ستوديو موديرنا - موسكو
مسؤوليات الوظيفة: السلوكالتعلمللموظفين الجدد (دورات تدريبية ترحيبية) ؛ إجراء التدريبات لالمتخصصينبالمبيعات تنظيم التدريب (تحديث وإعداد المواد التدريبية ، وإعداد الجمهور) ؛ الإبلاغ. المتطلبات: أعلى...
قبل 14 يوما
إدارة ALVISA- موسكو
50000 - 65000 روبل...ترحيب-تدريبات وتدريبات المنتج لشؤون الموظفينالشركات وللشركاء الخارجيين (مثل... ...إدارة المستندات الخارجيةالتعلمالعاملين بالشركة: - إبرام العقود... ...أو التربوية). خبرة في العملمتخصصتدريب أو مدرب منتج (...
قبل 13 يوم
الدواء - محطة مترو ماياكوفسكايا ، موسكو
95000 فرك....المسؤوليات: جمع الحاجاتالتعلمو تطور شؤون الموظفين.وضع خطط لإصدار الشهادات وتدريب الأفراد والشركات. تنظيم ومراقبة تنفيذ خطط التدريب ، وتقديم الوثائق من قبل موظفين مدربين...
1 منذ يوم
الرئيس - موسكو
مسؤوليات الوظيفة: 1. تنظيم وتنفيذ التدريبات (توافر البرامج الخاصة في المحفظة). 2. القابضةالتعلمللقادة. 3. المسائل التنظيمية- التحضير للتدريب (القاعة ، الدعوات ، استراحات القهوة). 4. بناء الاتصالات...
قبل 20 يوما
"GPTP" Granit - موسكو
30000 - 45000 روبل...مناهج ومشاريع اللوائح المحلية فيالتعلمو تطور شؤون الموظفين- المشاركة في إعداد الميزانية في المجالات... ...المؤسسات التعليمية - الإشراف على برنامج إرشاد للشبابالمتخصصينالمتطلبات: مستخدم كمبيوتر متمرس.
منذ 7 ايام
مجموعة شركات PIK- موسكو
...المرشحون - الاحتفاظ بقاعدة بيانات للسير الذاتية للمرشحين لتمكين البحث الفعال في التطبيقات الحالية. تطوير برامج التقييمشؤون الموظفين:المصطلحات ، الدورية ، الطرق ، معالجة النتائج ، مزيد من العمل مع النتائج. المشاركة في أتمتة عمليات النقل والتطوير...
قبل 12 يومًا
مهارات روسيا - موسكو
...المسؤوليات: المحافظة دورة كاملةاختيارشؤون الموظفين(دائمة ومؤقتة) ؛ إجراء المقابلات واختبار المرشحين ؛ وضع المعلومات حول الوظائف الشاغرة على المواقع الخارجية ، والعمل مع الردود والنداءات والتوصيات ؛ منظمة...
قبل 13 يوم
الجامعة المالية التابعة لحكومة الاتحاد الروسي- موسكو
...المسؤوليات: إدارة النظام عن بعدالتعلم(تنظيم العملية التعليمية ، والاختبار ، والاستطلاعات ، والندوات عبر الإنترنت ، وجلسات التقييم) على منصة موودل لتقديم الاستشارات والدعم الفني للموظفين بشأن العمل مع إعداد تقارير النظام...
قبل 21 يومًا
شركة اثاث "شاتورة"- موسكو
60 روبل / ساعة...المسؤوليات: تقييم الحاجة إلىتدريب الموظفين؛دورات تدريبية في التخطيط: تقنيات المبيعات ، ومهارات الإدارة. تطوير وتنفيذ دورات تدريبية لموظفي المبيعات في الشبكة ؛ العمل مع العاملين في "المجالات" ؛ توظيف؛ بعد التدريب...
قبل 13 يوم
عقد "مطارات المناطق"- موسكو
1 فرك / عام...بناء مطار جديد "جاجارين" في ساراتوف. في المكتب شركة إدارةفي موسكو هناك مقدم شاغراخصائي تدريبو تطور شؤون الموظفينالمسؤوليات: صياغة وتنفيذ خطة تطوير وتدريب العاملين في شركة الإدارة...
منذ 17 يومًا
الشركة الهندسية "ASE"- موسكو
...إعداد التقارير) والتنظيم والتنفيذالتعلملمستخدمي نظام ETWeb في... ...ميزانية للتدريب والتطويرشؤون الموظفين.تحديد الاحتياجات التدريبية... ...الجامعات في المنظمة ، وجذب الشبابالمتخصصين.تنظيم ممارسة الطلاب....
قبل 20 يوما
بيت التجارةه واحد- موسكو
100 روبل / ساعة...المسؤوليات: تحليل الاحتياجاتالتعلمو تطور شؤون الموظفين.تطوير الحلول المثلى لتحقيق أهداف التعلم... ...بحاجة إلى قيادة مؤهلة تأهيلا عاليا ،المتخصصينوالعمال. إذا كنت نشيطًا وهادفًا وجاهزًا...
منذ 10 ساعات
Mosvodostok ، مؤسسة الوحدوية الحكومية - محطة مترو Kutuzovskaya ، موسكو
38000 - 42000 روبل...المسؤوليات: -تحليل وتحديد الحاجة لتدريب الموظفينبما يتوافق مع أهداف الشركة. - وضع خطط للتدريب وإعادة التدريب والتدريب المتقدم للأفراد. - تطوير اللوائح المحلية من حيث الاعتماد والتقييم...
قبل 13 يوم
رئيس الدولة الفيدرالية الموحدة المؤسسة-فندق- موسكو
65000 فرك....الفندق المشهور في قلب العاصمة مع ضيوف رائعين يقيم مسابقة على المركز "اخصائي تدريبو تطور شؤون الموظفين". إذا كنت تحب عملك بقدر ما تحب نحن ، فنحن ندعوك للانضمام إلى فريقنا! المسؤوليات: بناء نظام...
قبل شهر
ROSBANK ، مجموعة سوسيتيه جنرال (روسيا) - محطة مترو كومسومولسكايا ، موسكو
المسؤوليات: تنسيق مقالات قاعدة المعارف (البيع بالتجزئة infoportal) ؛ المشاركة في أتمتة عمليات الموارد البشرية ؛ العمل مع نماذج WT القابلة للتخصيص (أقسام ، تقارير ، استبيانات ، إلخ) ؛ إجراء تحليلات البيانات مع باستخدام Excel؛ تم تطوير الاختبار ...
قبل 14 يوما
مترو أنفاق موسكو - محطة مترو فارشافسكايا ، موسكو
64000 فرك....سوق الخدمات التعليمية وتعميم احتياجاتهاالتعلمالقادة و المتخصصينإعداد المواصفات الفنية للتدريب... ...المتطلبات: التعليم العالي (الإدارة ، الإدارةالعاملين)خبرة لا تقل عن 3 سنوات في الشراء...
عالم البيانات قادر على العثور على أنماط في مجموعات البيانات الكبيرة ، ويعرف مجال التعلم الآلي جيدًا ، وهو واثق من أدوات مثل R و Weka و Python + Scikit-Learn + Pandas. إنه عالم البيانات الذي يعرف كيفية الاستخراج من البيانات أقصى فائدةوتصميم الخوارزميات التي ستجيب على الأسئلة الصحيحة.
مجال علم البيانات نفسه واسع جدًا ، ويمكن تمييز العديد من التخصصات فيه:
مدير البيانات
متخصص لا تشمل مهامه التطوير المباشر للمنتج. ومع ذلك ، فهو ملزم بتخيل المنطقة من أجل إدارة المشروع بكفاءة.
يجب أن يعرف ما يمكن فعله التقنيات الحديثة، وما هو مستحيل ، كن واثقًا من مصطلحات مجال الموضوع ، ولديك أيضًا مهارات جيدة في تقنيات إدارة المشاريع (رشيقة ، وبرمجة متطرفة ، وما شابه ذلك).
أين يمكنك العمل في مجال معالجة البيانات
دعنا نحلل أنواع مختلفةالشركات وخصائص العمل فيها.
كبرى شركات الإنترنت. في روسيا ، هذه هي Yandex و Mail.ru (وأقسامها و) Rambler. إن شركات الإنترنت هي التي تقف عليها التكنولوجيا المتقدمةوتطوير منتجات جديدة ودفع الصناعة إلى الأمام. في هذه الشركات ، ستجد دائمًا زملاء يتمتعون بخبرة أكثر منك - وسيكون لديهم الكثير لتعلمه.
هناك دائمًا ظروف ممتازة هنا - راتب أبيض ، وتأمين طبي جيد ، ومكتب مريح ، وجميع أنواع الأشياء الجيدة مثل طعام مجانيوالمساعدة في السكن. غالبًا ما يعتمد الموظفون الرئيسيون على خيار ما ، يمكن أن يؤدي ممارسته إلى زيادة كبيرة في الراتب.
لكن العيب الرئيسي للعمل في الشركات الكبيرة هو حجمها: قد لا يكون العمل الذي تقوم به على وجه التحديد ملحوظًا على نطاق الشركة بأكملها (خاصة في البداية). بالنسبة للبعض ، قد يكون هذا مهمًا - أريد أن أفهم أهميتي.
أقسام البحث في الشركات الكبيرة. وهذا يشمل البنوك وشركات التدقيق الأربعة الكبرى ومشغلي الاتصالات وشبكات البيع بالتجزئة الكبيرة.
في مثل هذه الشركات ، العمل مع البيانات في في الآونة الأخيرةدفع الكثير من الاهتمام. نظرًا لأنهم ، كقاعدة عامة ، لا يزالون في بداية الرحلة ، فمن المحتمل أن تتلقى قطعة عمل كبيرة جدًا ومسؤولة. لذلك ، يمكن أن تكون مساهمتك ملحوظة ، على الرغم من حجم "العملاق".
السلبيات: في مثل هذه الشركات ، كقاعدة عامة ، تكون البيروقراطية الداخلية قوية جدًا ، وسيكون من الصعب عليك تنسيق التقنيات الجديدة وتنفيذها. في تقديري ، تعد أقسام البيانات في هذه الأماكن أكثر ملاءمة للمهنيين ذوي الخبرة.
الشروط هنا ، كما هو الحال في شركات الإنترنت الكبيرة ، جيدة: راتب أبيض وتأمين والعديد من المرافق الإضافية.
الشركات الناشئة في مجال معالجة البيانات. هناك الكثير من هذه الشركات الناشئة الآن ، وهم يبحثون أيضًا عن موظفين. عند العمل في شركة ناشئة ، سوف تقوم بجزء أساسي ومهم للغاية من العمل. إذا كنت من أوائل الموظفين ، فيمكنك المطالبة بخيار أو حتى حصة في الشركة.
تشمل العيوب عدم الاستقرار (قد ينفد المال فجأة من الشركة الناشئة) ، وغالبًا ما يكون الراتب رماديًا - وكقاعدة عامة ، لا تتوفر وسائل الراحة مثل الوجبات المجانية والمساعدة في شراء منزل. ولكن في شركة ناشئة ، يمكنك الحصول عليها في أسرع وقت ممكن معرفة عميقة، وإذا نجحت - يمكنك أيضًا كسب أموال جيدة.
أين تحصل على المعرفة في مجال معالجة البيانات
الجامعات
لسوء الحظ ، لا تدرس الجامعات حتى الآن سوى القليل جدًا حول تحليل البيانات. هناك عدد قليل من الاستثناءات:
- برنامج الماجستير "البيانات الضخمة" في كلية VMiK MSU
بالطبع ، تغطي البرامج التدريبية الأخرى أيضًا جوانب معينة من العمل مع البيانات. لكن البرامج الجامعية التي تدرب المتخصصين بطريقة معقدة يتم استنفادها بالفعل. لا عجب: الصناعة جديدة تمامًا ، ولا يوجد متخصصون ومعلمون. الجامعات ، حيث يتم تقديم برامج معالجة البيانات ، عادة ما تفعل ذلك بالتعاون مع الشركات الكبيرة (على سبيل المثال ، Yandex).
دورات إضافية غير تجارية
نظرًا لوجود نقص حاد في الموظفين في السوق ، تقوم بعض الشركات بإنشاء مراكز تدريب خاصة بها. يمكن لأي شخص الدراسة هنا - ما عليك سوى اجتياز الاختبارات.
- مدرسة ياندكس لتحليل البيانات- أقدم وأشهر مركز تدريب في مجال تحليل البيانات. يتم تدريس الفصول من قبل موظفي Yandex ، بالإضافة إلى مدرسين من أفضل الجامعات في البلاد. تم تصميم البرنامج لمدة عامين.
- - من نواح كثيرة برنامج مشابه من عملاق الإنترنت الثاني Mail.Ru. أيضًا لمدة عامين.
- Technopark Mail.Ru و MSTU im. بومان- على عكس Technosphere ، تم تصميم هذه الدورات بشكل أكبر لتدريب مهندسي النظام ، ولكن كان هناك أيضًا مكان لدورة حول تحليل البيانات. مدة الدراسة سنتان.
- مركز علوم الحاسبهو مشروع مشترك بين مدرسة ياندكس لتحليل البيانات ، العقول النفاثة والمدرسة رقم 239 في سانت بطرسبرغ. مدة الدراسة أيضًا سنتان.
- مدرسة بيانات بطرسبورغ- سلسلة محاضرات عن البيانات الضخمة في سان بطرسبرج. مشروع شركة E-Contenta.
الدورات التجارية
هناك العديد من البرامج التجارية التي تسمح لك بتوسيع آفاقك في مجال تحليل البيانات. هم السمات المميزة- فترة تدريب قصيرة وتركيز أكبر على التطبيقات التطبيقية للتكنولوجيا.
فيما يلي المشاريع التالية:
- نحن سوف « متخصص البيانات الضخمةمن "مختبر المهن الجديدة". تستمر لمدة 3 أشهر ، وتتكون من وحدتين ، الأولى مخصصة لتقنيات البيانات الضخمة والتعلم الآلي ، والثانية مخصصة لأنظمة التوصية. تبلغ تكلفة الدورة 180 ألف روبل ، ويتم تقديم خصومات وأقساط مختلفة.
- « مدرسة بيانات بيلين "- الدورة مكرسة بشكل أساسي للتعلم الآلي ، ومدة التدريب 9 أسابيع ، والتكلفة 100 ألف روبل.
- ضمان السيطرة الأنشطة الحاليةالعاملين في مجال التدريب ، إعادة التدريب;
- تنفيذ الميزانية المخصصة للمؤسسة ، المخصصة للتعليم والتدريب وإعادة تدريب الموظفين ؛
- إدارة الأنشطة التعاقدية في هذه المجالات ؛
- المسؤولية عن اتساق المناهج مع جدول العمل ؛
- إعداد البرامج المناسبة ، مع مراعاة مستوى التدريب الأولي للموظفين ؛
- تخطيط استراتيجي;
- ضمان الاعتماد وإعادة الاعتماد من أجل تحديد الأفراد الذين يحتاجون إلى التدريب أو إعادة التدريب في الوقت المناسب.
- التشخيص النفسي للخصائص الشخصية والصفات المهمة مهنيًا والحالة النفسية الفسيولوجية للعاملين ؛
- تشكيل وتطوير الصفات المناسبة اللازمة للموظفين ، ولهذا الغرض تعقد الدورات التدريبية والندوات وما إلى ذلك ؛
- الإرشاد النفسي للموظفين على الاستخدام المهني ، تطويرالقدرات الفردية
- الدراسة الاجتماعية والنفسية ، وتحليل الأنشطة الجماعية والفردية للمتخصصين على جميع المستويات ؛
- مساعدة القادة من جميع الاتجاهات وإنشاء الأشياء في مجال حل المشكلات الاجتماعية أو النفسية في تطوير الفريق. في هذه المجالات ، يتم دراسة أسباب النزاعات. يتم تطوير تقنيات للمساعدة في منع وحل حالات الصراع. إجراء مشاورات حول أسلوب الإدارة وضمان فعالية نشاط المتخصصين ؛
- تطوير وإجراء دورات تدريبية للموظفين العاديين في الشركة ؛
- العمل على تكوين احتياطي موظفين ، وتعيين موظفين ذوي خبرة عملية ذات صلة ؛
- اختبار الصفات الشخصية والمهنية للمرشحين للوظائف الشاغرة ؛
- التدريب مع تنظيم الدورات التدريبية والندوات والأحداث الأخرى التي تساعد في حل بعض القضايا ؛
- مساعدة المديرين المباشرين للفروع أو الأقسام في حل المشكلات النفسية والاجتماعية لتطوير الموظفين ؛
- التشاور حول أسلوب الفريق ؛
- إجراء تحليل لدوران الموظفين ، وإعداد مقترحات لاتخاذ التدابير المناسبة التي من شأنها أن تساعد التكيف بنجاحوتطوير وتنفيذ برامج التكيف؛
- إعداد التقارير الدورية ، والتي يتم توفيرها للشهر والربع ونصف السنة والسنة ؛
- الحفاظ على معايير الإدارة المهنية والعرقية ، والحفاظ على الأسرار الشخصية بناءً على نتائج الدراسات النفسية الفردية.
- معلومات عامة؛
- وصف وظائف العمل في الخريطة الوظيفية لنوع النشاط المهني ؛
- جميع خصائص وظائف العمل المعممة ؛
- معلومات أساسية عن المطورين.
بالنظر إلى المستقبل ، لا يوجد سبب للاعتقاد بأنه سينخفض في السنوات القليلة القادمة. ماذا يعني ذلك؟ إذا كنت مهتمًا بمجال تحليل البيانات ، فبعد أن تلقيت تعليمًا وخبرة في هذا المجال ، ستكون متخصصًا قيِّمًا في سوق العمل ولن تترك بالتأكيد بدون وظيفة.
آمل أن يساعدك هذا المقال في تحديد اهتماماتك وفهم من أين تبدأ التعلم.
ليس كل شخص لديه الشجاعة لتغيير المهنة التي يتقنها ، والتي وصل فيها بالفعل إلى بعض المرتفعات. بعد كل شيء ، يتطلب الكثير من الجهد ، والنتيجة الإيجابية ليست مضمونة. منذ عام ونصف ، أخبرنا كيف يقود أحد فريق تطوير الخوادم لدينا إعادة تدريبه كمبرمج iOS. واليوم نريد أن نتحدث عن "منعطف أكبر": أصبح Alan Chetter2 Basishvili ، الذي شارك في تطوير الواجهة الأمامية ، بعيدًا عن طريق التعلم الآلي لدرجة أنه تحول سريعًا إلى متخصص جاد ، وأصبح أحد المطورين الرئيسيين لـ مشروع Artisto الشهير ، وتشارك الآن في التعرف على الوجوه في Cloud mail.ru. اقرأ مقابلة معه أدناه.
لماذا أردت أن تكون مبرمجا؟
فهم أنني أريد أن أكون مبرمجًا جاء في الصف السادس أو السابع بسبب مشكلة في إطلاق لعبة واحدة. لم يكن هناك أحد لأستشيره ، وجلست على الكمبيوتر دون أن أخرج لعدة أيام ، لكني قمت بحل المشكلة. وكان سعيدا جدا. كنت أرغب في إنشاء لعبتي الخاصة. لذلك ، بدأت في حضور دورات البرمجة المحلية.
ما هي المشاريع التي عملت فيها على الواجهة الأمامية ، ما أكثر شيء أعجبك ، ما الأشياء الجديدة التي استخدمتها؟
لقد بدأت ، مثل كثيرين آخرين ، مع CMS. وجدتني هذه الوظيفة. أعتقد أن العديد من المبرمجين ، حتى لو لم تكن لهم علاقة بالويب ، مرة واحدة على الأقل ، طُلب منهم إنشاء متجر على الإنترنت. ثم كانت هناك سلسلة كاملة من المتاجر ، حيث كتبت لوحات الإدارة. تم ذلك بدون إطارات ، لقد اخترعوا الدراجات ، لكنها كانت مثيرة للغاية. لقد وقعت أيضًا في حب تصميم هندسة البرمجيات. ثم انتقل للعمل على الواجهة الأمامية. كتب الدردشات ومكالمات فيديو p2p وأكثر من ذلك بكثير.
ماذا الغراب و طاولة مكتب؟ تقصد بين الواجهة الأمامية والشبكات العصبية؟ لماذا تمكنت من تعلمهم بهذه السرعة؟
لا يوجد شيء مشترك ، باستثناء الحاجة إلى كتابة التعليمات البرمجية. ساعدت الرياضيات. بالإضافة إلى ذلك ، يسهل على المبرمج دراسة التعلم العميق ، كما يبدو لي.
ما سبب الاهتمام بالانتقال من الواجهة الأمامية إلى الشبكات العصبية؟
كنت دائمًا مهتمًا بهذا ، وكان مشروع التخرج مرتبطًا بالتعلم الآلي ، على الرغم من أنني لم أفهم حقًا ما كنت أفعله في ذلك الوقت. أخذت دورة مقدمة إلى تعلم الآلة على كورسيرا. تدريجيًا ، فهم كيف تعمل الأشياء التي أستخدمها كل يوم ، مثل التوصيات الشخصية والبحث والمزيد ، وفهمها يسعدني. ربما يكون هذا أحد الدوافع الرئيسية - الرغبة في فهم كيفية عمل التعلم الآلي الحديث. وعندما تعرفت على التعلم العميق ، فقدت الاهتمام بكل شيء آخر. أصبحت الواجهة الأمامية مجرد روتين. جئت إلى العمل ، وعلى الرغم من أنني كنت ممتعًا للغاية و المهام الصعبة، فقد تلاشت في الخلفية مقارنة بما فعلته في الليل.
ماذا كان جدول حصتك؟
في البداية ، عندما لم يكن هناك سوى مقدمة للتعلم الآلي ، أمضيت عطلات نهاية الأسبوع فقط. ثم بدأت المنافسة. استغرق الأمر كل من عطلات نهاية الأسبوع والليالي. قبل ثلاث ساعاتعادة ما أجلس في الليل وأدرس. وبعد ذلك تمامًا لفترة طويلةبقي المصهر ، لذلك واصلت دراسة الشبكات العصبية كل يوم في الليل. لذلك عشت ستة أشهر.
يوجد الآن العديد من الدورات التدريبية حيث يتم وضع كل شيء على الرفوف. يمكنهم أن يمنحك بداية سريعة جدًا. هناك دورة رائعة في جامعة ستانفورد حول الشبكات العصبية cs231n ، يتم تدريسها بواسطة Andrey Karpaty. علاوة على ذلك ، يمكنك قراءة وتحديد "التعلم العميق" من إيان جودفيلو. مصدر جيد آخر هو الشبكات العصبية والتعلم العميق. لكن بالطبع ، من الأفضل البدء بأساسيات ML.
ما رأيك هو أفضل شكل تعليمي الآن: كتب ، دورات ، فيديوهات يوتيوب ، شيء آخر ، ربما؟
بدا لي من المعقول أن أنهي الدورات أولاً ، ثم أقرأ الكتب ، لأن الدورات مبسطة تمامًا ، فهي تمضغ المعلومات ، والكتب تعطي بالفعل فهمًا كاملاً. اليوم ، هناك الكثير من الدورات التدريبية حول التعلم الآلي. يسمى البرنامج الذي تخرجت منه في Coursera "مقدمة إلى التعلم الآلي" وقد قام به فريق من Yandex ، بما في ذلك Vorontsov.
أي أنك تحتاج أولاً إلى فهم المفاهيم الأساسية. وإذا بدأت على الفور في قراءة كتاب ، فقد يكون الأمر صعبًا للغاية ، وسوف تبحث في التفاصيل. من الضروري الانتقال من البسيط إلى المعقد والتعمق التدريجي.
كما أنه يساعد كثيرًا في كتابة التعليمات البرمجية. عندها فقط تبدأ في ملاحظة التفاصيل المهمة والحصول على تجربة حقيقية. يمكنك قراءة 50 مقالاً ، وفي النهاية سيكون لديك شيء ما في رأسك ، ولكن على مستوى المفهوم. ولكي تفهم حقًا شيئًا ما وتتعلم كيفية تطبيقه ، عليك أن تجلس وتبدأ البرمجة. الأكثر فعالية هو المشاركة في نوع من المنافسة مثل Kaggle. أو خذ مشروعك الخاص واصنعه بناءً على ما تقرأه.
ما هي المدونات على الشبكات العصبية التي تقرأها ولماذا؟
هل من الممكن استخدام تقنيات الشبكة العصبية للواجهة الأمامية. وإذا كان الأمر كذلك ، فأين؟
منذ وقت ليس ببعيد ، صادفت أخبارًا حول إنشاء HTML و CSS من صورة باستخدام الشبكات المتكررة. لا أحب حقًا التنضيد ، لذلك تبدو هذه الفكرة مثيرة للاهتمام.
ماذا يوجد هناك الآن؟ تطبيقات مثيرة للاهتمامالشبكات العصبية؟ نعلم جميعًا معالجة الصور ومقاطع الفيديو والآن جيل كل أنواع الوجوه. وما هي التطبيقات الأخرى الممكنة من حيث المبدأ؟
من الآخرين التطبيقات الحديثةالشبكات العصبية ، يمكن ملاحظة توليد الكلام ، على سبيل المثال ، مشروع WaveNet. بالفعل اتضح أنه يشبه إلى حد كبير خطاب حقيقي. يجري العمل أيضًا لضبط تسلسل الفيديو تلقائيًا لخطاب معين ، على سبيل المثال ، سيكون من الممكن "إزالة" الطريقة التي يقول بها السياسي كلمات معينة. قريباً نحن ننتظر عالماً لن يكون فيه واضحاً ما هو المزيف وما هو غير ذلك.
كيف تقوم بتحسين الكود الخاص بك؟
مثل البقية: أقوم بتحديد الاختناقات والقضاء عليها. إذا كنا نتحدث عن تحسين شبكة الاستدلال ، فعادة ما يتم كل شيء من أجلنا ، باستثناء الحالات ذات الطبقات المكتوبة ذاتيًا. عليك أن تتلاعب بهم.
هل لديك أي مشروع شخصي أو ربما هواية تسمح لك بإعادة تشغيل الدماغ بشكل رائع؟
ليس الان. العمل ممتع بما يكفي للقيام به كهواية. لإلهاء نفسي ، أقرأ الكتب وأشاهد البرامج التلفزيونية.
ما المهام التي يجب حلها بمساعدة الشبكات العصبية التي تعتبرها الأكثر صعوبة / تشويقًا؟
المركبات بدون طيار معقدة للغاية و مشكلة مثيرة للاهتمام. يجب أن يعمل مثل هذا النظام بدقة شديدة. التعرف على السيارات والطرق والأشجار والأرصفة والمشاة ، فإن أصعب شيء هو تجميعها معًا وإعطاء السيارة أمرًا للانعطاف أو التحرك بشكل أسرع أو أبطأ. بالإضافة إلى ذلك ، فإن المسؤولية كبيرة جدًا. سيكون استبدال جميع السيارات بسيارات ذاتية القيادة أمرًا صعبًا ، لكنها مهمة قابلة للحل تمامًا. توجد الآن بالفعل سيارات بها بعض المهارات غير المأهولة. لا تزال الأخطاء تحدث بالطبع. جوجل على طريق تجميع عينات ضخمة (السيارات قطعت 3 ملايين ميل). عدد كبير منيتم قيادة سياراتهم كل يوم ، وجمع المعلومات ، وتحديد الحالات المتطورة لأخطاء الذكاء الاصطناعي ، ويقوم المتخصصون بإعادة تدريبهم باستمرار. ونتيجة لذلك ، أصبحوا الآن جاهزين لبدء التشغيل التجاري ، وقد أطلقوا برنامجًا تجريبيًا. أعتقد أنه سيكون لديهم على الأرجح أفضل طائرة بدون طيار. بالإضافة إلى ذلك ، في البداية ، يمكن لأي شخص الجلوس خلف عجلة القيادة والتحكم. وإذا نظرت إلى كيفية قيادة الناس في روسيا ، فستجد أن الطائرات بدون طيار أكثر أمانًا ويجب تقديمها في أسرع وقت ممكن.
يعد الطب أيضًا أحد أهم مجالات التعلم الآلي. تخيل أنك لا تخضع للفحص من قبل طبيب بشري واحد ، ولكن من قبل موحد رأي الخبراءمن العالم بأسره - الغربي والآسيوي والأيورفيدا ، وكل ما تريده - الطب الذي يجمع الخبرة والإحصاءات من جميع أنحاء العالم. أو الدقة التي أمكن بها العثور على السرطان في صور الخزعة. والأهم من ذلك ، أن هذه التقنيات سهلة القياس.
هل يمتلك الذكاء الاصطناعي مفهوم تحديثات البرامج؟ النسخة الأولى ، ثم توالت النسخة الثانية؟ بمجرد برمجته - ويتعلم نفسه؟
يجب التأكيد على أننا نتحدث عن ضعف الذكاء الاصطناعي. بالطبع ، لديه مفهوم التجديد: يمكننا استبدال الشبكة العصبية القديمة ، التي كانت تعمل بشكل أقل. بعد كل شيء ، الشبكة العصبية هي مجموعة مشروطة من الأوزان والعمليات التي يجب القيام بها معهم. يمكن تحديث هذه الأوزان على الأقل كل يوم. لم يتم تدريب جميع هذه الخوارزميات تقريبًا عبر الإنترنت ، بل يتم تدريبهم بشكل خاص مرة واحدة. نعم ، هناك تعلم معزز - طرق مصممة للتعلم من التغذية الراجعة من البيئة. تتطور التكنولوجيا بنشاط ، على الرغم من أنه لا يزال هناك عدد قليل من أمثلة التنفيذ.
أي أنه في هذا النوع من البرامج لا يمكن أن يكون هناك أخطاء جسيمة؟
بالطبع يمكن ذلك. مثال كلاسيكي: أراد الجيش الأمريكي استخدام الشبكات العصبية للتعرف تلقائيًا على دبابات العدو في التمويه بين الأشجار. حصل الباحثون على مجموعة بيانات صغيرة من الصور ذات العلامات وقاموا بتدريب نموذج تصنيف على صور دبابات مموهة بين الأشجار وصور لأشجار بدون خزانات. استخدام الطرق القياسية التعلم تحت الإشرافقام الباحثون بتدريب الشبكة العصبية لتعيين الفئات اللازمة للصور وتأكدوا من أنها تعمل بشكل صحيح في اختبار مجموعة البيانات المتأخرة. لكن النتائج الجيدة على العينات لا تضمن عدم حدوث إعادة التدريب ، وسيعمل كل شيء بشكل صحيح في الإنتاج. بشكل عام ، أعطى الباحثون النتيجة ، وبعد أسبوع ذكر العميل أن نتيجة التعرف كانت عشوائية تمامًا. واتضح أن العينة تضمنت خزانات مموهة في طقس غائم ، وغابات في طقس مشمس ، وتعلمت الشبكة التمييز بين الأحوال الجوية.
وهناك أمثلة كثيرة من هذا القبيل. يمكنك التحويل إلى أي شيء. على سبيل المثال ، تعرفنا مؤخرًا على جوازات السفر. لقد تعلمت الشبكة الأنماط الدائرية في الوثيقة. ثم رأت صورة لشرائح بصل لها أنماط متشابهة للغاية وقالت إنه جواز سفر. ويمكن اكتشاف مثل هذه الحالات الحادة كثيرًا ولفترة طويلة.
بمعنى أنه قد تكون السيارة في نسختها السابقة قد فهمت أنها شخص يسير في الصورة ثم دحرجوها نسخة جديدةوهي لا تفهم بعد الآن؟
سهل. هناك العديد من المقالات حول كيفية تحديث أنظمة الماكينة حتى لا تنسى المعرفة المكتسبة مسبقًا. على سبيل المثال ، يمكنك تدريب النموذج بحيث يظل يتعرف على كل ما فعله من قبل ، أو لا يغير توزيع الأوزان كثيرًا. حتى إذا بدأت في إعادة تدريب النموذج ، فيمكنه الانتقال إلى نقطة مثالية أخرى غير مرتبطة بالنموذج الحالي. هنا عليك أن تكون حذرا للغاية.
لقد عملت في مشروع Artisto ، أخبرنا كيف بدأ.
تفاعلنا مع Mail.Ru Search ، كان لدينا فريق مكون من خمسة أشخاص في المرحلة الأولى. تم إنشاء المشروع بحماس. في غضون أسبوعين حصلنا على نتائج عقلانية ، وأسبوعين آخرين وصلنا بها إلى الحالة اللازمة للإنتاج ، وبالتوازي انتهينا من النهاية الخلفية. في غضون شهر ، أطلقنا منتجًا يعمل بالفيديو. في البداية ، حاولوا تنفيذ معالجة الصور ، لكنهم قرروا بعد ذلك أنه لا يستحق تكرار Prisma ، فهم بحاجة إلى إنشاء شيء جديد. ثم بدأ الناس في المغادرة لأن لديهم أعمالهم الخاصة.
ما الفرق بين معالجة الصور والفيديو؟
في Artisto ، يتم تقسيم الفيديو إلى إطارات ثم يتم تصميمها بشكل مستقل. هناك ، على سبيل المثال ، طريقة أخرى لتصميم الفيديو تعطي نتيجة أكثر سلاسة. اتضح أنه أكثر تعقيدًا هناك ، مع الأخذ في الاعتبار ما يسمى بالتدفق البصري ، عندما ، من أجل تناسق التصميم ، نتتبع أين "تتدفق" وحدات البكسل من إطار إلى إطار. على وجه الخصوص ، نقوم بتصميم إطار واحد ثم نستخدم تعديله لتصميم الإطار التالي. نحن نعلم كيف يقع الكائن في الإطار التالي ، فنحن نحرك جميع وحدات البكسل الموجودة في الصورة ، ونبدأ من هذا الإطار. ثم نأخذ الإطار التالي ، التدفق البصري مرة أخرى ، نحرك البيكسلات ، نبدأ من هذا الإطار ، ونصممه. وهلم جرا.
في Artisto ، لم يتم تصميم الإطار بالكامل ، ولكن الأجزاء المتغيرة فقط؟
تقريبا كذلك ، لكن ليس تماما. تتم معالجة الفيديو بطريقة تجعلنا نحتفظ بتصميم الإطار السابق. المشكلة الرئيسية هي أنه يمكنك الحصول على كل إطار تصميم مختلف، ثم الصورة سوف "حمى". لحل هذه المشكلة ، قمنا بتدريب الشبكة العصبية بطريقة تجعلها أقل حساسية لجميع أنواع الضوضاء ، بحيث لا يتغير أي شيء من التغيير في الإضاءة ، وقمنا أيضًا بتعديل وظيفة الخسارة. اقرأ هابرابوست حول هذا الموضوع.
ما هي مشاريع شركتنا التي تستخدم التعلم الآلي بالفعل؟
في كثير: في Mail و Poisk و Odnoklassniki و VKontakte و Yulia و Bipkar. على سبيل المثال ، يقوم بتحليل نصوص المنشورات في الشبكات الاجتماعية والمواقع المفهرسة بواسطة محرك البحث الخاص بنا. بشكل عام ، يشير مصطلح "التعلم الآلي" إلى مجموعة واسعة من التخصصات ، بما في ذلك التعلم العميق ، أي الشبكات العصبية. هذا الاتجاه يتطور الآن بنشاط كبير. تم تحقيق نتائج مذهلة بشكل خاص في مجال رؤية الكمبيوتر. كانت طرق التعلم الآلي القديمة ذات دقة ضعيفة في التعرف على الصور ، ولكن توجد الآن بالفعل أساليب عالية الأداء. بفضل هذا ، تلقى التعلم الآلي دفعة جديدة للتنمية ، لأن التعرف على الصور هو مهمة عملية ومفهومة وقريبة بالنسبة للكثيرين ، مما يدل على فوائد الشبكات العصبية.
الأمور أسوأ مع النص ، لكنها ليست سيئة أيضًا. لا تزال الترجمة الآلية أدنى من البشر ، وفي التعرف على الصور يتفوق التعلم العميق على البشر في كثير من الحالات. تقوم الشبكات العصبية بعمل ممتاز مع البعض ألعاب الكمبيوتر، خاصة تلك التي تستند إلى ردود الفعل البسيطة. مع الآخرين ، إنه ضعيف. خاصة عندما يتعلق الأمر بالاستراتيجيات الثقيلة التي تحتاج إلى إدارتها كمية كبيرةالوحدات. هنا لا يعمل التعلم المعزز بشكل فعال. أعتقد أن هناك حاجة إلى مزيد من البحث حول هذا الموضوع.
ولكن في الآونة الأخيرة فقط ، قام الرجال من OpenAI بإطلاق النار على روبوتهم في لعبة Dota 2. هزم الروبوت أفضل اللاعبين في العالم في معارك 1 × 1. Dota هي لعبة صعبة ، لذلك هذا حدث مهم.
منذ وقت ليس ببعيد ، كان هناك صراع شديد على الشبكات الاجتماعية بين Musk و Zuckerberg بخصوص تنظيم الدولةفي مجال الذكاء الاصطناعي. إلى أي معسكر تنتمي ولماذا؟ لمن تبدو لك حجج أقوى ، ومن أضعف؟
يبدو لي أنه من السابق لأوانه الحديث عن ذكاء اصطناعي قوي. ولكن عندما نقترب منه ، سيكون من الواضح بالفعل كيفية تنظيمه. بينما نقوم ببرمجة بعض المهام فقط. نحن نفعل ذلك بأنفسنا ونعرف ما سيحدث في النهاية. أي أنه لن يكون الأمر كذلك أن الآلة التي تتحكم في نتائج البحث ستبدأ فجأة في التآمر.
نعم - يمكن أن تصطدم السيارة ذاتية القيادة بأحد المشاة. لكن ليس عن قصد ، ولكن بسبب خطأ. عندما نخلق عقلًا قويًا ، ستنشأ مشكلة تدريبه بحيث يشارك البشرية أهدافها. على سبيل المثال ، اليوم ، عند التدريب ، نقول بالتأكيد أن الخطأ في العينة أقل ، وأن وظيفة الخسارة هي كذا وكذا. لكن ما نريده حقًا هو أن تتعرف الآلة على الأشياء جيدًا. للقيام بذلك ، نقوم بتقليل وظيفة الخسارة. إن تقليل دالة الخسارة إلى الحد الأدنى هو التدوين الرياضي لإخبار الشبكة "بعدم ارتكاب خطأ في مجموعة معينة من الصور". تقوم الشبكة بضبط واكتساب قدرة التعميم ، أي أنها تكتشف الأنماط وتتعلم كيفية التنبؤ بشكل صحيح بفئة الصور التي لم ترها من قبل. هذه الأنماط خاطئة. على وجه الخصوص ، يمكن للنموذج أن يطلق على القوس جواز سفر ، وما إلى ذلك. وفي عملية النمو ، يتم وضع المبادئ الأخلاقية في الشخص ، والتي يتحقق من صحتها وتكييفها أثناء التنقل. لذلك يجب أن يتم غرس الذكاء الاصطناعي بطريقة ما في مبادئنا الأخلاقية.
ما هي تطبيقات الشبكات العصبية في السوق التي تعتبرها الأكثر إثارة للإعجاب / تقدمًا اليوم ولماذا؟
الشبكات العصبية مدهشة من حيث المبدأ ، خاصة عندما تعرف كيف تعمل. غالبًا ما يستخدم السوق مصنفات الصور وأجهزة الكشف عن الكائنات والشبكات للتعرف على الوجوه. بعض الحلول لهذه المشاكل تثير الإعجاب بأناقتها وبساطتها. يمكنني أيضًا ذكر المركبات غير المأهولة والترجمة الآلية. على سبيل المثال ، في Google ، تستخدم الشبكة العصبية لغة وسيطة تؤدي من خلالها ترجمات من لغات حقيقية أخرى (بتعبير أدق ، نحن نتحدث عن تمثيلات المتجهات التي تشكل عبارات في أي لغة أخرى). يتلقى النظام جملة باللغة الإنجليزية كمدخلات ، ويولد مجموعات من الأرقام ، ثم يقوم جزء آخر من الشبكة بتحويل هذه المجموعات ، على سبيل المثال ، إلى جملة باللغة الفرنسية. وعندما يتم تدريب نفس الشبكة العصبية على التحويل بين العديد من اللغات بهذه الطريقة ، فإنها تشكل نوعًا من التمثيل العالمي للنص ، وبفضل ذلك يمكن للشبكة الاتصال ببعضها البعض لغات مختلفة، الترجمة المباشرة التي لم تدرس بينها. على سبيل المثال ، يمكن تدريبه على ترجمة EN ⇄ FR و EN ⇄ RU - وبعد ذلك سيكون النموذج قادرًا على ترجمة FR ⇄ RU.
ما هي المعرفة / المهارات التي يجب أن يمتلكها أخصائي الشبكة العصبية؟
أنت بحاجة إلى سعة الاطلاع في عدد من التخصصات الرياضية و ML بشكل عام. كلما زادت معرفة المتخصص في رأسه ، كان بإمكانه حل المشكلات بشكل أسهل وأسرع. بالإضافة إلى أمتعة المعرفة ، هناك حاجة إلى الفضول. تظهر معماريات ومقاربات جديدة لتدريب الشبكات العصبية كل يوم. يحتاج المتخصص إلى تحديث معرفته باستمرار.
ماذا عن في شركتنا مع الوظائف الشاغرة لمتخصصي التعلم العميق؟
في شركتنا ، يوجد متخصصون في التعلم الآلي الآن في كل وحدة عمل تقريبًا. في Mail ، نبحث بنشاط عن متخصصين لتحسين مكافحة البريد الإلكتروني العشوائي وإنشاء ميزات "ذكية" جديدة (معالجة النصوص بشكل أساسي). نحن مهتمون أيضًا بالمتخصصين في تطوير رؤية الكمبيوتر. في السحابة - متخصصون في رؤية الكمبيوتر. هناك مجال آخر مثير للاهتمام حيث نستخدم التعلم العميق ونبحث عن متخصصين متخصصين وهو تطوير وتحسين أنظمة التوصية وتحليل البيانات الضخمة والعمل مع النص في مجموعة متنوعة من المشاريع (على سبيل المثال ، توقع الإجابات الصحيحة في Mail.Ru Search). ML هو في كل من الدوار الإعلاني وفي تشكيل تغذية ذكية الشبكات الاجتماعيةوفي البحث.
أي ، في الشركة ، يتم استبدال جميع وظائف الأشخاص تدريجياً بالذكاء الاصطناعي؟
يجب أن نفهم أن البرمجة من هذا لا تصبح أبسط بأي شكل من الأشكال ، ولكنها تصبح أكثر تعقيدًا. سيكون المبرمجون مطلوبين لفترة طويلة. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن يكون متخصصو الذكاء الاصطناعي أيضًا مبرمجين أولاً: فمن الأسهل بكثير تدريب مبرمج على إنشاء الذكاء الاصطناعي. وسيجلبون قيمة أكبر للشركة ، لأنهم سينفذون أفكارهم بسرعة كبيرة ، على عكس الباحثين البحتين. بشكل عام ، تستثمر العديد من الشركات ، بما في ذلك شركتنا ، مبالغ ضخمة من المال في الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، تريد الصين الآن أن تصبح رائدة في هذا المجال بحلول عام 2030. توظف شركة Baidu Corporation وحدها 1300 متخصص في التعلم الآلي.
ما الاتجاه في مجال الشبكات العصبية الذي تعتبره أكثر واعدة؟
أكثر الأشياء الواعدة هي الذكاء الاصطناعي القوي. السؤال هنا هو: هل يمكننا الانتقال من حل مشكلات محددة صغيرة إلى ذكاء اصطناعي قوي. كيف تجمع كل هذا؟ لست متأكدًا من أن الطريق إلى ذكاء اصطناعي قوي يكمن في حل المشكلات البسيطة. لكن بشكل عام ، إذا استبعدنا الذكاء الاصطناعي القوي ، فعندئذ نعم ، هذا هو استبدال الشخص في جميع مجالات النشاط.
هل تعتقد أنه سيكون من الممكن إنشاء ذكاء اصطناعي يفوق البشر من جميع النواحي؟ وإذا كان الأمر كذلك ، فمتى؟
إنها مسألة وقت. وفقًا لاستطلاعات العلماء ، يمكن توقع ظهوره في الخمسينيات والتسعينيات من القرن العشرين. لكنني لا أعتقد أنه يعمل بهذه الطريقة. نقوم بنسخ الوظائف الفردية للدماغ ، ولكن كيف ننتقل من هذا إلى الذكاء الاصطناعي القوي - أعتقد أن لا أحد يعرف حتى الآن. ومع ذلك ، فقد حققنا اليوم بالفعل نتائج جيدةفي بعض المناطق الضيقة ، مثل التعرف على الصور.
العلامات: أضف علامات
أولا - أحكام عامة.
الغرض من الوظيفة.
تلبية احتياجات الشركة من الكوادر المؤهلة. تمرين.
إجراءات التعيين والعزل.
يتم تعيين أخصائي تدريب الموظفين في منصب وفصله بأمر من المدير العام (الرئيس التنفيذي) للشركة.
التبعية.
أخصائي تدريب الموظفين إلى الرئيس التنفيذي(إلى أول رئيس للشركة).
تسترشد أنشطتها بما يلي:
· كود الشركة
· هذا الوصف الوظيفي
· عقد عمل
· الالتزام بعدم إفشاء الأسرار التجارية
أوامر الإدارة
معايير كفاءة العمل:
· أداء الواجبات في الوقت المناسب وبجودة عالية ،
المنصوص عليها في هذا الوصف الوظيفي
· تحقيق الأهداف المحددة
II أ. مسؤوليات العمل:
المهام
وظائف رئيسيه
1.1 الدعم المنهجي والتنظيم والسلوك عمل منتظمفي المجالات التالية:
· التشخيص النفسي للصفات المهمة مهنياً ، والخصائص الشخصية ، وتحليل الحالة النفسية والفسيولوجية للموظفين.
التكوين والتطوير الصفات الضروريةموظف في عملية إجراء التدريبات والندوات وما إلى ذلك.
· الإرشاد النفسي للموظفين حول الاستخدام المهني وتنمية القدرات الفردية.
دراسة اجتماعية نفسية ، تحليل جماعي و الأنشطة الفرديةالموظفين.
1.2 مساعدة رؤساء المناطق والمرافق في حل المشكلات الاجتماعية والنفسية لتطوير الفريق:
دراسة أسباب الخلافات
1.3 تطوير وتنفيذ دورات تدريبية للعاملين العاديين في الشركة:
1.4 العمل على اختيار وتشكيل احتياطي من الموظفين:
اختبار الصفات المهنية والشخصية للمرشحين
تكوين وتطوير الصفات الضرورية مهنياً.
· إجراء الأنشطة التدريبية: تنظيم الدورات التدريبية والندوات وما إلى ذلك.
1.5 مساعدة رؤساء الأقسام والفروع في حل المشكلات الاجتماعية والنفسية لتطوير الفريق:
دراسة أسباب الخلافات.
منع وتسوية حالات الصراع
· استشارات حول اسلوب نشاط المختصين
1.6 تحليل أسباب دوران الموظفين ، وإعداد مقترحات لاتخاذ تدابير لتسهيل تكييف الموظفين الجدد ، وتطوير وتنفيذ برامج التكيف.
1.7 ضمان تقديم تقارير منتظمة إلى الإدارة عن العمل المنجز ، وتجميع المحفوظات وتشكيل بنك بيانات حاسوبي بناءً على نتائج البحث النفسي.
1.8 تخطيط الأنشطة المهنية للسنة والربع.
1.9 الامتثال للمعايير المهنية والأخلاقية لمدير شؤون الموظفين ، والحفاظ على الأسرار الشخصية عند الإبلاغ عن نتائج الدراسات النفسية الفردية.
وظائف اضافيه
1. تنفيذ العمل الاجتماعي - النفسي بناءً على تعليمات القيادة.
2. الاستشارات المريحة وإعداد التوصيات بشأن تنظيم أماكن العمل وظروف العمل لمختلف فئات العمال.
II ب. يجب ان يعرف:
1. الأساليب النفسية التي توفر تشخيص سمات الشخصية.
2. مبادئ بناء وتنفيذ أنشطة التدريب وإصدار الشهادات والتكيف.
3. طرق معالجة البيانات الواردة.
4. أساسيات العمل مع جهاز كمبيوتر.
القرن الثاني يجب ان يكون قادرا على:
1. تطوير وإجراء التدريب وإصدار الشهادات والاستشارات.
2. منع حالات الصراع وحلها على النحو الأمثل.
3. تحليل أسباب دوران الموظفين.
4. عمل خطط عمل للسنة أو الربع.
ثالثا. حقوق.
اختصاصي تدريب الموظفين له الحق في:
1. التعرف على مشاريع قرارات إدارة المنظمة فيما يتعلق بأنشطة قسم الموارد البشرية.
2. لحضور اجتماعات واجتماعات المنظمة (الوحدة الهيكلية) حول أنشطة المنظمة (الوحدة الهيكلية). المشاركة في مناقشة القضايا المتعلقة بالواجبات المؤداة.
3. تقديم مقترحات لرئيس المنظمة لتحسين أنشطة الوحدة الهيكلية وخيارات إزالة أوجه القصور في أنشطة المنظمة.
4. التفاعل مع الموظفين من جميع الأقسام الهيكلية.
5. أن يطلب بشكل شخصي أو نيابة عن رئيس المنظمة من الوحدات الهيكلية الأخرى المعلومات والوثائق اللازمة لأداء مهامه الرسمية.
6. إشراك المتخصصين من جميع الأقسام الهيكلية في حل المهام الموكلة إلى التقسيم الهيكلي (إذا نصت عليها اللوائح الخاصة بالتقسيمات الهيكلية ، إذا لم يكن الأمر كذلك ، فبإذن من رئيس المنظمة).
7. تكليف رئيس الوحدة الهيكلية بالمساعدة في أداء الواجبات المنوطة به ، وممارسة الحقوق المنصوص عليها في هذا الوصف الوظيفي.
8. التصرف نيابة عن الوحدة الهيكلية وتمثيل مصالحها في العلاقات مع الوحدات الهيكلية الأخرى في المنظمة ضمن اختصاصها.
رابعا. مسؤولية.
ما يحتويه الواجبات الرسميةمتخصص في تدريب الموظفين ، ما هي متطلبات المعيار المهني لمتخصص في تدريب وتطوير الموظفين - حول هذا في مواد المقال!
من المقال سوف تتعلم:
ما المهام التي يحلها المعيار المهني لأخصائي تدريب الموظفين؟
متخصص في تدريب وتطوير الموظفين يحل المهمة الأساسية التي تواجه المنظمة. بادئ ذي بدء ، تسعى الشركات جاهدة لتقوية مواقعها في السوق وتوسيع أعمالها. تعتبر الموارد البشرية من أهم الاستثمارات الواعدة.
تنزيل المستندات ذات الصلة:
لم يتم الانتهاء من البرنامج التدريبي لمتخصصي الموارد البشرية. لم تكن هناك وثيقة واحدة من شأنها أن تحدد متطلبات معرفة ومهارات هؤلاء المتخصصين المشاركين في تدريب وتطوير الموظفين. في الواقع الحديث ، فإن الطلب على هؤلاء الأفراد آخذ في الازدياد. تشارك معظم الشركات بشكل خاص في تدريب الموظفين الذين سيُعهد إليهم بتدريب وتطوير الموظفين في المستقبل.
لقد طال انتظار الحاجة إلى تطوير معايير مشتركة. يجب تطبيق المعايير المهنية للمتخصص في تدريب وتطوير الموظفين ، بعد المراجعة النهائية والموافقة ، من قبل أرباب العمل والمؤسسات التعليمية التي تقوم بتدريب هؤلاء المتخصصين.
اقرأ عن الموضوع في e-zine
يجب أن يؤخذ في الاعتبار أن أخصائي تدريب الموظفين ليس مدرسًا في حرفياالكلمات. النشاط له خصوصية موجهة ، ولكن لا يتم تنظيمه في إطار صارم للبرامج الخاصة وفقًا للمعايير والمتطلبات الصارمة.
صلاحيات الأخصائي في تنظيم تدريب الموظفين وفق المعايير المهنية
ينظم متخصصو الموارد البشرية التدريب.
بالإضافة إلى ذلك ، وفقًا للمعايير المهنية ، يشارك الموظفون من المستوى المحدد في:
ما هي المسؤوليات الوظيفية لأخصائي التدريب والتطوير
تشمل المسؤوليات الوظيفية لأخصائي تدريب الموظفين وظائف الدعم المنهجي والتنظيم وإجراء العمل المنتظم في المجالات التالية:
في وظائف اضافيهمتخصص في تدريب وتطوير الكوادر يشمل العمل الاجتماعي والنفسي الذي يتم تنظيمه وفقًا لـ المهام الفرديةخطوط إرشاد. يتم تنفيذ استشارات بيئة العمل ، ويتم وضع توصيات بشأن تنظيم ظروف العمل ، وإعداد أماكن العمل للموظفين من مختلف الفئات.
ما هي المتطلبات الواردة في المعيار المهني لمتخصص في تدريب وتطوير الموظفين
تم تطوير مشروع المعيار المهني مع الأخذ بعين الاعتبار الخبرة الدولية في مجال تدريب الكوادر المؤهلة تأهيلا عاليا.
هناك أربعة أقسام في المستوى المهني لمتخصص في تدريب وتطوير الموظفين:
وفقًا لمشروع المعيار المهني ، يضمن اختصاصي تدريب الموظفين المؤهلات المناسبة للمتخصصين التي تناسب جميع الأهداف والمعايير المعمول بها في الشركة. اكتشف كيف باستخدام نظرية الديناميات الحلزونية
يحتوي القسم الثالث على فقرات وفقرات فرعية تصف بالتفصيل وظائف العمل الفردية. يحتوي هذا القسم أيضًا على معلومات تحدد مستوى تأهيل الأخصائي. على سبيل المثال ، من أجل التطوير الفعال لمعايير الدعم التنظيمي والمنهجي ، يشارك الموظف في التطوير والتدريبيجب أن يكون الأفراد على المستوى السادس من التأهيل. للإدارة الإستراتيجية والتشغيلية ، يتم قبول موظف بالمستوى السابع من المؤهل.
يجب أن يكون لدى المتخصصين في إدارة أنظمة التدريب والتطوير المستوى المناسب من الكفاءات من مستوى التأهيل السابع. التوظيف يأخذ بعين الاعتبار مستوى التعليم ووجود مدته خمس سنوات خبرة عمليةالعمل في هذا الاتجاه. يتم تطبيق المعايير المهنية من قبل أرباب العمل في التكوين سياسة الموظفين، في عمليات إدارة شؤون الموظفين ، وتحديد وظائف العمل ، وتجميع التوظيف، استنتاج عقود توظيف. مع مراعاة المعايير المهنية يتم تنفيذ الشهادة، إعداد فواتير العمل مع تعيين الفئة المناسبة ، يتم إنشاء نظام للأجور.
قد تكون مهتمًا بمعرفة:
جار التحميل...