Andela a collecté des données provenant de 47 101 offres d'emploi techniques provenant d'entreprises Fortune 500 et de 2 026 descriptions de compétences.
Une nouvelle étude de la plateforme mondiale de talents Andela a révélé que dans un paysage professionnel transformé quotidiennement par l'IA, les organisations ne parviennent pas à mettre à jour leurs descriptions de poste et leurs titres en fonction des changements.
L'étude « Emerging Skills Research » d'Andela a collecté des données provenant de 47 101 offres d'emploi techniques provenant d'entreprises Fortune 500 et de 2 026 descriptions de compétences.
L'une des principales conclusions de la recherche a été la révélation que 53 % des Offres d'emploi en IA recherchent des compétences qui ne correspondent pas à l'intitulé du poste indiqué, mettant en évidence un décalage entre les organisations, les recruteurs et les demandeurs d'emploi.
« L'IA modifie les flux de travail technologiques plus rapidement que jamais et nous avons besoin de nouveaux moyens pour anticiper ces changements », a déclaré Carrol Chang, PDG d'Andela.
« Cette recherche révolutionnaire, basée sur notre taxonomie de compétences exclusive mise à jour pour le monde de l’IA, fournit un phare, pas un rétroviseur.
«Grâce à cela, les entreprises identifieront les rôles et compétences émergents avant le marché, permettant ainsi aux entreprises et aux employés d'être plus stratégiques et de réussir.»
Des rôles décousus
Les recherches d'Andela ont révélé que parmi les quelque 1 832 offres ciblant des personnes titulaires de titres tels qu'ingénieur en IA et ingénieur en ML, plus de la moitié des compétences requises provenaient d'au moins deux rôles différents et établis.
Le rapport indique : « Pour des titres familiers comme celui d'ingénieur en IA, les entreprises recherchent un rôle différent, sans nom, qui inclut des compétences telles que l'orchestration LLM, les agents autonomes et les bases de données vectorielles. scientifiques des données mais demandez-leur ensuite d'envoyer des agents LLM.
En examinant les offres d'emploi des entreprises Fortune 500, Andela a constaté que 23 « groupes » de compétences continuaient d'apparaître ensemble, mais sans qu'aucun titre de poste officiel ne soit associé. Huit des groupes semblaient suggérer un tout nouveau type d'emploi, 14 se sont révélés être des hybrides d'anciens emplois avec de nouvelles attentes en matière de compétences, et un a été abandonné en raison d'un manque de données confirmées.
Deux exemples de « nouveaux emplois » découverts sont l'ingénieur de pipeline MLOps, qui combine des parties de cinq postes existants en un seul, et l'ingénieur d'application LLM, où une personne crée des applications à l'aide de modèles d'IA déjà existants, au lieu de créer ces modèles à partir de zéro.
Andela a trouvé 6 758 offres d'emploi demandant essentiellement un ingénieur d'application LLM – elles ont répertorié toutes les compétences pertinentes, mais les entreprises n'ont pas utilisé ce titre de poste car il n'existe pas encore officiellement. Selon l'étude, cela montre que les entreprises ont besoin de ces compétences plus rapidement que le marché du travail ne leur a trouvé de noms propres.
Le rapport indique : « Les résultats soulignent les défis auxquels les entreprises sont confrontées, en raison de la vitesse de changement sans précédent dans l'ère post-IA, pour identifier avec précision les compétences émergentes, les nommer et les associer à des postes. Les inadéquations entraînent une perte de temps, d'argent et d'opportunités tant pour l'employeur que pour l'employé. »
« Les descriptions de poste rédigées pour les postes d'hier filtrent les candidats dont les entreprises ont réellement besoin. Les entreprises qui ne voient pas les besoins émergents en compétences humaines, en particulier à mesure que l'IA change ce qu'elle peut faire, rechercheront continuellement la mauvaise chose, et les entreprises qui embauchent aujourd'hui pour les postes d'hier accumuleront probablement une « dette de talents » parallèlement à une dette technique. »
Selon Cory Hymel, auteur du rapport et responsable de la recherche chez Andela, les écarts qui élargissent le fossé entre ce que les entreprises pensent recruter et ce que le poste exige réellement deviennent des handicaps structurels.
À l'heure actuelle, il existe un certain nombre de rôles technologiques émergents identifiés dans la recherche, notamment : ingénieur de pipeline MLOps ; Ingénieur d'application LLM ; Ingénieur fiabilité FinOps ; ingénieur documents en tant que code ; ingénieur front-end produit ; ingénieur analytique Lakehouse, ingénieur en sécurité DevSecOps ; et ingénieur en observabilité SecOps.
