Assign modules on offcanvas module position to make them visible in the sidebar.

Pracovní pozice 20 - 30

Projekt Ford Australia, Deakin University a Griffith University

 

Dětský asistent bot programátor

Život v digitálním věku má určité výhody.

Jednou z takových výhod je, že dětské hry a hračky mohou být naprogramovány pro konkrétní účely.

Dětský asistent bot programátor navrhuje humanoidní roboty (kiddobots), které budou podporovat děti v bezpečném hraní. Tyto roboty lze personalizovat a naprogramovat tak, aby odpovídaly rodinným preferencím, hodnotám a pravidlům. Čtou říkanky, personalizují příběhy, učí základní matematickou gramotnost a jazykové dovednosti, rozvíjejí všeobecné znalosti, podporují učení prostorových dovedností a používají kódovací hry k rozvoji digitální gramotnosti.

Boti se také používají jako nástroje pro dohled a správu volného času dětí, zajišťují, že jsou fyzicky v bezpečí a že jsou v bezpečí i při svých online průzkumech.

Děti nyní navštěvují centra dětského vzdělávání pouze se svým kiddobotem (upgradovaným tak, aby odpovídal celkovému systému center), aby je udržel v bezpečí, vedl jejich interakce a poskytl platformu pro jejich vzdělávání.

Dětský asistent bot programátor bude mít znalosti programování AI a humanoidní robotické mechaniky. Budou také rozumět ranému dětství a vývoji dítěte, stejně jako teoriím a postupům učení. Programátoři mohou pracovat v týmech s návrháři robotů a vývojáři programů, aby zajistili flexibilitu v programech, které zahrnují personalizované rodinné osobnosti a potřeby, a také aby se integrovali se systémy centra péče o děti předškolního věku.

 

Ředitel pro digitální augmentaci

Ředitel pro digitální augmentaci, což je strategická role na vysoké úrovni ve většině společností, je zodpovědný za výběr správné technologie AI a dalších technologických řešení (jako jsou roboty) pro úkoly v rámci organizace.

Navrhují také pracovní procesy, kde lidé a stroje mohou spolupracovat, aby se vzájemně doplňovali. Poskytují zaměstnancům správné možnosti rozšíření a vyjednávají školení a čas na přechod na plnou kapacitu.

Kromě toho, jak stále více lidí hledá implantáty a modifikace těla / mozku, které zvyšují jejich schopnosti jako kyborgů, bude ředitel pro digitální augmentaci dohlížet na různé řízení, pracovní podmínky a práva na pracovišti, které budou potřebovat.

Ředitel pro digitální augmentaci bude mít silné manažerské a strategické dovednosti a může inspirovat lidi. Budou také rozumět anatomickým a mechanickým systémům a zajistí, že fyzické schopnosti budou zodpovědně zvýšeny a pro maximální produktivitu.

 

Pracovník komunitní podpory

Většina lidí dnes žije v malých, úzce semknutých komunitách v obrovských rozlehlých metropolích.

Každá komunita má alespoň jednoho nebo dva komunitní podpůrné pracovníky, kteří spolupracují s koordinátorem místní komunity, aby spojili lidi a zajistili jejich blahobyt.

Pracovníci komunitní podpory úzce spolupracují s lidmi, kteří potřebují další sociální podporu, jako jsou nedávno pozůstalí, lidé, kteří se necítí dobře, a lidé, kteří se právě přestěhovali do komunity. Klient mu dává povolení monitorovat senzory ve svém domě a ve svém těle, aby mohli poskytnout personalizovanou podporu, když je to nejvíce potřeba.

Pracovníci komunitní podpory spojují lidi s ostatními v komunitě a také je propojují s cílenou psychologickou podporou, zdravotní péčí a službami sociální integrace.

Pracovníci komunitní podpory budou vysoce empatičtí lidé se silnými sociálními dovednostmi. Budou vynikajícími posluchači. Budou mít vzdělání v psychologii a / nebo sociální práci a v závislosti na oblastech jejich specializace mohou mít také postgraduální kvalifikaci pro práci se staršími lidmi, migranty, zdravotně postiženými osobami nebo dětmi. Pracovníci komunitní podpory budou mít dobře propojené kontakty a budou mít hluboké znalosti o podpůrných službách, které mají k dispozici svým klientům.

 

Chovatel kriketu

Lidé se obrátí k účinnějším zdrojům bílkovin.

Cvrččí farmaření bude městská zemědělská praxe, která produkuje velké množství vysoce kvalitních bílkovin, mikroživin, vápníku, zinku a hemového železa (považovaného za lepší než rostlinné železo).

Cvrčci konzumují rostlinné produkty a produkují velmi málo odpadu, což z nich činí účinný zdroj energie.

Budou navrženy vertikální systémy, které vyžadují velmi málo prostoru, kde se cvrčkům daří v optimálních podmínkách. Roboty a inteligentní systémy budou monitorovat každý kriketový modul, udržovat optimální podmínky růstu, monitorovat vstupy a tempo růstu.

Cvrčci budou přeměněni na mouku s vysokým obsahem bílkovin pro chlebové výrobky a proteinové tyčinky nebo smaženi, aby se vyrobilo křupavé občerstvení.

Chovatel kriketu bude používat různé technologie a bude mít vysokou úroveň digitální gramotnosti. Budou používat roboty k monitorování cvrčků a budou schopni udržovat stroje a programy. Budou řídit program selektivního chovu cvrčků, kde navrhnou řadu odrůd cvrčků tak, aby odpovídaly různým potřebám trhu. Budou navrhovat a testovat kriketové produkty, aby vyplnily rostoucí škálu produktových výklenků. Chovatelé kriketu budou dobrými spolupracovníky a kvalifikovanými komunikátory, protože budou klíčovým hráčem v potravinářském průmyslu.

 

Datový farmář

Připomínající zlaté farmáře raných online her a těžaře bitcoinů na počátku 21. století, tito analytici hromadných dat nazývaní datoví farmáři vytvářejí a hádají poloautonomní algoritmy, které identifikují a sledují spojení mezi jinak nesouvisejícími soubory dat.

Zčásti účetní, zčásti detektiv, zčásti servisní pracovník, datoví farmáři pravidelně "dojí" své algoritmy, aby ze stochastických porovnávání dat extralogovali smysluplné extrapolace. To, co se naučili, pak předávají podnikům, komunitním koordinátorům a vládním agenturám, aby předpovídali trendy, které lze použít pro nové produkty a služby, regulaci obchodu a komunitní / environmentální strategie.

Datoví zemědělci budou mít dobré dovednosti v oblasti programování a algoritmického návrhu. Budou kreativní a budou mít kognitivní flexibilitu, aby mohli kombinovat nebo seskupovat data různými způsoby a identifikovat spojení mezi nimi. Budou dobrými řešiteli problémů a budou mít vynikající analytické schopnosti. Mnoho datových zemědělců pracujících v průmyslu bude muset být docela podnikavých, protože budou často na volné noze nebo zaměstnáni malými a středními podniky. Budou muset nabídnout podnikům a prodat smysluplná spojení a předpovědi, které identifikovali.

 

Stratég ochrany osobních údajů

Stratég ochrany osobních údajů bude zodpovědný za navrhování řešení na ochranu dat lidí.

V budoucnu bude ochrana osobních údajů obtížnější než kdy jindy, protože každý bude vždy připojen k sítím prostřednictvím digitálních implantátů ve svém těle, které zajišťují jejich zdraví a zlepšují jejich životní styl.

Hacking bude velkým problémem, osobní údaje mohou být rukojmími pro výkupné a krádež identity může mít vážné důsledky.

Stratégové ochrany osobních údajů nastavují systémy a software, aby snížili riziko hackingu. Pokud je systém napaden, mohou pracovat na jeho opravě, obnovení dat a minimalizaci dopadu na životy lidí.

Stratégové ochrany osobních údajů mají silné analytické schopnosti a budou se orientovat na detaily. Mají vysokou úroveň digitální gramotnosti a znalosti nejnovějších trendů v kybernetické bezpečnosti. Mají kódovací dovednosti a rozumí systémové architektuře, firewallům, sítím a operačním systémům.

 

Návrhář řešení pro ukládání dat

Vzhledem k tomu, že digitální systémy jsou stále složitější a všudypřítomné, jsou kladeny obrovské požadavky na ukládání dat.

Takové technologie, jako je rozšířená (AR) a virtuální realita (VR), umělá inteligence (AI) a senzorové technologie, mají obrovské nároky na ukládání dat, a to nejen z hlediska kapacity, ale i robustnosti a trvanlivosti.

Návrháři řešení pro ukládání dat budou čerpat z řady inovativních a rychle se měnících systémů datových úložišť, aby vytvořili účelová řešení pro klienty. Například jedno řešení zahrnuje skladování DNA. DNA je dokonce menší než mikročip a může dosáhnout hustoty 215 petabajtů úložiště na gram. Pouhé čtyři gramy DNA mohou obsahovat informace za rok vyprodukované celým lidstvem dohromady. DNA je trvanlivá a vydrží více než 100 let. Mezi další možná řešení patří nanočástice v měkké hmotě pro výrobu kapalného paměťového zařízení nebo holografické univerzální disky.

Návrhář řešení pro ukládání dat bude mít dovednosti digitálního inženýrství na vysoké úrovni, schopný vybrat a kreativně navrhnout modifikaci a aplikaci stávajících technologií na konkrétní problémy s ukládáním. Budou muset rozumět povaze a požadavkům různých datových forem a požadavků na ukládání. Často budou pracovat v transdisciplinárních týmech, aby vyvinuli životaschopná řešení, což znamená silné dovednosti v oblasti spolupráce a komunikace.

 

Recyklátor datového odpadu

V rámci rutinních procesů správy dat nebo zásahu vedeného virtuálním organizátorem nepořádku mohou být údaje doporučeny ke smazání. Ve světě, kde jsou data nesmírně cenná a používají se k informování o všem, od marketingu výrobků a služeb až po zdravotní péči a určování, kolik potravin vyrobit, je vymazání závažnou záležitostí.

Subjekty provádějící recyklaci datového odpadu získávají údaje, které jsou doporučeny k vymazání od společností, komunit a jednotlivců. Vyhodnocují údaje z hlediska užitečnosti. V závislosti na tom, co najdou, mohou doporučit prodej dat pomocí zprostředkovatele dat, jejich archivaci, zahození nebo vrácení do provozu, s čištěním a dalším zdokonalováním nebo bez něj.

Recyklátoři datového odpadu jsou důležitou součástí zdraví dat ve světě, ve kterém nyní žijeme.

Subjekty zabývající se recyklací datového odpadu budou věnovat mimořádnou pozornost detailům. Budou dobří při analýze a dotazování datových sad na užitečnost a nebezpečné funkce (jako jsou chyby, poškození nebo anomálie). Budou vědět, k čemu lze data použít a jaké typy dat jsou různými typy uživatelů nejžádanější. Budou seznámeni s nejnovějšími technikami správy a archivace dat.

 

Lékařský diagnostik založený na datech

Lékařský diagnostik založený na datech se bude specializovat na pochopení dat, aby mohl stanovit lékařskou diagnózu ve složitých případech nebo tam, kde má pacient záhadné příznaky.

Diagnostik shromáždí velké množství dat z mnoha různých zdrojů, včetně implantátů pro sledování zdravotního stavu pacienta, zařízení pro monitorování životního prostředí, testů, které byly provedeny lékaři, genetických profilů a údajů o historii života pacienta.

Budou mít také přístup k miliardám dokumentů a diagnostických databází obsahujících informace o nemocech.

Budou jim pomáhat algoritmy umělé inteligence, které mohou rychle skenovat a analyzovat data a identifikovat anomálie, ale diagnostik bude zodpovědný za shromáždění relevantních informací a identifikaci toho, co je s pacientem špatně a jak to léčit.

Jakmile je diagnóza provedena, diagnostik ji předá ostatním členům lékařského týmu s doporučeními o správných terapeutických přístupech.

Lékařský diagnostik založený na datech bude vysoce kreativní a bude mít také pokročilé dovednosti v oblasti analýzy dat: Budou mít významné lékařské znalosti a vynikající schopnosti rozpoznávání vzorů. Budou schopni rychle myslet a jednat a budou používat nástroje umělé inteligence k nalezení řešení. Nemusí potřebovat péči o pacienta nebo léčebné dovednosti, protože to mohou provést jiní, jakmile je diagnóza provedena.

 

Pracovník podpory rozhodování

Průměrný člověk dělá každý den 33 500 rozhodnutí. Asi 230 z nich je jen o jídle! V budoucnu budou mít všichni lidé virtuální asistenty, kteří používají doporučovací systémy (založené na algoritmech strojového učení), které jim pomohou při rozhodování. Pokud osoba pracuje s osobním manažerem značky a obsahu, utvářečem zdraví, psychologem nebo specialistou na osobní výživu, může provést změny v algoritmech doporučovacího systému, aby pomohla osobě lépe se rozhodovat. Někdy se však automatizované systémy pro podporu rozhodování pokazí nebo nejsou schopny pomoci s rozhodnutím, protože není k dispozici dostatek správných dat. Někdy lidé potřebují učinit velmi velká rozhodnutí s významnými potenciálními důsledky a raději pracují s člověkem, aby se ujistili, že volba, kterou dělají, je správná. Pracovníci podporující rozhodování budou naslouchat potřebám svých klientů, shromáždí další užitečná data, ke kterým klient nemusí mít přístup, a vše jim pomůže, aby pomohli s rozhodováním (pomocí algoritmických nástrojů). Budou radit a podporovat lidi při rozhodování a také při zavádění strategií řízení rizik.

Pracovníci podporující rozhodování budou rádi pracovat s lidmi a budou mít silné interpersonální dovednosti. Budou mít znalosti o tom, jak fungují doporučovací systémy a jak systémy AI využívají data k rozhodování doporučení. Budou také moci vyladit a opravit automatizované doporučovací systémy. Pracovníci podporující rozhodování budou informováni o datových sadách, které jsou veřejně dostupné, aby pomohly při rozhodování, a o tom, které datové sady si mohou lidé koupit, aby jim pomohli při rozhodování různých typů. Budou vědět o rizicích spojených s rozhodováním a přístupech k řízení rizik. Pracovníci podporující rozhodování budou mít vynikající dovednosti v oblasti analýzy dat.

 

Zdroj: 100jobsofthefuture.com