Най-обещаващата професия на века – учен по данните – не е имунизирана срещу съкращения и сътресения на пазара на труда (снимка: CC0 Public Domain)
Професията „учен по данните“ неотдавна бе обявена за „най-сексапилната работа на 21 век“. Може би, но се оказва, че дори тази супер-професия не е защитена от сътресенията на пазара на труда. По-лошото е, че не след дълго може да се „самоизяде“ и да превърне съответните специалисти в свои жертви.
Дали дадена професия е секси – доста зависи от тълкуванието на думата. И все пак всичко около учените по данни, както и свързаните с тях дейности по инженеринг и анализ на данни, започват да предизвикват както огромен интерес, така и тревога.
Субективната част от симпатичния афоризъм повдига въпроса дали наистина ви харесва да намирате и почиствате данни, да отстранявате грешки, да изграждате и подобрявате модели за машинно самообучение. Списъкът от задачи, точно в този ред, е дейността, в която учените по данни прекарват по-голямата част от времето си.
Някои хора са наистина привлечени от кариерата, базирани на работа с данни. Други се вълнуват повече от високите заплати. Докато същността на работата е по-неясна, кариерата и заплатите са позната тема. Това обаче може да се промени: ролите на специалистите по данни все още са търсени, но не са имунизирани срещу пазарните сътресения.
В началото на 2022 г. станаха очевидни първите признаци, че нещо се променя. Както показа анализ на IEEE Spectrum, публикуван от онлайн платформата за набиране на персонал Dice, през 2021 г. заплатите в сферата на AI и машинно обучение са намалели, въпреки че средно (в САЩ) възнагражденията в ИТ сектора са се покачили с близо 7%.
Конкуренцията сред експертите по машинно обучение, обработка на естествени езици и AI е смекчена, като средните заплати са спаднали съответно с 2,1%, 7,8% и 8,9% в трите категории, сочи докладът. В същото време търсенето на специалисти по данни не показва никакви признаци на спад – даже обратното.
Платформите за набиране на разработчици съобщават за рязко нарастване на търсенето на ИТ умения, свързани с науката за данни. Последният доклад за ИТ уменията от платформата за скрининг на разработчици и интервюта DevSkiller регистрира 295% увеличение в броя на задачите, свързани с науки за данни.
Проучване на CodinGame и CoderPad за 2022 г., озаглавено “Tech Hiring Survey”, също идентифицира науката за данните като професия, за която търсенето значително надвишава предлагането, заедно с DevOps и машинното обучение. В резултат на това, отбелязва Оуен Хюз от ZDNet, работодателите ще трябва да преоценят както заплатите, така и пакетите от допълнителни придобивки и социални екстри, които предлагат на служителите – ако се надяват да останат конкурентоспособни.
На фона на всичко това през втората половина на 2021 г. дойде времето на „Голямото напускане“. Това бе момент, когато мнозина в технологичния бранш преосмислиха всичко в кариерата си. Изглеждаше, че работната сила има по-голяма власт и предефинира целия пазар на труда. Започна надпревара между работодателите и куп анализи за това защо специалистите по данни напускат работа и какво могат да направят работодателите, за да ги задържат.
Но ето, че отскоро дойде ред и на… съкращенията. Те обхванаха дори супер-длъжностите: учен по данните, инженер по данните, анализатор на данни. Както отбелязва анализът на LinkedIn за последната серия съкращения, бурната година в технологичния сектор е белязана от ежедневни съобщения за освобождаване на персонал, замразяване на процеса на наемане и отменени предложения за работа.
Според данни, споделени от сайта за проследяване на технологичните съкращения Layoffs.fyi, делът на освободените служители варира от 7% до 33% от работната сила в наблюдаваните компании. И да – те включват и роли, ориентирани към работата с данните.
Статистика за съкращенията на FinTech Klarna и застрахователния стартъп PolicyGenius показва, че ролите на специалист по данни, инженер по данни и анализатор на данни са засегнати на всички нива – както младшите, така и старшите специалисти и висшите мениджъри.
Има различни фактори, които вероятно допринасят за намаляване на заплатите при експертите по машинното обучение и AI, казва главният маркетинг директор Мишел Мариан пред IEEE Spectrum. Едно важно съображение е, че все повече млади технически кадри учат и овладяват въпросните набори от умения.
„Увеличаването на пула от таланти с течение на времето може да доведе до това, че работодателите ще трябва да плащат поне малко по-малко, като се има предвид, че търсените набори от умения стават все по-лесни за намиране. Виждали сме, че това се случва с наборите от сертификати и други високоспециализирани технологични умения“, коментира Мариан.
Това изглежда като разумно заключение. Но за науката за данни и машинното обучение може да има и нещо друго. Учените по данни и ML експертите не само се конкурират помежду си. Те все повече си съперничат с… автоматизацията.
На моменти изглежда, че усилията на подобни хора в професионален план се връщат към тях като бумеранг. Те създават удобства за бизнеса, които в даден момент могат да ги направят ненужни и да ги изхвърлят от работните им позиции.
Това не е невиждано, казват анализатори. Автоматизацията е изяла хляба на не един и двама специалисти. Автоматизацията на работата на специалистите по изкуствен интелект в много индустрии е може би на десетилетие пред нас – или приблизително толкова. След това само малка група от елитни професионалисти в областта на данните и AI ще достигнат до управленски статут или статут на собственост. Останалите ще „заседнат“ на средноплатени работни места, натоварени да наблюдават и поддържат своите творения.
Може би вече сме в началните етапи на този цикъл, както се вижда от разработки като AutoML и библиотеките от готови модели за машинно обучение. Ако историята е нещо, което трябва да се вземе предвид, тогава вероятно ще видим същото – и тенденцията неизбежно ще доведе до въпроси за това как работниците, станали ненужни, могат да намерят своите нови роли.