【電子報 001】生成式 AI 帶動職場轉型，新職位如生成式 AI 工程師、關鍵字工程師與 AI 繪圖師崛起，人才需求轉變。跨領域人才成為市場新寵，但傳統深度學習工程師面臨薪資下滑與轉職壓力，企業藉生成式 AI 降低開發成本，加速大中小企業的技術轉型。

  • Ken
  • 2024年10月16日

AI . FREE Newsletter 001


最近跟團隊的夥伴討論後，感覺 AI . FREE Team 也該是時候定期出電子報了，因此想說可以把這7年在AI領域打滾的經驗跟想法，同時結合技術趨勢發展跟大家分享。

第一篇電子報，不免俗地介紹自己一下，大家好，我是自由團隊的創辦人，陳肯，曾服務電子科技業、傳產製造業、金融業，工作內容曾任 HR、AI 工程師、AI PM 等。

第一篇文章，想跟大家分享自從生成式AI爆發後，企業對於 AI 工程師定位的轉變，及業界對於 AI 的需求。


  • AI 工程師性質的轉變


2017 年到 2022 年是以深度學習為主流技術的時期，學界開始投入各式電腦視覺、自然語言等領域的深度模型研究，在不同的學科領域，也結合深度學習技術進行研究，業界也開始推出如智慧製造、智慧醫療、Fintech、MarTech 等。

在 2021 年，OpenAI 在 GPT3 的研究中，發現 GPT 模型隨著參數量的上升，慢慢出現「頓悟」的狀況，在 2022 年，OpenAI 找了多位語言學家，建置了問答評分機制的強化學習模型，並透過預訓練、監督式學習、強化學習，打造了第一個具備智能問答的 LLM，ChatGPT (aka. GPT3.5)，就此撬開生成式AI時代的序幕。

隨之而來的是，各大企業將研究方向由深度學習領域，轉為生成式技術的應用，其中新興的職務內容如：Prompt Engineer、LLM 工程師、AI 繪圖溝通師、生成式 AI 咒術師等。

在這波生成式 AI 的轉型，人才需求上與深度學習領域的人才規格上大相逕庭，過往的 AI 工程師需要針對演算法投入開發與研究、對數據處理領域有所涉略，而生成式AI所衍生的新工作，則需要針對生成式模型下關鍵字、結合部分系統後端開發知識，也因此降低了許多進入門檻。


  • 新的職務，新的契機

隨著進入門檻的降低，跨領域人才越來越吃香，以生成式 AI 工程師為例，企業更願意給文組、商管等領域的求職者機會，因為比起程式開發的技術能量，在生成式 AI 領域中，更重視下 Prompt (關鍵字)的能力，顧名思義即為語言溝通的能力，而在程式開發的需求上，透過與 LLM 溝通，便能快速獲得程式碼。

新的契機，帶來更多跨域人才轉職的機會，但也因此造成 AI 工程師相關職缺競爭提升，而薪資水準也隨之下滑，對於深度學習工程師來說，面臨了職涯發展上的挑戰，在過往薪資競爭力相對高的狀況下，同時面臨市場人才需求的轉變，若沒有跟上生成式 AI 相關的技術，則恐面臨轉職困難或被市場淘汰的風險。

生成式 AI 的出現不只吸引到大企業轉變研究方向，在開發成本相較 DL 低的狀況下，中小企業更願意投入資源發展生成式 AI，同上段提及，生成式 AI 人才在薪資上的降低，也為中小企業帶了更多轉型的契機。


  • 生成式 AI 的三種職務

在這一兩年的 Gen AI 轉型中，根據 AI . FREE Team 在市場上的觀察，其中不乏企業教育訓練、客製化專案開發，我們歸納出企業現階段需求的三大主流職務：生成式 AI 工程師、關鍵字工程師、AI 繪圖師。

生成式 AI 工程師，主要以開發 LLM 應用為大宗，如：RAG、地端LLM Finetune、Agent 等開發，僅有少部分職務為繪圖模型開發；關鍵字工程師，主要職務為下關鍵字語法讓LLM模型能夠完成任務，也有少部分職缺稱之 AI 訓練師；而 AI 繪圖師，則會需要熟習主流的繪圖工具如 Mid-Journey、NovelAI，其中尤以客製化彈性最大的 Stable Diffusion 系列模型為主流，也因此團隊曾在 Hahow 上開設《AI 繪圖溝通術，生成式 AI Stable Diffusion 帶你施展魔法》。


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