দক্ষিণ এশিয়ায় ‘AI চাকরি’ বিরল—সফটওয়্যার ভূমিকাতেই বদল আসছে

|লেখক: QUASA সম্পাদকীয় দল|6 মিনিটের পাঠ| 1
দক্ষিণ এশিয়ায় ‘AI চাকরি’ বিরল—সফটওয়্যার ভূমিকাতেই বদল আসছে

১৮ অক্টোবর ২০২৬ প্রকাশিত Square1 Ai পরিচালিত পাঁচ দেশের বিজ্ঞাপনগণনায় ভারত ছাড়া বাংলাদেশ, পাকিস্তান, শ্রীলঙ্কা ও নেপালের স্থানীয় বোর্ডে ৯,৩৮৬টি খোলা পদের মধ্যে AI-সংক্রান্ত পদবি ছিল ২০টিতে; বাংলাদেশের পাঠযোগ্য ৭৯টি সাধারণ প্রযুক্তি বিজ্ঞাপনের পাঁচটিতে, অর্থাৎ ৬ শতাংশে, প্রার্থীর AI দক্ষতা চাওয়া হয়েছে। সফটওয়্যার, ডেটা ও মান যাচাইয়ের পরিচিত কাজের বিবরণে এই চাহিদা ঢুকছে, যদিও আলাদা AI পদের সংখ্যা ওই বোর্ডগুলোতে কম।

ভারতের চাকরির বিজ্ঞাপনে কোন ভিত্তিগত দক্ষতা চাওয়া হচ্ছে, তার আরেকটি ছবি পাওয়া যায় ১৭ অক্টোবর ২০২৬ প্রকাশিত Rezifi পরিচালিত পদভিত্তিক গণনায়: ৮২৯টি সফটওয়্যার প্রকৌশলীর পদের ২১ শতাংশ এবং ৭৯টি ডেটা বিজ্ঞানীর পদের ৫৭ শতাংশে পাইথন ছিল কাজের মূল দক্ষতা। এই হিসাব নিয়োগদাতার ক্যারিয়ার পৃষ্ঠা ও উন্মুক্ত চাকরির ফিড থেকে এসেছে; পাঁচ দেশের গবেষণা নিয়েছে প্রতিটি দেশের একটি করে জব বোর্ড। তাই দুই গণনা দক্ষতার ধরন বোঝায়, একই বাজারের দুটি মাপ নয়।

বাংলাদেশে পদবি কম, সাধারণ প্রযুক্তি কাজে চাহিদা

বাংলাদেশে সাধারণ সফটওয়্যার ও মান যাচাইয়ের পদের মধ্যেই AI দক্ষতার চাহিদা দেখা যাচ্ছে

বাংলাদেশের Nextjobz বোর্ডে মোট ২,১১৫টি জীবিত বিজ্ঞাপনের মধ্যে AI-সংক্রান্ত পদবি ছিল চারটিতে। সেগুলোর কাজ ছিল মডেল পরিচালনা, জ্যেষ্ঠ ডেটা বিজ্ঞান, ইন্টার্নশিপ এবং AI গবেষণা ও মান যাচাই। এখানে ‘AI পদ’ বলতে কেবল নামের মধ্যে AI, মেশিন লার্নিং, ডেটা সায়েন্স বা কাছাকাছি বিশেষায়িত কাজ বোঝানো বিজ্ঞাপন ধরা হয়েছে; কোনো প্রতিষ্ঠানের নামের মধ্যে AI থাকলেই সেটিকে ওই শ্রেণিতে রাখা হয়নি।

সাধারণ প্রযুক্তি পদের বিবরণে চিত্রটি আলাদা। পূর্ণ লেখা পড়া গেছে এমন ৭৯টি সফটওয়্যার, ডেটা, মান যাচাই ও তথ্যপ্রযুক্তি বিজ্ঞাপনের আটটিতে AI-এর উল্লেখ ছিল; কিন্তু প্রার্থীর কাছ থেকে AI ব্যবহার বা তৈরি করার দক্ষতা চেয়েছে পাঁচটি। কোনো নিয়োগদাতা নিজের সেবাকে AI-চালিত বললেই সেটি আবেদনকারীর যোগ্যতার শর্ত নয়—এই বাছাইয়ের কারণেই দুই সংখ্যা আলাদা। একটি ব্যাকএন্ড পদের বিবরণে দৈনন্দিন কাজে AI ও এজেন্টভিত্তিক সরঞ্জাম ব্যবহারের কথা রয়েছে।

পাশের বোর্ডগুলোতে একই পরিবর্তনের ভিন্ন রূপ পাওয়া যায়: পাকিস্তানে ডটনেট ডেভেলপারের বিজ্ঞাপনে Cursor নামের AI কোডিং সরঞ্জাম ব্যবহারের অভিজ্ঞতা, শ্রীলঙ্কার মান যাচাইয়ের পদে AI-চালিত পরীক্ষার সরঞ্জাম এবং নেপালের ফুল-স্ট্যাক পদে AI-সহায়তায় লেখা কোড পর্যালোচনার কথা ছিল। এগুলো আলাদা AI প্রকৌশলীর পদ নয়; প্রচলিত কাজের মধ্যেই নতুন দায়িত্ব। বাংলাদেশের আবেদনকারীর কাছে তাই পদের নামের পাশাপাশি কাজের বিবরণে AI কোন কাজে লাগবে, সেটিই বেশি তথ্যবহ।

ভারতের বিশেষায়িত পদে পাইথনের পর উৎপাদন অভিজ্ঞতা

ভারতের AI পদের বিজ্ঞাপনে পাইথন, তথ্য উদ্ধার, এজেন্ট ও ফল মূল্যায়নের সঙ্গে চালু ব্যবস্থায় কাজের অভিজ্ঞতা চাওয়া হচ্ছে

ভারতের বিশেষায়িত প্রযুক্তি বোর্ড hirist.tech-এ AI-সংক্রান্ত অনুসন্ধানে পাওয়া ১,২৮৯টি বিজ্ঞাপনের ৮৫ শতাংশে পাইথন, ৬৯ শতাংশে বৃহৎ ভাষা মডেল, ৫৬ শতাংশে এজেন্টভিত্তিক ব্যবস্থা, ৫৩ শতাংশে তথ্য উদ্ধারভিত্তিক উত্তর তৈরি এবং ৪৫ শতাংশে ফল মূল্যায়নের উল্লেখ ছিল। একই বিজ্ঞাপনে একাধিক দক্ষতা থাকতে পারে; এগুলো পরস্পর থেকে আলাদা পদের ভাগ নয়। তালিকায় পাইথনের পরে মডেলকে সফটওয়্যারের কাজে লাগানো এবং তার ফল যাচাই করার সরঞ্জামগুলোর উপস্থিতি স্পষ্ট।

চালু ব্যবস্থায় কাজ পৌঁছে দেওয়া বা সেখানে পরিচালনার অভিজ্ঞতা লেখা ছিল ৭২ শতাংশ বিজ্ঞাপনে; ব্যবস্থা নকশা বা স্থাপত্যের কথা ছিল ৬৭ শতাংশে। আবার মডেল প্রশিক্ষণের পরিচিত সরঞ্জাম পাইটর্চ ও টেনসরফ্লোও প্রায় এক-তৃতীয়াংশ বিজ্ঞাপনে ছিল। অর্থাৎ ভাষা মডেলভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন তৈরির পাশাপাশি প্রচলিত মেশিন লার্নিংয়ের কাজও এই বিশেষায়িত নমুনায় রয়েছে।

অভিজ্ঞতার শর্তে নতুন প্রার্থীর বাধা আরও পরিষ্কার: চাওয়া ন্যূনতম অভিজ্ঞতার মধ্যক পাঁচ বছর, আর দুই বছর বা কম অভিজ্ঞতা গ্রহণ করেছে ১৮১টি পদ, মোটের ১৪ শতাংশ। সরঞ্জামের নাম জানা তাই বিশেষায়িত পদের পুরো যোগ্যতা নয়। বিজ্ঞাপনে চাওয়া হচ্ছে ব্যবস্থা নির্মাণ, তা ব্যবহারযোগ্য অবস্থায় পৌঁছে দেওয়া এবং চলার পর ফলের মান ধরে রাখার অভিজ্ঞতা।

সাধারণ ভারতীয় পদে একই দক্ষতার গুরুত্ব এক নয়

ভারতের সাধারণ সফটওয়্যার প্রকৌশলীর পদে পাইথনের সঙ্গে জাভা ও Amazon Web Services বেশি দেখা গেছে; ডেটা বিজ্ঞানীর পদে পাইথনের সঙ্গে এসকিউএল ও মেশিন লার্নিং। ডেটা প্রকৌশলীর বিজ্ঞাপনে এসকিউএল ছিল সবচেয়ে বেশি চাওয়া মূল দক্ষতা, আর মান যাচাই প্রকৌশলীর বিজ্ঞাপনে পাইথনের পাশাপাশি পরীক্ষার স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জাম ছিল গুরুত্বপূর্ণ। একই ‘প্রযুক্তি চাকরি’ পরিচয়ের নিচে কাজের ভিত তাই এক রকম নয়।

এখানে ‘মূল দক্ষতা’ বলতে পদের কেন্দ্রীয় কাজের সঙ্গে যুক্ত শর্ত বোঝানো হয়েছে, বিজ্ঞাপনে কোনো শব্দ একবার দেখা গেলেই তাকে ওই শ্রেণিতে রাখা হয়নি। গণনায় শুধু সাম্প্রতিক ও তখনো খোলা পদ রাখা হয়েছে, একই বিজ্ঞাপন একাধিক জায়গায় থাকলে একবার গোনা হয়েছে। প্রতিটি পেশার জন্য একাধিক নিয়োগদাতার পর্যাপ্ত বিজ্ঞাপন থাকার শর্তও ছিল। ফলে পাইথনের হারটি নির্দিষ্ট পেশার খোলা পদের অনুপাত; সব ভারতীয় সফটওয়্যার চাকরির বাজারে ভাষাটির মোট ব্যবহার নয়।

বাংলাদেশি প্রার্থীর প্রস্তুতিতে তিনটি আলাদা স্তর

বিজ্ঞাপনের শর্তগুলোকে প্রস্তুতির তিন স্তরে সাজানো যায়—এটি কোনো নিয়োগদাতার ঘোষিত পাঠ্যক্রম নয়, বরং পদের কাজ থেকে পাওয়া সম্পাদকীয় বিন্যাস। সাধারণ প্রযুক্তি পদের প্রার্থী এবং বিশেষায়িত AI পদের প্রার্থীর গভীরতা আলাদা হবে। দুজনের ক্ষেত্রেই প্রথম স্তরে মূল পেশাগত কাজ, দ্বিতীয় স্তরে সেই কাজে AI-এর প্রয়োগ এবং তৃতীয় স্তরে চালু সফটওয়্যারের দায়িত্ব আসে।

  • ভিত্তি: সফটওয়্যার প্রকৌশলীর জন্য প্রোগ্রামিং, বিদ্যমান কোড বোঝা ও সমস্যা সমাধান; ডেটা পদের জন্য পাইথন, এসকিউএল ও তথ্য প্রস্তুত করা; মান যাচাইয়ের পদের জন্য পরীক্ষা লেখা ও স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষার ধারণা। ভারতীয় পদভিত্তিক তালিকা দেখায়, কোন পেশায় কোন ভিত্তির গুরুত্ব বেশি। বাংলাদেশের সাধারণ ব্যাকএন্ড পদের আবেদনকারীকে আগে সেই পদের সফটওয়্যার দায়িত্ব সামলাতে হবে।
  • প্রয়োগ: সাধারণ সফটওয়্যার ও মান যাচাইয়ের কাজে AI-সহায়তায় লেখা কোড বা পরীক্ষার ফল নিজে যাচাই করা প্রাসঙ্গিক। বিশেষায়িত কাজে ভাষা মডেলকে অ্যাপ্লিকেশনে যুক্ত করা, প্রয়োজনীয় তথ্য উদ্ধার করে উত্তর তৈরি করা, এজেন্ট কোন কাজ করবে তা নির্ধারণ এবং ফল মূল্যায়নের দক্ষতা বেশি সরাসরি মেলে। শুধু সরঞ্জামের নামের তালিকা দিলে কোন সমস্যায় সেটি কীভাবে ব্যবহার করেছেন, তা বোঝা যায় না।
  • উৎপাদন পরিবেশ: ভারতীয় বিশেষায়িত বিজ্ঞাপনে চালু ব্যবস্থার অভিজ্ঞতার চাহিদা বেশি। তাই অ্যাপ্লিকেশন স্থাপন, ত্রুটি সামলানো, ফল পর্যবেক্ষণ এবং পরিবর্তনের পর আবার পরীক্ষা করার কাজ এই স্তরে পড়ে। নতুন প্রার্থীর নিজস্ব প্রকল্পে এমন কাজের প্রমাণ থাকতে পারে, তবে তা নিয়োগদাতার ব্যবস্থায় দীর্ঘ সময় কাজ করার অভিজ্ঞতার সমান নয়। এই ফারাকটি বিশেষায়িত পদের অভিজ্ঞতার শর্ত বুঝতে জরুরি।

এই ক্রমে AI সরঞ্জাম সফটওয়্যার কাজের নতুন অংশ। বাংলাদেশের বিজ্ঞাপনে যে প্রার্থীর কাছে এজেন্টভিত্তিক সরঞ্জাম চাওয়া হচ্ছে, তাঁকে ব্যাকএন্ড কাজটিও করতে হবে। আবার গবেষণামুখী পদে মডেল, পরিসংখ্যান ও মূল্যায়নের ভিত্তি আরও গভীর হতে পারে। প্রস্তুতির বিষয় তাই পদের দায়িত্ব থেকেই নির্ধারিত হয়।

দুই গণনার নমুনা আলাদা কেন

চার দেশের মোট বিজ্ঞাপনের হিসাবটি দেশের সব নিয়োগের সংখ্যা নয়। প্রতি দেশে একটি স্থানীয় বোর্ড নেওয়া হয়েছে; বাংলাদেশে Bdjobs এবং ভারতে Naukri স্বয়ংক্রিয়ভাবে পড়া যায়নি। ভারতের বিশেষায়িত বোর্ডেও সব বিজ্ঞাপন গোনা হয়নি, নির্দিষ্ট AI ও সফটওয়্যার অনুসন্ধানের ফল পড়া হয়েছে। কোম্পানির নিজস্ব নিয়োগ পৃষ্ঠা ও দূরবর্তী নিয়োগ এই বোর্ডভিত্তিক হিসাবে আসেনি।

অন্যদিকে ভারতীয় পদভিত্তিক গণনা নিয়োগদাতার ক্যারিয়ার পৃষ্ঠা ও উন্মুক্ত ফিডে তখনো চালু বিজ্ঞাপন দেখেছে। ফলে বাংলাদেশের সাধারণ প্রযুক্তি পদের AI-চাহিদার হার, ভারতের বিশেষায়িত AI বিজ্ঞাপনের দক্ষতার হার এবং ভারতীয় সফটওয়্যার পদের পাইথন-হার তিনটি আলাদা প্রশ্নের উত্তর। স্থানীয় বোর্ডে প্রচলিত পদের বিবরণ বদলানোর ইঙ্গিত এখনই দেখা যায়; সময় ও উৎসের পরিধি বাড়িয়ে পরের গণনাই জানাবে সেই চাহিদা কতটা স্থায়ী।

আরও পড়ুন:

শেয়ার করুন:

সম্পর্কিত নিবন্ধ

আমাদের নিউজলেটার নিন

সর্বশেষ Web3, AI ও ক্রিপ্টো সংবাদ সরাসরি আপনার ইনবক্সে পান।

0