مقالات التقنية

4 نصائح للبحث عن وظائف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من Chip Huyen


تحقق من جميع الجلسات عند الطلب من قمة الأمن الذكي هنا.


Chip Huyen هو المؤسس المشارك لـ Claypot AI ، وهي منصة للتعلم الآلي في الوقت الفعلي ، بالإضافة إلى مؤلف كتب علوم الكمبيوتر الأكثر مبيعًا مثل Designing Machine Learning Systems ، التي نُشرت في مايو الماضي ، والكتب الإلكترونية المفيدة مثل مقدمة في مقابلات التعلم الآلي. وهي محاضرة مساعدة في جامعة ستانفورد وعملت سابقًا في Snorkel AI و NVIDIA.

لكن Huyen عضو أيضًا في اللجنة التي تدير MLOps Learners ، وهو مجتمع يضم أكثر من 12000 شخصًا مخصصًا لتعلم ومشاركة أفضل الممارسات لإنتاج التعلم الآلي (MLOps) ويستضيف أيضًا الأحداث الافتراضية والشخصية.

هناك ، تساعد Huyen في مجتمع Discord الخاص بالمجموعة حيث ، كما قالت ، هناك حاليًا قدر كبير من النقاش حول البحث عن عمل – وهذا ليس مفاجئًا ، نظرًا لتسريح العمال التقنيين مؤخرًا ، في كل من الشركات الناشئة الصاخبة والتكنولوجيا الكبيرة ، والتي تضمنت حتى الأكثر مهارة والأكثر طلبًا في مجال الذكاء الاصطناعي ومواهب التعلم الآلي.

الباحثين عن عمل في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي آخذ في الارتفاع

قالت: “أعتقد أن الأمر مخيف بعض الشيء لكثير من الناس”. “أجد أن إحدى القنوات الأكثر شهرة في Discord لدينا في الوقت الحالي تخضع لنصائح مهنية.”

حدث

قمة الأمن الذكي عند الطلب

تعرف على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة. شاهد الجلسات عند الطلب اليوم.

مشاهدة هنا

وأضافت أن المنشورات على Discord مجهولة ، مما يسمح للمشاركين بمشاركة مخاوفهم ومخاوفهم على انفراد. “نأمل فقط أن نتمكن من توفير متنفس للناس للتعبير عن أنفسهم وربما يمكن للآخرين المشاركة.”

حتى لو لم يتم تسريح شخص ما ولكن تم تسريح زملائه في العمل ، فهناك شعور بـ “هل أنا التالي؟” أشارت.

قالت: “إنها غريزة طبيعية للغاية أن تبدأ في البحث”. “لذلك نرى تغييرًا في السوق من منظور التوظيف.”

لكنها أضافت أنه غالبًا ما يكون هناك عدم يقين بشأن الدور الذي يتعين القيام به الآن ، في حين أن السوق نفسه يقود الناس إلى تحمل مخاطر أقل.

وقالت: “قال أحدهم مؤخرًا إنه تلقى عرضًا من مسقط رأسه وعرضًا آخر من المملكة المتحدة”. “قبل عامين ، كانوا متحمسين للغاية للذهاب إلى بلد جديد والبدء ، ولكن الآن ، قال إذا ذهبت إلى بلد جديد وتم تسريحهم ، فأنا عالق في البلد. لذلك أرى الاتجاه القائل بأن الناس قد يكونون أكثر ترددًا في المخاطرة ، حتى فيما يتعلق بما يمكن أن يكون حقًا وظائف جيدة في الشركات الكبرى في الخارج “.

ما يمكن للباحثين عن عمل في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي القيام به الآن

شدد Huyen على أن هناك العديد من الأشياء التي يبحث عنها الباحثون عن عمل والذين يبحثون عن عمل الذكاء الاصطناعي أو ML التالي الذي يمكنهم القيام به للحصول على الوظيفة المناسبة. في حين أنه قد تكون هناك اختلافات اعتمادًا على نوع الشركة أو الصناعة التي يتقدم إليها المرشح ، إلا أنها قالت إن الأمر كله يتعلق بجعل نفسك أكثر قوة ومرونة في مواجهة التغيير.

1. تميز نفسك.

قال Huyen ، بادئ ذي بدء ، فكر في كيفية تمييز نفسك عن غيرك من المرشحين لوظائف AI و ML. قالت: “أرى الكثير من السير الذاتية ، الكثير منها متطابق”. “[One candidate] قلت لنا في الواقع ، لقد وضعت 4500 ساعة في بايثون – إنها مثل ، كيف تقيس ذلك؟ لكن المقاييس لا تعني شيئًا خارج السياق “. في حين أنه من الصحيح أن عروض السيرة الذاتية الآلية تتطلب غالبًا بعض هذه الأنواع من المقاييس ، بالنسبة للشركات الناشئة مثل Claypot AI ، فإن السير الذاتية لملفات تعريف الارتباط لن تقطعها ، قالت: “نشجع المرشحين على أن يكونوا مبدعين في مشروع جانبي ، لأننا نرى الكثير من القيمة في وجود أفكار شيقة وإظهار إبداع التفكير “.

2. التركيز على المهارات القابلة للتحويل.

أوضح Huyen أن مهارات الذكاء الاصطناعي والتعلم غير القابلة للتحويل محددة للغاية – مثل معرفة التفاصيل المتعمقة لإطار عمل أو أداة معينة. قد لا تكون قابلة للتحويل إلى شركات أخرى – على سبيل المثال ، لغة برمجة مثل COBOL ، لكنها الآن قديمة. قال Huyen “أريد البحث عن المزيد من المهارات القابلة للتحويل لأن نطاق عملنا يتغير بمرور الوقت”. “لذلك نريد شخصًا لا يعرف شيئًا واحدًا ، ولكن شخصًا لديه مجموعة من المهارات التي تسمح لهم باختيار أي شيء – مثل التفكير في التصميم ، ومعرفة كيفية طرح الأسئلة الصحيحة ، ومعرفة كيفية توصيل الأفكار بوضوح ، أو القدرة على اكتشاف الخطأ. لذلك إذا واجهت مشكلة ، فلن تتعثر فقط “.

3. انتقاء أفضل ممارسات هندسة البيانات.

في منشور حديث على LinkedIn ، أشاد Huyen بظهور أدوار مهندس البيانات. “يقوم المزيد والمزيد من علماء البيانات باختيار أفضل الممارسات الهندسية (إما عن طريق الاختيار أو حسب الاحتياجات) والعبور إلى هندسة البيانات. قد تكون أدوار مهندس البيانات أكثر طلبًا من أدوار علم البيانات! ” وأشارت إلى أن هذه هي مثال ممتاز على المهارات القابلة للنقل. قالت: “أنا أخطئ دائمًا في أن أصبح أفضل من خلال الهندسة”. “التعلم الآلي أكثر تحديدًا ، ولكن إذا كان لديك أساسيات هندسية جيدة ، مثل تفكير النظام ، فيمكنك التقاط أي شيء.”

4. النظر في مشروع جانبي للذكاء الاصطناعي.

“أعتقد أن الذكاء الاصطناعي التوليدي مجال مثير للغاية وأعتقد أن هناك الكثير من الفرص لبناء منتجات فوقها [tools]قال هوين. “لذا إذا كان شخص ما يبحث عن مشروع ما ، فأنا أشجعه بشدة – حيث يمكنك إظهار الكثير من الإبداع وليس مجرد الجلوس على لوحة المفاتيح والقيام بما يُطلب منك.” وأضافت أنها أيضًا منطقة بها الكثير من الاحتمالات: “عندما يكون الحقل مشبعًا ، من السهل جدًا أن تشعر بالإحباط لأنه قد يبدو أن كل ما توصلت إليه ، قام به شخص آخر بالفعل. لكن هذا ، في رأيي ، لا يزال مجالا مفتوحا على مصراعيه “.

مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى