Greit, kortene på bordet: det virker som om alle – fra nyutdannede til midtlivsutdannede som har byttet karriere – har lagt til «AI» på CV-en sin i det siste. Men hva er det egentlig som får en ansettelsesansvarlig til å stoppe opp midt i blaingen og tenke: «Greit, denne har substans»?
Fordi, la oss være ærlige – det er lett å bruke moteord. Å demonstrere ekte, brukbare ferdigheter innen AI? Det er en helt annen sak.
Hvis du sikter mot en rolle innen teknologi (eller bare prøver å ikke bli overrumplet av maskinlæringsbølgen), kan det å vite hvilke AI-ferdigheter du bør fremheve være den avgjørende faktoren. Så ja, la oss sette i gang. 👇
Artikler du kanskje vil lese etter denne:
🔗 Topp 10 AI-verktøy for CV-bygging.
Få drømmejobben med disse AI-CV-verktøyene.
🔗 Monica AI: AI-assistent for produktivitet og kreativitet.
Forbedre dine daglige oppgaver med denne smarte AI-assistenten.
🔗 Karriereveier innen kunstig intelligens: De beste jobbene innen AI
Utforsk toppkarrierer innen AI og hvordan du kan komme inn i dem.
Hva skiller nyttige AI-ferdigheter fra ... resten?
Kort svar? Kontekst. Men også:
-
Anvendelse i virkeligheten : Kan ferdigheten gjøre noe praktisk? Løse noe ikke-teoretisk?
-
Fleksibilitet på tvers av roller : Fungerer fint enten du jobber innen produkt, design eller analyse.
-
Skalerbarhet og verktøy : Bruker du rammeverk (som TensorFlow, API-er osv.) som vokser med prosjekter?
-
Kvitteringer : Har du arbeidsprøver? Prosjekter? Selv små demonstrasjoner sier mye.
Ikke bare si at du «driver med AI». Forklar hva du gjorde med det.
CV-klare AI-ferdigheter som faktisk betyr noe 💼
Her er en oversikt – ikke uttømmende, men definitivt solid – over CV-materiale som får oppmerksomhet:
-
Maskinlæring (ML)
-
Naturlig språkbehandling (NLP)
-
Rask prosjektering (ja, det er en greie nå – ta det med ro)
-
Finjustering av modell (spesielt med Hugging Face, PyTorch osv.)
-
Datasyn
-
Dyp læring / nevrale nettverk
-
Dataforbehandling og funksjonsvalg
-
Konversasjonsbasert AI / Chatbots
-
Forsterkende læring (hvis du sikter mot senior- eller forskningsroller)
-
MLOps / Modelldistribusjonsarbeidsflyter
Å, og hvis du kombinerer noen av disse med GCP, AWS eller Azure? Det er gull verdt.
Oversikt over AI-ferdigheter: En rask tabell 🔍
| AI-ferdighet | Hvem bruker det? | Vanskelighetsgrad | Hvorfor det dukker opp på CV-er 💡 |
|---|---|---|---|
| Maskinlæring | Analytikere, dataforskere | Middels+ | Fleksibel, bredt nyttig |
| NLP | Skribenter, markedsførere, støtte | Alle nivåer | Språk = universelt |
| Rask ingeniørarbeid | Utviklere, designere | Inngangsnivå+ | Supernytt, superrelevant |
| Modelldistribusjon (MLOps) | Ingeniører, driftsteam | Avansert | Broer fra utvikling til produksjon |
| Datasyn | Detaljhandel, helsevesen, bildebehandling | Middels | Løser oppgaver i den synlige verden |
| Transformers / Klemfjes | AI-ingeniører, forskere | Avansert | Forhåndstrent = raskere levering |
Rask ingeniørkunst: Underdog-ferdigheten som slår 🧠
Her er én ting som blir oversett: hvor godt du kommuniserer med AI.
Det er ingen spøk – prompt engineering er ikke bare ChatGPT-triks. Det handler om:
-
Strukturering av lagdelte eller iterative ledetekster
-
Testing av variasjoner for konsistent utgang
-
Integrering av verktøy som LangChain eller Flowise
Sideprosjekter teller. Selv tilfeldige eksperimenter kan vise at du vet hvordan du styrer modeller, ikke bare bruker dem.
Fremhever AI-prosjekter som rammet hardt 🛠️
Vil du skille deg ut? Vis frem arbeidet ditt.
-
Lenke til GitHub-en eller porteføljen din (selv om den er stygg – bare vis noe )
-
Navneslipp-datasett eller datatyper du har funnet
-
Inkluder eventuelle målinger: nøyaktighet, hastighetsøkninger, kostnadsreduksjoner
-
Del rotet: rare feil, prosjektendringer – folk liker historier
Her er et tips: Selv grunnleggende kursarbeid kan gjøres om til «anvendt erfaring» hvis innrammingen er riktig.
Ikke sov på disse myke ferdighetene ✨
Ikke alt er Python og GPU-er.
-
Nysgjerrighet: AI beveger seg raskt – holder du tritt?
-
Kritisk tenkning: Modeller roter det til – legger du merke til hvordan?
-
Kommunikasjon: Kan du forklare dette uten å høres ut som en teknologinisse?
-
Samarbeid: Sjelden soloarbeid – du vil være i team, ofte tverrfaglig
Ærlig talt, det er kombinasjonen av harde ferdigheter og myk kontekst som skiller praktikere fra CV-krigere.
Sertifiseringer som ikke er ubrukelige 🎓
De er ikke påkrevd ... men de bidrar til å redusere støy:
-
DeepLearning.AI-spesialiseringer (Coursera)
-
Google Cloud Profesjonell AI-ingeniør
-
Fast.ai Praktisk dyp læring
-
DataCamp- eller edX-strukturerte AI-spor
-
Prompt Engineering på LearnPrompting.org
Bonus: Hvis du kombinerer disse med virkelige prosjekter – selv miniprosjekter – ligger du foran 90 % av søkerne.
Tips til CV-skriving for AI-ferdigheter 🧾
Ikke vær tørr. Vær tydelig . Vær ekte .
-
Lead med verb: «Bygget», «Optimalisert», «Distribuert»
-
Bruk målinger: «Redusert inferansetid med 40 %»
-
Opprett en seksjon med tittelen «KI og datavitenskap»
-
Fjern sjargongen med mindre stillingsannonsen roper etter det
-
Ikke gå i full trollmannsmodus. «AI-trollmann» = automatisk hopp.
Det du faktisk trenger 🚀
Ja, skriv AI på CV-en din – men bare hvis du har fortjent det.
Fremhev praktisk bruk, legg vekt på kontekst og kombiner teknisk arbeid med fortellinger om myke ferdigheter. Det spiller ingen rolle om du er ingeniør eller digital markedsfører – AI er en del av verktøykassen din nå.
Så vær fleksibel. Bare ikke bli rar med titler. 😅