Od czasu popularyzacji sztucznej inteligencji coraz częściej możemy usłyszeć o tym, że branżę IT czeka rewolucja. Niektóre osoby snują nawet wizję mówiące o drastycznym spadku zapotrzebowania na programistów. Zdaniem ekspertów bardziej prawdopodobnym scenariuszem jest jednak to, że nowe technologie nie zastąpią człowieka, ale znacząco zmienią specyfikę jego pracy. Poszczególni specjaliści – tacy jak np. DevOps Engineer – będą więc musieli coraz częściej wykorzystywać rozwiązania oparte na AI.
Branża IT w dobie AI
Praca programisty jeszcze do niedawna kojarzyła się przede wszystkim z ręcznym pisaniem kodu. Dziś wygląda to już jednak zupełnie inaczej. Od momentu upowszechnienia się AI na szeroką skalę na rynku pojawiło się wiele narzędzi (takich jak np. GitHub Copilot) w ogromnym stopniu ułatwiających pracę specjalistów. Dzięki temu firmy są w stanie realizować poszczególne projekty znacznie, znacznie szybciej.
Rozwój AI zrewolucjonizował jednak nie tylko pracę programistów, ale także innych specjalistów z branży IT – w tym również inżynierów DevOps.
Praca DevOps dawniej i dziś
DevOps to w uproszczeniu połączenie tworzenia oprogramowania (Dev – Development) i utrzymania infrastruktury (Ops – Operations). To niezwykle ważne dla nowoczesnego IT podejście zakładające połączenie kompetencji programistycznych i systemowych. Głównymi założeniami DevOpsu jest między innymi:
· płynna współpraca pomiędzy zespołami – DevOps skupia się na integracji między programistami a administratorami;
· automatyzacja procesów – inżynierowie DevOps konfigurują pipeline’y, które automatycznie wdrażają i testują kod zgodnie z metodyką ciągłej integracji i ciągłego dostarczania (CI/CD);
· monitorowanie – ciągłe zbieranie i analizowanie danych oraz reagowanie na błędy.
Wcześniej wiele standardowych zadań DevOps takich jak pisanie skryptów czy analizowanie logów realizowanych było ręcznie. Upowszechnienie się narzędzi wykorzystujących AI zmieniło jednak sposób wykonywania również i tych prac. Wiele powtarzalnych czynności zostało zautomatyzowanych, co sprawiło, że projekty mogą być obecnie realizowane znacznie szybciej. Coraz częściej mówi się też o podejściu MLOps (Machine Learning Operations) łączącym uczenie maszynowe z inżynierią oprogramowania i DevOps.
Czy taki stan rzeczy jest zagrożeniem dla przyszłości inżynierów DevOps? Zdaniem ekspertów zdecydowanie nie. Specjaliści tacy nadal są bowiem kluczowi dla nowoczesnego IT. Obecnie mogą oni jednak skupić się na innych zadaniach – w tym na integracji narzędzi AI wspierających rozwój oprogramowania. To natomiast sprawia, że na rynku pracy coraz bardziej cenione są kompetencje związanie z wykorzystaniem rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję.
Jak nauczyć się wykorzystywać AI do tworzenia oprogramowania? Oferta edukacyjna UTH jako odpowiedź na zmieniające się potrzeby rynku
O zmianach związanych ze specyfiką pracy DevOps oraz kompetencjami cenionymi obecnie przez pracodawców powinna wiedzieć dziś każda osoba, która planuje rozwój kariery właśnie w tym kierunku. Jeśli będziemy bowiem przyswajać materiał sprzed zaledwie kilku lat, może okazać się, że nasza wiedza nie będzie już dostosowana do współczesnych realiów.
W przypadku tak dynamicznie zmieniającego się obszaru warto czerpać więc wiedzę z nieustannie aktualizowanych źródeł. Dobrym wyborem dla osób, które chcą od podstaw opanować umiejętności potrzebne do tworzenia nowoczesnego oprogramowania będą na przykład studia na specjalności DevOps i AI w wytwarzaniu oprogramowania dostępnej w ofercie UTH, która powstała we współpracy z praktykami zajmującymi się wykorzystywaniem sztucznej inteligencji w procesie tworzenia, testowania i wdrażania oprogramowania.
FAQ
Ile zarabia inżynier DevOps?
Zarobki inżynierów DevOps różnią się w zależności od ich doświadczenia czy też formy zatrudnienia. Można jednak przyjąć, że zwykle mieszczą się one w przedziale od 6000 zł (dla osób dopiero wchodzących na rynek pracy) do nawet 40000 zł brutto (dla najbardziej doświadczonych specjalistów.
Jak AI zmieniło pracę DevOps?
Upowszechnienie się AI sprawiło przede wszystkim, że specjaliści tacy nie muszą już ręcznie pisać skryptów czy analizować logów – tego typu powtarzalne zadania często są już dziś zautomatyzowane. Dzięki sztucznej inteligencji inżynierowie DevOps mogą więc skupić się na przykład na projektowaniu architektury czy skalowaniu platform.
Czy inżynierowie DevOps będą potrzebni w przyszłości?
Tak. Choć AI zautomatyzowało część powtarzalnych zadań wykonywanych przez tych specjalistów, to kompetencje inżynierów DevOps są coraz bardziej pożądane na współczesnym rynku IT.
Jak zostać inżynierem DevOps?
Aby zostać takim specjalistą, niezbędne jest zdobycie wiedzy zarówno z zakresu programowania, jak i zarządzania systemami. Jeśli już teraz pracujesz jako programista lub administrator, możesz wziąć udział w kursach i szkoleniach, które przygotują Cię do nowej roli. Jeśli natomiast chcesz od podstaw zdobyć wszystkie niezbędne kompetencje, warto postawić na kompleksową edukację – najlepiej na ukończenie właściwych studiów.
Jakie studia przygotują mnie do pracy jako DevOps Engineer?
Jeśli masz już jasno określoną ścieżkę kariery, najlepiej jest postawić na studia ściśle ukierunkowane na Twoje zainteresowania. W tym przypadku może być to między innymi specjalność DevOps i AI w wytwarzaniu oprogramowania na UTH.
