Sign in Subscribe

career

AI Jobs: โลก AI ไม่ได้มีแค่ Data Scientist

AI Jobs: โลก AI ไม่ได้มีแค่ Data Scientist

เมื่อ AI และ GenAI ถูกนำไปใช้จริงมากขึ้น ตำแหน่งงานด้าน AI ก็เริ่มหลากหลายขึ้น ไม่ใช่ทุกคนต้องสร้าง Model และไม่ใช่ทุกคนต้องเป็น Data Scientist มีตำแหน่งสำคัญๆ คือ 1. Data Scientist วิเคราะห์ข้อมูล สร้าง Model

10 ทักษะ AI ที่คนทำงานทุกคนควรมีในปี 2026

10 ทักษะ AI ที่คนทำงานทุกคนควรมีในปี 2026

ในปี 2026 คนที่ได้เปรียบไม่ใช่คนที่ใช้ AI เป็นเพียงอย่างเดียว แต่คือคนที่รู้ว่าจะใช้ AI อย่างไรให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีกว่า เร็วกว่า และปลอดภัยกว่า มี 10 ทักษะสำคัญ ดังนี้ 1. AI Literacy เข้าใจว่า

จาก Data Analyst ไป AI Engineer ต้องเปลี่ยนอะไรบ้าง

จาก Data Analyst ไป AI Engineer ต้องเปลี่ยนอะไรบ้าง

1. จาก “วิเคราะห์ข้อมูล” ไปสู่ “สร้างระบบที่ใช้ AI จริง” Data Analyst * ใช้ SQL ดึงข้อมูล * ใช้ Power BI / Dashboard * ตอบคำถามธุรกิจ AI Engineer * สร้าง model / ใช้ TensorFlow หรือ PyTorch * Deploy ให้ระบบใช้งานจริง * ดูแล performance ของ model Analyst

Data Analyst vs Data Scientist vs AI Engineer: สายไหนควรไป?

Data Analyst vs Data Scientist vs AI Engineer: สายไหนควรไป?

เราไม่ได้เลือก “อาชีพ” แต่เรากำลังเลือก “สนามที่จะโตเร็วที่สุด” ทั้ง 3 สายนี้ไม่ได้ต่างกันแค่ skills แต่ยังต่างกันที่ วิธีคิด + วิธีสร้าง value ให้ธุรกิจ คนส่วนใหญ่เริ่มจากคำถามที่ผิด .. สายไหนเงิ

เส้นทางคนทำ Data

เส้นทางคนทำ Data

Job Family งาน Data ไล่เลียงตาม “ระบบนิเวศ” ตั้งแต่ข้อมูลดิบ >> นำไปใช้ได้ >> สร้าง impact Data ไม่ใช่งานเดียว แต่มันคือ Supply Chain ข้อมูลก็เหมือนน้ำมันดิบ แต่กว่าจะใช้ได้ ต้องมีคนหลายบทบาทช่

AI Engineer คือ New Full Stack แห่งยุค Generative AI

AI Engineer คือ New Full Stack แห่งยุค Generative AI

AI Engineer กำลังกลายเป็น role ใหม่ที่ไม่ใช่แค่เขียนโมเดล แต่คือคนที่ ทำให้ AI ใช้งานได้จริง AI Engineer คืออะไร ไม่ใช่คนที่นั่งเทรนโมเดลทั้งวัน แต่คือคนที่เอาโมเดลไปฝังในระบบ Data Scientist สร้างสมอง AI Engineer ทำให้สมองนั้น ใช้ได้ในชี

จากคนทำโมเดล สู่คนสร้าง AI Product

จากคนทำโมเดล สู่คนสร้าง AI Product

จาก Data Scientist ไปสู่ AI Engineer ในวันที่ AI สามารถสร้างโมเดลได้เอง Data Scientist ยังมีค่าอยู่ตรงไหน? คำตอบสั้นๆ คือ ยังมีค่า แต่ “สิ่งที่มีค่า” ได้เปลี่ยนไปแล้ว เมื่อก่อน ความเชี่ยวชาญของ Data Scientist อยู่ที่ * การสร้างโมเดล * เลือก