খাদ্য রান্না মেশিন অপারেটর

খাদ্য প্রস্তুতি ও সেবা

AI এক্সপোজার

  • ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08

    কম· আপেক্ষিক

    কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চ

    পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান

    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    চারটি আপেক্ষিক স্তর (কম / মাঝারি / উচ্চ / অত্যন্ত উচ্চ)

    BLS কর্মসংস্থান পূর্বাভাস সারণির 831টি বিস্তারিত পেশার ভিত্তিতে। মান NEM (ন্যাশনাল এমপ্লয়মেন্ট ম্যাট্রিক্স) কোড অনুযায়ী দেওয়া হয়, তাই একই NEM কোডের পেশাগুলি একই ব্যান্ড পায়

    উৎস ডেটাসেট (XLSX ফাইল ডাউনলোড)

  • ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: 2026-03

    0.000

    0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745
    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    পর্যবেক্ষিত এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    O*NET টাস্কে ম্যাপ করা

    উৎস ডেটাসেট

  • ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025

    0.15

    0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70

    পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান

    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    জেনারেটিভ AI এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    ISCO-08 ইউনিট গ্রুপ — একই কোডের সব পেশা এই মানই পায়

    এটি এই সাইটের হিসাব, ILO-এর প্রকাশিত সংখ্যা নয়: এই সাইট ILO ডেটাসেটের সঙ্গে যুক্ত করা ১,০১২টি পেশার মধ্যে 92% এই মানের সমান বা তার বেশি।

    উৎস ডেটাসেট

এই উৎস কী ধরনের মান প্রকাশ করে

BLS-এর শ্রেণিবিভাগ একটি আপেক্ষিক র্যাঙ্ক, পরম মাত্রা নয়, এবং এটি সরাসরি পরিমাপও নয়: এটি কয়েকটি প্রকাশিত গবেষণায় পাওয়া পেশার পার্সেন্টাইল র্যাঙ্কগুলিকে চারটি স্তরে ভাগ করে। এটি কর্মসংস্থান বা মজুরির পূর্বাভাস নয়, গ্রহণের সম্ভাবনাও নয়, এবং এটি স্বয়ংক্রিয়তা ও সম্প্রসারণের মধ্যে পার্থক্য করে না।

Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Record production and test data, such as processing steps, temperature and steam readings, cooking time, batches processed, and test results.

O*NET Task ID 4944

1.0
Read work orders, recipes, or formulas to determine cooking times and temperatures, and ingredient specifications.

O*NET Task ID 4948

1.0
Listen for malfunction alarms, and shut down equipment and notify supervisors when necessary.

O*NET Task ID 4945

0.0
Collect and examine product samples during production to test them for quality, color, content, consistency, viscosity, acidity, or specific gravity.

O*NET Task ID 4946

0.0
Observe gauges, dials, and product characteristics, and adjust controls to maintain appropriate temperature, pressure, and flow of ingredients.

O*NET Task ID 4947

0.0
Clean, wash, and sterilize equipment and cooking area, using water hoses, cleaning or sterilizing solutions, or rinses.

O*NET Task ID 4949

0.0
Set temperature, pressure, and time controls, and start conveyers, machines, or pumps.

O*NET Task ID 4950

0.0
Tend or operate and control equipment, such as kettles, cookers, vats and tanks, and boilers, to cook ingredients or prepare products for further processing.

O*NET Task ID 4951

0.0
Measure or weigh ingredients, using scales or measuring containers.

O*NET Task ID 4952

0.0
Admit required amounts of water, steam, cooking oils, or compressed air into equipment, such as by opening water valves to cool mixtures to the desired consistency.

O*NET Task ID 4953

0.0
Remove cooked material or products from equipment.

O*NET Task ID 4954

0.0
Notify or signal other workers to operate equipment or when processing is complete.

O*NET Task ID 4955

0.0
Turn valves or start pumps to add ingredients or drain products from equipment and to transfer products for storage, cooling, or further processing.

O*NET Task ID 4956

0.0
Place products on conveyors or carts, and monitor product flow.

O*NET Task ID 4957

0.0
Pour, dump, or load prescribed quantities of ingredients or products into cooking equipment, manually or using a hoist.

O*NET Task ID 4958

0.0
Activate agitators and paddles to mix or stir ingredients, stopping machines when ingredients are thoroughly mixed.

O*NET Task ID 4959

0.0
Operate auxiliary machines and equipment, such as grinders, canners, and molding presses, to prepare or further process products.

O*NET Task ID 4960

0.0

β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.

Data sources & licenses — O*NET®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

পেশাগত তথ্য