 포함됩니다.

3. 새로운 역할을 찾고 있는 Python 프로그래머는 이것을 고려할 수 있습니다. 파이썬 개발자 Chantilly의 SAIC에서 역할을 맡았습니다. 국가 안보를 지원하는 효율적인 저장, 액세스 및 계산에 최적화된 데이터 모델 설계, 데이터 형식화 및 ETL 개발을 수행하기 위해 데이터 엔지니어링에 전문적으로 초점을 맞춰 경험이 풍부하고 결과 지향적이며 임무 중심적입니다. 목표. 수집, 처리, 저장 및 소비를 위한 데이터 노출을 포함하는 데이터 파이프라인의 모든 부분을 개발, 자동화 및 향상하는 데 대한 확고한 이해와 경험이 필요하며, 운영을 유지하면서 비효율적인 도구를 개선하고 새로운 혁신 기술을 채택하는 데 중점을 두어야 합니다. 연속성.