مسارات الانتقال: كيف ينتقل محترفو تكنولوجيا المعلومات إلى وظائف الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الخل

استغل خبرتك في الـ IT لتدخل عالم الذكاء الاصطناعي

تُحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة تحولًا كبيرًا في مستقبل العمل بدول الخليج. قد تبدو هذه المجالات معقّدة، لكنها في الواقع امتداد طبيعي لخبراتك الحالية. لا حاجة لتغيير مهنتك بالكامل، فقط عدّل مسارك.

سواء كنت مسؤول أنظمة، أو مطوّر خلفية، أو محلل بيانات، فإن أمامك طريقًا واضحًا للانتقال إلى الوظائف التقنية الأكثر طلبًا.

١. مسؤول أنظمة الى مهندس ML Ops

أنت بالفعل تتعامل مع البنية التحتية ومراقبة الأداء—وهي نصف وظيفة مهندس ML Ops. أضف مهارات مثل إدارة النماذج وتوزيعها لتصبح مؤهلاً لهذا الدور.

مهارات إضافية:

• Docker وKubernetes
• منصات سحابية مثل AWS وGCP
• أدوات نشر النماذج مثل TensorFlow Serving

٢. مطوّر خلفية الى مطوّر ذكاء اصطناعي

إذا كنت تبرمج باستخدام Python أو Java، فيمكنك الانتقال لتطوير تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي بكل سلاسة. أغلب أنظمة AI تحتاج إلى تكامل خلفي لتعمل بكفاءة.

مهارات إضافية:

• مكتبات تعلم الآلة مثل scikit-learn وPyTorch
• تجهيز البيانات وتدريب النماذج
• بناء واجهات برمجية للنماذج

٣. محلل بيانات الى مهندس تعلم آلة

محللو البيانات لديهم بالفعل الأساس: فهم البيانات. من خلال تعلم الخوارزميات والإحصاء، يمكنهم بناء نماذج تنبؤية فعالة.

مهارات إضافية:

• التعلم المُراقب وغير المُراقب
• معالجة السمات Feature Engineering
• تقييم النموذج Model Evaluation

٤. مهندس برمجيات الى متخصص NLP أو رؤية حاسوبية

إذا كانت لديك خلفية قوية في البرمجة، يمكنك التخصص في مجالات متقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية أو رؤية الحاسوب.

مهارات إضافية:

• NLP: مكتبات مثل Hugging Face وspaCy
• CV: OpenCV وYOLO والشبكات العصبية CNNs
• أساسيات الجبر الخطي والاحتمالات

الخاتمة

لا تحتاج إلى البدء من الصفر، بل إلى إعادة توجيه خبرتك. بإضافة مهارة واحدة جديدة كل فترة وتطبيقها في مشاريع واقعية، يمكنك بناء مسار مهني في الذكاء الاصطناعي.

استكشف وظائف عبر Bayt.com.