Állások a változás szélén: Mit tesz az AI a tech piaccal?
A generatív mesterséges intelligencia (Artificial intelligence) az elmúlt évek egyik legnagyobb technológiai áttörése. A vállalatok egyre több helyen építik bele a folyamatokba a Mesterséges intelligenciát legyen szó a Kreatív iparról a HR-en keresztül, de nemcsak itt, hanem az IT csapatokban is vannak újítások. Minden nap olvashatunk a negatív hatásokról, de most nézzük, hogyan változtatja meg az ipart az AI.
Új eszközök, új lehetőségek
A generatív AI — legyen szó szövegek, képek, kód vagy akár hanganyagok automatikus előállításáról — már nem csak kísérlet: napi szinten támogat fejlesztőket, tartalomgyártókat és üzleti döntéshozókat is. A programozók kódrészleteket generálnak és optimalizálnak, a marketingesek tartalmat állítanak elő percek alatt, a UX csapatok prototípusokat készítenek AI segítségével. Ez mind gyorsítja a munkát — de új kihívásokat és lehetőségeket is hoz.
A generatív AI nem váltja ki teljesen az embereket, de megváltoztatja a szerepüket. Egyre több monoton vagy időigényes feladatot vesz át az algoritmus — miközben a kreatív, stratégiai, emberi készségek felértékelődnek. A tech cégek ezért ma már nem csak fejlesztőket keresnek, hanem AI-t ismerő szakembereket, akik tudják, hogyan lehet ezeket az eszközöket beépíteni a mindennapi folyamatokba.
Hogyan változik meg az IT piac?
A generatív AI egyik leglátványosabb hatása, hogy felgyorsítja a termékfejlesztést. Amit eddig hetek alatt prototipizáltak, azt ma napok alatt elő lehet állítani. Ez viszont azt is jelenti, hogy a verseny is gyorsabb — aki lassan reagál, könnyen lemaradhat. Emellett sok olyan pozíciót ismerünk, ami 10 éve még alappillére volt az irodáknak: ilyen például az adminisztrációval vagy ügyfélkapcsolatokkal foglalkozók, de ezeket mára szinte teljesen pótolta valamilyen Ai. De létrehoznak új lehetőségeket is. A cégek tömegesével keresik a szakértőket, fejlesztőket, akik az újgenerációs technikákat készítik és tesztelik. Nézzük milyen új pozíciókkal találkoztak toborzó kollégáink:
AI/ML Engineer: Ők a gépi tanulási (ML) és mesterséges intelligencia (AI) modelleket terveznek, fejlesztenek és finomhangolnak. Dolgoznak adatelőkészítésen, modellépítésen, tesztelésen és bevezetésen. Érdekel
AI Research Data Engineer: Kutatás-orientált szereplő, fókuszban az adatokkal: gyűjt, tisztít, rendszerez és előkészít hatalmas mennyiségű adatot AI/ML kutatási projektekhez. Olyan adatcsővezetékeket (pipeline) fejleszt, amelyek biztosítják, hogy a kutatók és mérnökök mindig jó minőségű, jól strukturált adatokkal dolgozzanak. Gyakran dolgozik kutatókkal, hogy speciális adatforrásokat nyerjen ki és alakítson át kísérleti célokra. Érdekel
LLM Pre-Training Engineer: Nagy nyelvi modellek (LLM — Large Language Model) előtanítására specializálódik. Adatgyűjtést, adatminőséget, adattisztítást, adatannotációt szervez és automatizál — majd felépíti és futtatja a tanítási pipeline-t. Optimalizálja a modellek előtanulását, skálázhatóság, teljesítmény és hatékonyság szempontjából. Gyakran tuningolja a tanítási paramétereket (pl. tokenizálás, loss function-ok, compute infrastruktúra). Érdekel
Mi várható a közeljövőben?
A generatív AI fejlődése valószínűleg nem lassul — sőt, egyre több területre tör be. A nyertesek azok lesznek, akik időben felismerik, hogyan illeszthető be az AI a saját folyamataikba: hol érdemes automatizálni, mit érdemes emberre bízni, és hogyan lehet mindezt átláthatóan működtetni. A generatív AI nem csupán egy új technológiai trend — hanem egy eszköz, ami a teljes iparágat újradefiniálja. A kérdés már nem az, hogy alkalmazzuk-e, hanem az, hogyan használjuk jól.
Minden sikertörténet egy jó döntéssel kezdődik, itt a lehetőség meghozni egyet!
Minden sikertörténet egy jó döntéssel kezdődik, itt a lehetőség meghozni egyet!
Megosztom ezt a bejegyzést:
Megosztom ezt a bejegyzést:
További népszerű bejegyzések
Mental Health Check: 10 kérdés, amit minden dolgozónak fel kellene tennie magának évente
Mental Health Check: 10 kérdés, amit minden dolgozónak fel kellene tennie magának évente A mentális egészség nem egy luxus, hanem
Recruiter Burnout 2.0 – Miért teljesen más az IT toborzók kiégése 2025-ben?
Recruiter Burnout 2.0 – Miért teljesen más az IT toborzók kiégése 2025-ben? A kiégés fogalmáról rengeteget beszélünk, mégis ritkán különítjük
Kiberbiztonság a hiánylistán – miért olyan nehéz őket megtalálni, és hogyan alakult ki ez a helyzet?
Kiberbiztonság a hiánylistán – miért olyan nehéz őket megtalálni, és hogyan alakult ki ez a helyzet? 2025-ben a digitális tér
Milyen technológiák és soft skillek visznek előre a következő években?
Milyen technológiák és soft skillek visznek előre a következő években? Az informatikai és fejlesztői munkaerő-piac ma olyan sebességgel változik, hogy
Mesterséges intelligencia vs. emberi intuíció a toborzásban – kinek van igaza?
Mesterséges intelligencia vs. emberi intuíció a toborzásban – kinek van igaza? Az új toborzási korszak Az utóbbi években a mesterséges
Miért olyan nehéz feltölteni a cégednél a pozíciókat?
Miért olyan nehéz feltölteni a cégednél a pozíciókat? A toborzás ma már messze nem csak egy hirdetés feladását jelenti. A
Newsletter subscription
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce tincidunt nunc venenatis massa
sagittis gravida at at arcu. Maecenas tincidunt ornare erat, sit amet
eleifend diam porttitor in.