🎵 Wind of Change - как меняется рынок технарей
Благодаря ИИ, строить IT-продукты, особенно прототипы, становится всё дешевле и быстрее. (Короткий обзор на несколько подобных помощников я делала тут.) Соответственно, такие изменения влияют и на рынок труда технарей.
Уже сейчас видно по данным, например, из LinkedIn, что особенно быстро растёт спрос не на тех, кто только пишет код, а на тех, кто ещё и дополнительно знает, что изначально стоит строить. Всё больше инженерных ролей превращаются в продуктовые — либо напрямую ищут AI-продактов с техническим бэкграундом, либо technical IC’s с продуктовыми навыками. Ну и в целом рынок на данный момент больше всего ищет именно таких специалистов.
Давайте посмотрим, как пример, на рынок США: если отфильтровать среди вакансий в сфере данных высокооплачиваемые (з/п > $200K) и проанализировать требования, то мы видим, что продуктовые навыки встречаются особенно часто.
Просто “переобуться” (как я сейчас часто вижу попытки на LinkedIn) не получится. Обычным продактам требуются знания и опыт в ИИ — которых у них часто нет, и никакой двухнедельный bootcamp вам не даст тот фундамент, который реально нужен. (Sry to burst your bubble.🫧 ) А инженеры без продуктовых знаний не в состоянии понимать, что реально стоит строить, чтобы была отдача для компании.
Как я зашла в AI PM? Я с 2017 года работаю именно в этой общей сфере между AI и продуктом, получила степень магистра и в Computer Science, и в Industrial Engineering & Management в топовом техническом университете в Германии, 5+ лет работала как Data Scientist / ML Eng, участвовала в проектах, таких как, например, 8-месячный оффлайн курс „Design Thinking“ в Стэнфорде или „Digital Shapers“ конкурс от McKinsey, где получила приз „Best Data Scientist“. Теперь уже 1.5+ года веду свою консалтинговую фирму в Швейцарии, где помогаю компаниям и стартапам запускать и проходить AI-трансформацию и строить Data Products, которые реально приносят отдачу.
Существует ли только один путь в AI PM? Конечно, нет. Я — максимальный верю в то, что человек всему может научиться самостоятельно и без степени, особенно в наше время, когда есть YouTube и море всяких образовательных платформ. Но тут необходимо следующее: развивать глубокие знания в AI, фундаментальные знания инфраструктуры, баз данных и т.д., обзорные знания в продукте (как в бизнесе, так и в user-centric design и прочем), базовый software engineering, а также hands-on experience писать код. Если хочется с чего-то начать, то вот тут я писала про список книг, которые рекомендовала бы начинающим AI-продактам.
В целом растущий спрос на AI технарей с продуктовыми знаниями меня не удивляет, так как слишком долго AI проекты продвигались без отдачи для бизнеса. Ну, а мы будем дальше следить за трендами рынка!
До скорого!
#aipm #jobs #markettrends
@ainastia
Благодаря ИИ, строить IT-продукты, особенно прототипы, становится всё дешевле и быстрее. (Короткий обзор на несколько подобных помощников я делала тут.) Соответственно, такие изменения влияют и на рынок труда технарей.
Уже сейчас видно по данным, например, из LinkedIn, что особенно быстро растёт спрос не на тех, кто только пишет код, а на тех, кто ещё и дополнительно знает, что изначально стоит строить. Всё больше инженерных ролей превращаются в продуктовые — либо напрямую ищут AI-продактов с техническим бэкграундом, либо technical IC’s с продуктовыми навыками. Ну и в целом рынок на данный момент больше всего ищет именно таких специалистов.
Давайте посмотрим, как пример, на рынок США: если отфильтровать среди вакансий в сфере данных высокооплачиваемые (з/п > $200K) и проанализировать требования, то мы видим, что продуктовые навыки встречаются особенно часто.
Просто “переобуться” (как я сейчас часто вижу попытки на LinkedIn) не получится. Обычным продактам требуются знания и опыт в ИИ — которых у них часто нет, и никакой двухнедельный bootcamp вам не даст тот фундамент, который реально нужен. (Sry to burst your bubble.🫧 ) А инженеры без продуктовых знаний не в состоянии понимать, что реально стоит строить, чтобы была отдача для компании.
Как я зашла в AI PM? Я с 2017 года работаю именно в этой общей сфере между AI и продуктом, получила степень магистра и в Computer Science, и в Industrial Engineering & Management в топовом техническом университете в Германии, 5+ лет работала как Data Scientist / ML Eng, участвовала в проектах, таких как, например, 8-месячный оффлайн курс „Design Thinking“ в Стэнфорде или „Digital Shapers“ конкурс от McKinsey, где получила приз „Best Data Scientist“. Теперь уже 1.5+ года веду свою консалтинговую фирму в Швейцарии, где помогаю компаниям и стартапам запускать и проходить AI-трансформацию и строить Data Products, которые реально приносят отдачу.
Существует ли только один путь в AI PM? Конечно, нет. Я — максимальный верю в то, что человек всему может научиться самостоятельно и без степени, особенно в наше время, когда есть YouTube и море всяких образовательных платформ. Но тут необходимо следующее: развивать глубокие знания в AI, фундаментальные знания инфраструктуры, баз данных и т.д., обзорные знания в продукте (как в бизнесе, так и в user-centric design и прочем), базовый software engineering, а также hands-on experience писать код. Если хочется с чего-то начать, то вот тут я писала про список книг, которые рекомендовала бы начинающим AI-продактам.
В целом растущий спрос на AI технарей с продуктовыми знаниями меня не удивляет, так как слишком долго AI проекты продвигались без отдачи для бизнеса. Ну, а мы будем дальше следить за трендами рынка!
До скорого!
#aipm #jobs #markettrends
@ainastia