بازار کار ماشین لرنینگ چگونه است؟ (۶ مهارت این رشته)

ماشین لرنینگ، زیرشاخه‌‌ای از هوش مصنوعی بوده که اخیراً توجه زیادی را به خود جلب کرده و به دلیل پیشرفت‌های فنی و فرصت‌های شغلی پرسودی که دارد، با ورود به بازار کار ماشین لرنینگ برای کاربر شرایط مناسبی به وجود آورده است.

به صورت کلی، مشاغل کامپیوتری و فناوری اطلاعات در حال رونق بوده و پیش ‌بینی می‌شود که اشتغال از سال 2021 تا 2031 رشد 15 درصدی داشته باشد.

در این مقاله به بررسی اهمیت یادگیری ماشین لرنینگ، نحوه ورود به بازار کار ماشین لرنینگ، نکات مهم در یادگیری، مشاغل مهم، بازار کار ماشین لرنینگ و مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به بازار کار ماشین لرنینگ خواهیم پرداخت.

1# اهمیت یادگیری برای ورود به بازار کار ماشین لرنینگ در سال 2025

در این بخش به بررسی اهمیت یادگیری ماشین لرنینگ خواهیم پرداخت.

1-1# یک زمینه رو به رشد

بر اساس گزارش مجمع جهانی اقتصاد، تقاضا برای متخصصان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از سال 2023 تا 2027 در حدود 40 درصد افزایش خواهد یافت؛ زیرا رشد تصاعدی در تولید داده و نیاز به تصمیم گیری مبتنی بر داده در صنایع در سراسر جهان، تقاضا برای تخصص یادگیری ماشین را افزایش داده است.

بازار کار ماشین لرنینگ برای متخصصان رشد قابل توجهی داشته که منعکس کننده افزایش پذیرش فناوری‌های یادگیری ماشین در بخش‌های مختلف است.

2-1# شغل پردرآمد

مشاغل یادگیری ماشینی جزو پردرآمدترین مشاغل در صنعت فناوری هستند.

داده‌های پلتفرم‌هایی مانند Glassdoor حقوق‌های پرسودی را که نقش‌هایی مانند دانشمندان داده، مهندسان هوش مصنوعی و مهندسین یادگیری ماشین تعیین می‌کنند، برجسته کرده و آن را برای بسیاری به یک مسیر شغلی جذاب تبدیل می‌کنند.

در اینجا حقوق جهانی بازار کار ماشین لرنینگ آمده است:

• دانشمند داده: 132 تا 190 هزار دلار
• مهندس یادگیری ماشین: 126 تا 187 هزار دلار
• مهندس هوش مصنوعی: 125 تا 194 هزار دلار
• دانشمند محقق: 116 تا 176 هزار دلار

3-1# چالش برانگیز

استعداد یادگیری ماشینی در حال حاضر کمیاب بوده و به دست آوردن این مهارت آسان نیست.

خارج از مشوق‌های مالی، یادگیری ماشینی پر از چالش‌های فکری است.

ماهیت پویای این رشته که مستلزم یادگیری مداوم و سازگاری با فناوری‌ها و روش‌های جدید است، آن را به منطقه‌ ای هیجان‌ انگیز برای حل ‌کننده‌های مسئله و کسانی که مشتاق به پیش بردن مرزهای کاری که ماشین‌ها می‌توانند انجام دهند، تبدیل کرده است.

2# کسب مهارت در یادگیری ماشینی چقدر طول می‌کشد؟

تسلط بر یادگیری ماشینی بسته به رویکرد کاربر بسیار متفاوت است.

برای خودآموزان، بازه زمانی می‌تواند بر اساس دانش موجود، سطح تعهد و منابعی که در اختیار دارند، بسیار متفاوت باشد.

ممکن است از چند ماه تا بیش از یک سال طول بکشد تا درک قوی از موارد زیر پیدا کنید:

• اصول ML
• برنامه نویسی (به ویژه پایتون)
• ریاضیات
• انواع الگوریتم ها

انتخاب تحصیلات رسمی، مانند مدرک دانشگاهی در علوم کامپیوتر، علوم داده یا یک حوزه مرتبط، معمولاً سه تا چهار سال زمان لازم دارد.

این برنامه‌ها آموزش عمیق در یادگیری ماشین را در کنار موضوعات مرتبط ارائه می‌دهند.

صرف نظر از مسیر انتخاب شده، کلید موفقیت در یادگیری ماشینی در یادگیری مداوم، کاربرد عملی و همگام ماندن با آخرین پیشرفت‌های حوزه نهفته است.

آنچه که باید به آن توجه داشته باشید این است که یادگیری ماشینی حرفه ای برای یادگیری و ورود به بازار کار ماشین لرنینگ مادام العمر است؛ زیرا فناوری‌ها و روش‌های جدید دائما در حال توسعه هستند.

3# نحوه ورود به بازار کار ماشین لرنینگ در سال 2025

در این بخش به بررسی نحوه ورود به بازار کار ماشین لرنینگ در سال 2025 خواهیم پرداخت.

1-3# بررسی پیش نیازها

ایجاد یک پایه محکم در زمینه‌های کلیدی ضروری است.

این مهارت‌های اساسی ستون‌های دانش و توانایی‌های هوش مصنوعی برای ورود به بازار کار ماشین لرنینگ هستند:

• ریاضیات پایه: یادگیری ماشینی عمیقاً ریشه در اصول ریاضی دارد.
  درک اصول موارد زیر بسیار مهم است:
  •  جبر خطی
  • حساب دیفرانسیل
  • انتگرال
  • آمار
• آمار اولیه: درک اصول آمار درک کاربر را از یادگیری ماشین افزایش می‌دهد.
  توانایی تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج بینش‌های معنادار در این حوزه ضروری است.
  آشنایی با مفاهیمی مانند:
  •  اهمیت آماری
  • توزیع‌ها
  • تحلیل رگرسیون
  • تخمین‌های احتمال

کلید به ‌کارگیری مؤثر تکنیک‌های مختلف یادگیری ماشین است.

• تمایل به یادگیری: یادگیری ماشینی یک رشته در حال تکامل است که با نوآوری‌ها، روش شناسی‌ها و فناوری‌های ثابت مشخص می‌شود.
  بنابراین، داشتن یک نگرش آینده نگر و اشتیاق به یادگیری و سازگاری مداوم برای هر کسی که می‌خواهد در زمینه یادگیری ماشین پیشرفت کند، ضروری است.

شایان ذکر است که سطح تخصص و مهارت مورد نیاز در این حوزه‌های بنیادی بر اساس نقش یادگیری ماشینی خاصی که هدف کاربر است، متفاوت خواهد بود.

در نهایت، تنظیم مسیر یادگیری خود با اهداف شغلی و تعدیل شدت مطالعات خود در موضوعات مختلف بسیار مهم است.

2-3# توسعه مهارت‌ها

یادگیری ماشینی حوزه وسیعی است که مهارت‌های فرعی مختلفی را در بر می‌گیرد که هر کدام برای تسلط بر این حوزه حیاتی هستند.

این مهارت‌ها عبارت اند از:

• آمار
• ریاضیات
• برنامه نویسی
• ساختار داده
• آماده سازی داده
• درک اصول ماشین لرنینگ
• یادگیری عمیق
• مهندسی نرم افزار
• هوش تجاری

3-3# یادگیری ابزارها و بسته‌های ضروری

تسلط بر یادگیری ماشینی مستلزم آشنایی با طیف وسیعی از ابزارها و بسته‌هایی است که پردازش داده‌ها، ساخت مدل و پیاده سازی الگوریتم را تسهیل می‌کند.

4# نکات مهم برای یادگیری ماشین لرنینگ و ورود به بازار کار ماشین لرنینگ

نکات مهم برای ورود به بازار کار ماشین لرنینگ به شرح زیر هستند.

1-4# انتخاب یک رشته

یادگیری ماشین یک زمینه وسیع با تخصص‌های متعدد است. با مشخص کردن مناطقی که با علایق و آرزوهای شغلی شما همخوانی دارد، شروع کنید.

خواه توسعه الگوریتم‌ها، کار بر روی شبکه‌های عصبی یا استفاده از ML در صنایع خاصی مانند مراقبت‌های بهداشتی یا مالی باشد، تمرکز یادگیری شما را ساده‌تر می‌کند.

تطبیق مسیر شما نه تنها یادگیری را قابل مدیریت تر می‌کند؛ بلکه به شما اطمینان می‌دهد که در زمینه‌هایی که برای شما مهم است، تخصص خود را توسعه دهید.

2-4# شروع به یادگیری

یادگیری خود را با دوره‌های پایه ای شروع کنید که اصول اساسی یادگیری ماشین، آمار و برنامه نویسی را پوشش می‌دهد.

از پلتفرم‌های آنلاین، دوره‌های دانشگاهی و کارگاه‌های آموزشی برای ایجاد یک پایگاه قوی استفاده کنید.

همانگونه که پیشرفت می‌کنید، به موضوعات و فناوری‌های پیشرفته تر بپردازید.

یک رویکرد ساختاریافته، ترکیب دانش نظری با بینش عملی، کلید تسلط بر پیچیدگی‌های یادگیری ماشین است.

3-4# آزمایش مهارت‌ها

هیچ چیز بهتر از تجربه عملی نیست. با پروژه‌های کوچک شروع کنید تا آموخته‌های خود را به کار بگیرید، سپس به تدریج چالش‌های پیچیده تری را انجام دهید.

پروژه‌ها دانش شما را تقویت کرده و مهارت‌های شما را به کارفرمایان بالقوه نشان می‌دهند.

4-4# به روز بودن

یادگیری ماشینی یک زمینه در حال تکامل است، بنابراین یادگیری مداوم بسیار مهم است.

با آخرین تحقیقات، ابزارها و بهترین شیوه‌ها به روز باشید. تکنیک‌های جدید را آزمایش کنید، بازخورد بخواهید و از شکست‌ها درس بگیرید.

تکرار از اصول خود یادگیری ماشینی بوده و استفاده از آن در فرآیند یادگیری مهارت‌ها و سازگاری شما را در این زمینه بسیار افزایش می‌دهد.

5# مشاغل مهم در بازار کار ماشین لرنینگ

مهارت‌های یادگیری ماشین به شکل فزاینده ای در نقش‌های مختلف مورد تقاضا هستند.

در این بخش به بررسی این مشاغل می‌پردازیم.

1-5# دانشمند داده

دانشمندان داده عمیقاً به داده‌های سازمانی می‌پردازند تا بینش‌های معنادار را استخراج و این یافته‌ها را به ذینفعان غیرفنی منتقل کنند.

آنها در جریان‌های کاری یادگیری ماشین مهارت دارند که آنها را به برنامه‌های تجاری مرتبط کرده و عمدتاً با ابزارهای کدگذاری برای تجزیه و تحلیل کار می‌کنند که اغلب با ابزارهای داده‌های بزرگ درگیر هستند.

نقش آنها شامل غربال کردن داده‌ها، مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و ادغام نقاط مختلف داده برای تشخیص روندها است.

آنها با به کارگیری مهارت‌های تحلیلی، آماری و برنامه نویسی، مجموعه داده‌های بزرگ را برای ایجاد راه حل‌های مبتنی بر داده برای چالش‌های تجاری پیچیده، از جمله توسعه الگوریتم‌های ML برای تولید بینش، اتوماسیون فرآیند یا افزایش ارزش مشتری، تجزیه و تحلیل و تفسیر می‌کنند.

مهارت‌های کلیدی عبارت اند از:

• تسلط به پایتون، R و SQL
• درک مفاهیم ML و AI
• مهارت در تجزیه و تحلیل آماری و مدل سازی پیش بینی
• تکنیک‌های تجسم و گزارش دهی داده‌ها
• توانایی‌های ارتباطی و ارائه قوی

ابزارهای ضروری عبارت اند از:

• ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند Pandas و NumPy
• کتابخانه‌های ML مانند Scikit-learn
• ابزارهای تجسم مانند Matplotlib و Tableau
• چارچوب‌های کلان داده از جمله Airflow و Spark
• ابزارهای خط فرمان مانند Git و Bash

2-5# مهندس یادگیری ماشین

مهندسان یادگیری ماشین در توسعه و مقیاس ‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین برای تولید تخصص دارند.

آنها شکاف بین علم داده و مهندسی نرم افزار را پر کرده و مطمئن می‌شوند که مدل‌ها نه تنها دقیق هستند؛ بلکه به صورت مؤثر در برنامه‌ها و سیستم‌های کاربر ادغام می‌شوند.

این نقش، مستلزم درک عمیق الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شیوه‌های توسعه نرم افزار و توانایی کار با سیستم‌های داده در مقیاس بزرگ است.

مهندسین ML در امور زیر نقش اساسی دارند:

• خودکارسازی آموزش مدل
• نسخه‌ سازی
• استقرار و نظارت
• بهینه‌ سازی مدل‌ها برای عملکرد
• مقیاس‌ پذیری

مهارت‌های کلیدی عبارت اند از:

• برنامه نویسی پیشرفته در پایتون و آشنایی با شیوه‌های توسعه نرم افزار
• درک عمیق از الگوریتم‌ها و چارچوب‌های یادگیری ماشین
• تجربه با خط لوله داده و ابزارهای مدیریت گردش کار
• آشنایی با خدمات ابری و فناوری‌های کانتینری ‌سازی
• مهارت در بهینه سازی عملکرد و عیب یابی

ابزارهای ضروری عبارت اند از:

• چارچوب‌های یادگیری ماشین
• ابزارهای کانتینری سازی
• پلتفرم‌های رایانش ابری
• ابزارهای یکپارچه سازی و استقرار مداوم
• ابزارهای نظارت و ثبت برای مدل‌های ML

3-5# توسعه دهنده هوش مصنوعی

توسعه ‌دهندگان هوش مصنوعی مهندسی نرم ‌افزار را با هوش مصنوعی ترکیب و الگوریتم‌هایی ایجاد می‌کنند که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد، کارهایی را که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، انجام دهند.

این نقش تخصص برنامه نویسی را با درک اصول هوش مصنوعی و ML ادغام کرده تا برنامه‌هایی ایجاد کند که یاد بگیرند، تطبیق دهند و تصمیم بگیرند.

مهارت‌ها شامل برنامه نویسی پیشرفته، توسعه الگوریتم و یکپارچه سازی سیستم است.

ابزارهای ضروری شامل چارچوب‌های هوش مصنوعی مانند TensorFlow، محیط‌های توسعه مانند Jupyter و کنترل نسخه با Git است.

مهارت‌های کلیدی عبارت اند از:

• برنامه نویسی پیشرفته در زبان‌هایی مانند پایتون و ++C
• تسلط بر هوش مصنوعی، کتابخانه‌ها و چارچوب‌های یادگیری ماشینی
• درک قوی از توسعه الگوریتم و ساختار داده
• توانایی ادغام هوش مصنوعی در برنامه‌ها و سیستم‌ها
• مهارت‌های همکاری برای کار در تیم های توسعه نرم افزار

ابزارهای ضروری عبارت اند از:

• چارچوب‌های هوش مصنوعی مانند TensorFlow و PyTorch برای ساخت و آموزش مدل‌ها
• محیط‌های توسعه مانند Jupyter Notebooks برای آزمایش کد
• سیستم‌های کنترل نسخه مانند Git برای مدیریت کد و همکاری تیمی
• ابزارهای اشکال زدایی و تجسم برای تجزیه و تحلیل و بهبود عملکرد مدل

4-5# دانشمند پژوهشگر

دانشمندان در زمینه یادگیری ماشینی، مرزهای هوش مصنوعی را پشت سر گذاشته و الگوریتم‌ها و مدل‌های جدیدی را توسعه می‌دهند.

آنها آزمایشاتی را انجام داده، یافته‌هایی را منتشر کرده و به درک جامعه علمی از هوش مصنوعی و ML کمک می‌کنند.

کار آنها اغلب شامل اکتشاف نظری و کاربرد عملی بوده که مستلزم درک عمیق ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر است.

مهارت‌های کلیدی عبارت اند از:

• تخصص در مدل سازی ریاضی و آماری
• تسلط به زبان‌های برنامه نویسی مانند Python و R
• تجربه با یادگیری ماشینی پیشرفته و تکنیک‌های یادگیری عمیق
• توانایی انجام تحقیقات علمی دقیق و انتشار یافته‌ها
• تفکر انتقادی و مهارت حل مسئله

ابزارهای ضروری عبارت اند از:

• چارچوب‌های یادگیری عمیق
• ابزارهای محاسباتی علمی
• نرم افزار برای نوشتن و ارائه
• منابع محاسباتی ابری

6# چشم انداز استعدادهای هوش مصنوعی و بازار کار ماشین لرنینگ

امروزه کارفرمایان می‌خواهند بتوانند هوش مصنوعی را با سایر زمینه‌ها ترکیب کنند مانند:

• دانش دامنه: آشنایی با چالش‌های موجود در صنایع فرعی مانند مالی، بهداشت و درمان
• مهندسی داده: ظرفیت طراحی مجموعه داده‌های بزرگ (که می‌توانند روی خطوط لوله داده عمل کنند.)
• توسعه نرم‌ افزار: استقرار یکپارچه مدل‌های یادگیری ماشین در تولید به قرار دادن آن مدل‌ها

1-6# آینده بازار کار ماشین لرنینگ

شغل‌های مرتبط با یادگیری ماشین کاملاً متنوع بوده و پیش ‌بینی می‌شود که هوش مصنوعی چشم‌ اندازهای جدیدی را به همراه داشته باشد؛ اما در عین حال این گسترش با مجموعه‌ای از چالش‌ها همراه است که باید با آنها مقابله کرد.

حرفه‌های یادگیری ماشینی معمولاً مشاغل پردرآمدی هستند که بسته به تجربه و موقعیت مکانی خود حقوق بالایی دریافت می‌کنند.

مانند بسیاری از مشاغل سطح بالا در زمینه فناوری و علوم کامپیوتر، مهندسان یادگیری ماشینی که حقوق بالایی دریافت می‌کنند.

در واقع، طبق گفته Indeed از ژانویه 2025، میانگین حقوق پایه برای یک مهندس یادگیری ماشین 162297 دلار است.

2-6# آینده‌ بازار کار ماشین لرنینگ در ایران

بازار کار ماشین لرنینگ در ایران بسیار نوپا بوده و همگام با جهان در حال پیشرفت خواهد بود.

در ایران نیز شرکت‌های دانش ‌بنیانی تأسیس شده اند که در حال فعالیت در حوزه هوش مصنوعی هستند و عبارت اند از:

• در سال 1402، تعداد 29 شرکت‌ چند حوزه‌ ای هوش مصنوعی در ایران فعال هستند.
• در حدود 500 تا 600 شرکت در ایران در حوزه هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند.

براساس گزارش برخی از سایت‌های کاریابی، حقوق و دستمزدهای مربوط به بازار کار ماشین لرنینگ در ایران در سال 1403 عبارت اند از:

• حداقل حقوق برای یک مهندس ماشین لرنینگ در تهران 21 میلیون تومان و در سایر شهرهای بزرگ 15 میلیون
• حداقل حقوق کارشناس ارشد علوم داده و هوش مصنوعی در تهران 36 میلیون و در شهرهای بزرگ 22 میلیون
• حداقل حقوق مدیر علوم داده و هوش مصنوعی در تهران 53 میلیون

3-6# مشاغل آینده در بازار کار ماشین لرنینگ

نقش مهندس یادگیری ماشین با تعریف دامنه شغلی بیشتر در حال تغییر است.

در سال 2025، این مشاغل عبارت اند از:

• استراتژیست‌های هوش مصنوعی
• یکپارچه ‌کننده‌های علم داده
• متخصصان استقرار هوش مصنوعی
• مهندسان NLP
• متخصصان بینایی کامپیوتر
• مهندس پردازش زبان طبیعی
• مهندس یادگیری عمیق
• مدیر توسعه کسب و کار (تمرکز هوش مصنوعی)
• مشاور هوش مصنوعی
• مدیر محصول هوش مصنوعی

7# مهارت‌های مورد نیاز در سال 2025 برای ورود به بازار کار ماشین لرنینگ

مهندس یادگیری ماشین 2025 باید بین مهارت‌های نرم و تخصص فنی تعادل ایجاد کند.

این مهارت‌ها را در ادامه بررسی خواهیم کرد.

1-7# زبان‌های برنامه نویسی

پایتون همچنان یک اصل باقی مانده است؛ اما Rust نیز به دلیل کارایی آن در محاسبات عددی و گردش کار داده‌ها مورد توجه قرار گرفته است.

مهارت‌های کلیدی عبارت اند از:

• نوشتن الگوریتم‌های کارآمد در Rust
• استفاده از کتابخانه‌های Rust برای علم داده، مانند ndarray و Polars
• بهینه سازی عملیات ماتریس در Rust برای کارهای با عملکرد بالا

2-7# چارچوب‌های یادگیری ماشین

آشنایی با ابزارهایی مانند TensorFlow و PyTorch ضروری است؛ اما مهارت در چارچوب‌های نوظهور بهینه سازی شده عملکرد شما را متمایز می‌کند.

3-7# رایانش ابری و توزیع شده

دانش AWS و Google Cloud و همچنین Azure در استقرار مدل‌ها در مقیاس، در حال تبدیل شدن به یک مجموعه مهارت ضروری است.

4-7# دانش ریاضی پیشرفته

مفاهیم اصلی مانند موارد زیر نیز از جمله موارد ضروری خواهد بود:

• جبر خطی برای محاسبات ماتریسی
• احتمال و آمار برای ارزیابی مدل

5-7# حل مسئله و خلاقیت

کارفرمایان برای مهندسانی که می‌توانند خارج از چارچوب فکر کنند تا راه حل‌های خلاقانه هوش مصنوعی را برای مشکلات پیچیده طراحی کنند، ارزش قائل هستند.

6-7# همکاری تیمی در تیم‌های هوش مصنوعی

روش‌های واضح برای ارتباط و همچنین کار گروهی در تنظیمات کار از راه دور و ترکیبی با توجه به افزایش تیم‌های متقابل بسیار مهم است.

8# چشم انداز شغلی برای مهندسان یادگیری ماشین

در طول چند دهه گذشته، رشته علوم کامپیوتر به رشد خود ادامه داده است.

مشاغل تحقیقاتی اطلاعات و علوم کامپیوتر تا سال 2033 در حدود 26 درصد رشد خواهند کرد که بسیار سریع‌تر از میانگین برای سایر مشاغل است.

در واقع مهندسی یادگیری ماشین در 10 شغل برتر سال 2023، بر اساس رشد تعداد پست‌ها در رابطه با مشاغل مرتبط با حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی طی سه سال گذشته، قرار گرفته است.

با توجه به افزایش قابلیت‌های سیستم‌های هوش مصنوعی، تقاضا برای اتوماسیون پیشرفته وظایف معمول در بالاترین حد خود قرار دارد.