論文の概要: Prompt Engineer: Analyzing Skill Requirements in the AI Job Market
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00058v1
- Date: Thu, 29 May 2025 09:11:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.173687
- Title: Prompt Engineer: Analyzing Skill Requirements in the AI Job Market
- Title（参考訳）: Prompt Engineer - AIジョブマーケットにおけるスキル要件の分析
- Authors: An Vu, Jonas Oppenlaender,
- Abstract要約: 我々は、エンジニア72名を含む、LinkedIn上の20,662件の求人情報を分析した。
私たちは、プロンプトエンジニアリングは、まだ珍しい(サンプルのジョブ投稿の0.5%未満)が、ユニークなスキルプロファイルを持っていることに気付きました。
プロンプトエンジニアはAI知識(22.8%)、設計スキル(18.7%)、優れたコミュニケーション(21.9%)、創造的な問題解決スキル(15.8%)を必要とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6542291555324296
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rise of large language models (LLMs) has created a new job role: the Prompt Engineer. Despite growing interest in this position, we still do not fully understand what skills this new job role requires or how common these jobs are. We analyzed 20,662 job postings on LinkedIn, including 72 prompt engineer positions, to learn more about this emerging role. We found that prompt engineering is still rare (less than 0.5% of sampled job postings) but has a unique skill profile. Prompt engineers need AI knowledge (22.8%), prompt design skills (18.7%), good communication (21.9%), and creative problem-solving (15.8%) skills. These requirements significantly differ from those of established roles, such as data scientists and machine learning engineers, showing that prompt engineering is becoming its own profession. Our findings help job seekers, employers, and educational institutions in better understanding the emerging field of prompt engineering.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の台頭は、新しい役割を生み出した: Prompt Engineer。
このポジションへの関心が高まりつつあるにもかかわらず、この新しい役割に必要なスキルや、これらの仕事がどの程度一般的であるかは、まだ完全には理解していません。
72人のプロンプトエンジニアを含む、LinkedIn上の20,662件の求人情報を分析して、この新たな役割について詳しく調べた。
私たちは、プロンプトエンジニアリングは、まだ珍しい(サンプルのジョブ投稿の0.5%未満)が、ユニークなスキルプロファイルを持っていることに気付きました。
プロンプトエンジニアはAI知識(22.8%)、設計スキル(18.7%)、優れたコミュニケーション(21.9%)、創造的な問題解決スキル(15.8%)を必要とする。
これらの要件は、データサイエンティストや機械学習エンジニアなど、確立された役割のものとは大きく異なり、迅速なエンジニアリングが独自の専門職になりつつあることを示している。
我々の発見は、求職者、雇用主、教育機関がプロンプトエンジニアリングの新たな分野をよりよく理解するのに役立ちます。
関連論文リスト
- Challenges and Paths Towards AI for Software Engineering [55.95365538122656]
ソフトウェア工学におけるAIの進歩を3倍に議論する。
まず、ソフトウェア工学のためのAIにおいて、具体的なタスクを構造化した分類法を提供する。
次に、現在のアプローチを制限するいくつかの重要なボトルネックを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-28T17:17:57Z) - From Text to Talent: A Pipeline for Extracting Insights from Candidate Profiles [44.38380596387969]
本稿では,大規模言語モデルとグラフ類似度を利用した新たなパイプラインを提案する。
提案手法は, 候補プロファイルをマルチモーダルな埋め込みとして表現し, 求人要件と候補属性の微妙な関係を捕捉する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-21T16:18:44Z) - Understanding the Skills Gap between Higher Education and Industry in the UK in Artificial Intelligence Sector [1.5484595752241124]
本稿では、イギリスの大学がAIのコースを提供し、現実世界での学生の就職準備について検討する。
求人広告や大学カリキュラムから情報を収集するために、カスタムデータスクラップツールを使用することで、この研究は、どのスキル産業が求めているのかを正確に示す。
この研究は、AI領域の大学カリキュラムは、ほとんどの技術スキルではバランスがよく、データサイエンスと数学と統計学のスキルカテゴリーではギャップがあることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T12:28:58Z) - Skills or Degree? The Rise of Skill-Based Hiring for AI and Green Jobs [0.0]
本研究の目的は、雇用主が採用プロセスにおける正式な資格よりも個人スキルに力を入れ始めたかどうかを理解することである。
我々の発見は、雇用主がAIロールの「スキルベースの雇用」を開始した証拠となる。
AIスキルの需要が高い職業では、スキルのプレミアムが高く、学位に対する報酬は比較的低い。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-19T08:40:45Z) - Automatic Engineering of Long Prompts [79.66066613717703]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑なオープンドメインタスクを解く際、顕著な能力を示した。
本稿では,自動ロングプロンプトエンジニアリングのためのグリージーアルゴリズムと遺伝的アルゴリズムの性能について検討する。
提案アルゴリズムは,Big Bench Hardの8つのタスクにおいて,平均9.2%の精度向上を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-16T07:42:46Z) - OPEn: An Open-ended Physics Environment for Learning Without a Task [132.6062618135179]
オープンエンドな物理環境で学んだ世界のモデルが、特定のタスクを伴わずに、下流の物理推論タスクに再利用できるかどうかについて検討する。
我々は,OPEn(Open-ended Physics ENvironment)のベンチマークを構築し,この環境における学習表現をテストするためのいくつかのタスクを明示的に設計する。
その結果、教師なしのコントラスト学習を表現学習に用いたエージェントと、探索のためのインパクト駆動学習が最良の結果となった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-13T17:48:23Z) - Example-Driven Model-Based Reinforcement Learning for Solving
Long-Horizon Visuomotor Tasks [85.56153200251713]
長軸ビズモータタスクの完了に適したプリミティブスキルを学習するためのモデルベースRL手法EMBRを紹介する。
フランカ・エミカのロボットアームでは、EMBRによってロボットは85%の成功率で3つの長い水平視運動タスクを完了できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-21T16:48:07Z) - Low-skilled Occupations Face the Highest Upskilling Pressure [34.76292410250117]
我々は,新しい技術がタスクに取って代わるにつれて,仕事の内容をいかに進化させるかを検討する。
近年の研究では、2010年代におけるSTEMの職業にとって、スキル要件の変更が最も重要であることが判明している。
スキル間の距離を考慮に入れれば,低いスキルを持つ職業にとって,スキル変革が最善であることが分かっています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-27T16:02:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。