Ruoli, responsabilità e guida alla creazione di un team di lavoro AI

L’Intelligenza Artificiale (AI) è entrata nella nostra vita di tutti i giorni ed è destinata a restarci. In tutti i settori, le aziende si stanno affrettando a mettere a punto progetti nel campo dell’Intelligenza Artificiale. Chi riuscirà a sfruttare al meglio l’AI otterrà preziose informazioni, aumenterà la produttività e si porrà in una posizione di vantaggio rispetto alla concorrenza.

La creazione di un team di AI competente rappresenta una sfida importante. Con la crescente diffusione dell’Intelligenza Artificiale, la necessità di professionisti dell’AI altamente qualificati è in aumento. Il mercato del lavoro dell’Intelligenza Artificiale è in gran parte guidato dai candidati: per questo trovare persone qualificate può rivelarsi un compito arduo.

In Michael Page possiamo aiutarvi a valutare il mercato del lavoro AI, individuare le figure chiave da assumere e fornirvi le linee guida per definire stipendi adeguati.

Ruoli e responsabilità AI: quali sono le figure richieste?

Costruire un team AI non è un’impresa facile e, a seconda delle dimensioni e della portata del vostro progetto, sarà necessario coprire un’ampia gamma di posizioni. Abbiamo individuato i 4 ruoli nell’Intelligenza Artificiale che saranno fondamentali per garantire il successo del vostro progetto.

Machine Learning Engineer

La maggior parte dei progetti di AI si affidano in larga misura al Machine Learning (ML), il che significa che i ruoli di Machine Learning sono sempre più richiesti.

Il ruolo più importante in ambito Machine Learning è quello di ML Engineer. I ML Engineer sono incaricati dello sviluppo, della costruzione e dell’implementazione di modelli e sistemi di Machine Learning. Una volta completati, tali modelli e sistemi sono in grado di apprendere dai dati e stabilire cicli di feedback continui. Possono essere formati su dati storici per identificare modelli e prevedere risultati futuri o essere utilizzati per automatizzare attività ripetitive e migliorare i processi aziendali.

I ML Engineer siedono ai vertici della struttura di un team di AI, collaborando da vicino con i Data Scientist per progettare e implementare soluzioni di Machine Learning che risolvano problemi di business specifici.

Data Scientist

Analizzando e interpretando serie di dati complessi che vengono utilizzati per sviluppare gli algoritmi che alimentano l’Intelligenza Artificiale, i Data Scientist ricoprono un ruolo chiave nell’AI. I Data Scientist sono spesso incaricati di costruire e valutare modelli predittivi su ambienti di sviluppo integrati (IDE), che vengono poi inseriti nel prodotto finale dagli Ingegneri dell’AI.

AI Researcher

Gli AI Researcher occupano un ruolo importante nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale. Sono tra i principali risolutori di problemi del team, incaricati di trovare modi nuovi e originali per creare sistemi. I sistemi che creano sono spesso ottimizzati dai Data Scientist per garantirne l’applicabilità nel mondo reale.

AI Engineer

Un AI Engineer crea e implementa sistemi e applicazioni di AI. Il suo ruolo prevede la progettazione e l’implementazione di algoritmi di apprendimento automatico, l’integrazione dei sistemi di AI con le applicazioni esistenti e l’ottimizzazione dei modelli di AI in termini di prestazioni e scalabilità.

Quali competenze e qualifiche devo cercare?

“I candidati con esperienza in linguaggi di programmazione quali Python, .Net, Java, C++ e R hanno maggiore probabilità di fare carriera. In alternativa, sarà di grande aiuto un’esperienza dimostrabile nella machine learning, nell’analisi dei dati e nella statistica.”

Riccardo Spada, Executive Manager di Michael Page

Gli stipendi nell’AI: Quanto dovrei offrire?

Lo stipendio medio per le mansioni di Intelligenza Artificiale varia molto a seconda dell’esperienza. Di seguito abbiamo riassunto gli stipendi per i professionisti più richiesti nell’AI.

Quanto costa assumere un Machine Learning Engineer?

I Machine Learning Engineer sono parte integrante di qualsiasi progetto AI, motivo per cui possono avere gli stipendi iniziali più alti nell’AI, dai 45 agli 84 mila euro, a seconda della loro esperienza.

Quanto costa assumere un Data Scientist?

Lo stipendio medio nell’AI per un Data Scientist va dai 30 agli 80 mila euro lordi l’anno.

Quanto costa assumere un AI Researcher?

Lo stipendio di un AI Researcher si aggira normalmente tra i 35 e i 75 mila euro lordi l’anno.

Quanto costa assumere un AI Engineer?

Lo stipendio di un AI Engineer va dai 40 agli 80 mila euro lordi l’anno.

Come trovare il talento AI di cui la tua azienda ha bisogno

Considerando la carenza di specialisti di AI, è importante adottare un approccio creativo per attrarre talenti qualificati. Sebbene lo stipendio sia un fattore certamente importante, non è l’unico che i candidati valutano quando devono decidere se accettare o meno un lavoro.

Per attrarre i candidati migliori, dovreste considerare di offrire orari flessibili e lavoro da remoto, opportunità di formazione e altri vantaggi. La continuità è fondamentale: una volta assunti i talenti, investire nell’aggiornamento professionale vi aiuterà a trattenere in azienda i professionisti più validi.

“Anche se un compenso competitivo è fondamentale, le aziende che cercano di attrarre i migliori talenti dell’AI devono promuovere un ambiente di lavoro collaborativo e offrire opportunità di formazione e sviluppo continui.”

Riccardo Spada, Executive Manager di Michael Page

Dove trovare i migliori talenti dell’AI

Bootcamp o Hackathon

A Bootcamp e Hackathon partecipano solitamente persone con background e competenze diverse. Molti partecipanti hanno voglia di imparare cose nuove e di mettere in mostra le proprie capacità.

Accademie di formazione

Alcune accademie offrono una formazione completa in aree come AI, Machine Learning e Data Science. Queste accademie aiutano i partecipanti a sviluppare competenze che possono rivelarsi essenziali per i vostri progetti di AI.

Organizzazioni professionali

Una volta individuate le organizzazioni che si occupano di AI, potete partecipare ai loro eventi – e magari anche sponsorizzarli – per dare visibilità alla vostra azienda e coinvolgere i potenziali candidati.

Social Media

Se sfruttati nel modo giusto, i social media possono essere uno strumento potente per trovare talenti in ambito AI. Piattaforme come LinkedIn e Twitter possono accrescere la vostra visibilità, mentre l’uso di hashtag rende i vostri annunci di lavoro più facilmente individuabili.

Organizzazioni di Networking

Si possono sfruttare le organizzazioni di networking per trovare candidati che siano già ben inseriti nel settore.

Esperti in recruitment

Sebbene queste siano tutte opzioni valide per la ricerca dei candidati, è bene ricordare che il bacino di talenti AI è ridotto.

Per questo motivo è importante affidarsi a specialisti del recruitment. Il database mondiale di Michael Page racchiude la migliore selezione di talenti dell’AI. Per semplificare il processo, prendiamo in considerazione il vostro range salariale e le aspettative del candidato così da fornirvi il match perfetto nel più breve tempo possibile.

Il successo dei vostri progetti AI passa dalle persone

La gestione di progetti AI non è semplice e avere una buona conoscenza del mercato del lavoro è essenziale per prendere le migliori decisioni. Con la continua crescita dell’uso dell’Intelligenza Artificiale, le aspettative salariali in ambito AI aumenteranno inevitabilmente. È fondamentale essere consapevoli delle condizioni di mercato attuali per accertarsi di offrire una retribuzione competitiva che contribuisca ad attrarre i migliori talenti dell’AI.

Michael Page ha una conoscenza approfondita delle aspettative dei migliori candidati e di ciò che i vostri concorrenti sono disposti ad offrire. Il nostro database presenta profili di alto livello che potrebbero diventare parte integrante del vostro team di AI. Sappiamo quanto sia importante trovare il candidato giusto per la vostra azienda ed è per questo che consideriamo attentamente tutti i fattori prima di presentarvi i migliori talenti che riteniamo possano fare al caso vostro.

Quando si tratta di un progetto di AI, il team giusto può fare la differenza.