No, karte na mizi: zdi se, da v zadnjem času vsi – od nedavnih diplomantov do tistih, ki so zamenjali kariero v srednjih letih – v svoje življenjepise dodajajo »umetno inteligenco«. Kaj pa resnično premakne iglo? Na primer, kaj vodjo zaposlovanja spodbudi, da se sredi pomikanja ustavi in pomisli: »V redu, ta ima vsebino«?
Bodimo iskreni – metanje modnih besed naokoli je enostavno. Demonstriranje resničnih, uporabnih veščin umetne inteligence? To je pa nekaj drugega.
Če ciljate na delovno mesto v tehnologiji (ali pa se samo poskušate izogniti valu strojnega učenja), bi lahko bilo poznavanje veščin umetne inteligence, ki jih je treba izpostaviti, odločilnega pomena. Torej, pa se dejansko lotimo dela. 👇
Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:
🔗 10 najboljših orodij umetne inteligence za pisanje življenjepisov
Pridobite sanjsko službo s temi orodji umetne inteligence za pisanje življenjepisov.
🔗 Monica AI: Pomočnica z umetno inteligenco za produktivnost in ustvarjalnost
Izboljšajte svoja vsakodnevna opravila s to pametno pomočnico z umetno inteligenco.
🔗 Karierne poti na področju umetne inteligence: Najboljša delovna mesta v umetni inteligenci
Raziščite najboljše kariere na področju umetne inteligence in kako se prebiti do njih.
Kaj loči uporabne veščine umetne inteligence od ... ostalih?
Kratek odgovor? Kontekst. Pa tudi:
-
Uporaba v praksi : Ali lahko veščina naredi nekaj praktičnega? Reši nekaj neteoretičnega?
-
Prilagodljivost med vlogami : Primerno ne glede na to, ali delate na področju izdelkov, oblikovanja ali analitike.
-
Prilagodljivost in orodja : Ali uporabljate ogrodja (kot so TensorFlow, API-ji itd.), ki rastejo skupaj s projekti?
-
Potrdila : Imate vzorce dela? Projekte? Že majhne predstavitve povedo veliko.
Ne reci samo, da "uporabljaš umetno inteligenco". Razloži, kaj si naredil .
Spretnosti umetne inteligence, pripravljene za življenjepis, ki so resnično pomembne 💼
Tukaj je povzetek – ni izčrpen, je pa vsekakor soliden – za gradivo za življenjepis, ki pritegne pozornost:
-
Strojno učenje (ML)
-
Obdelava naravnega jezika (NLP)
-
Hitro inženirstvo (ja, to je zdaj nekaj novega - sprijaznite se s tem)
-
Izboljšanje modela (zlasti z Hugging Face, PyTorch itd.)
-
Računalniški vid
-
Globoko učenje / nevronske mreže
-
Predobdelava podatkov in izbira značilnosti
-
Pogovorna umetna inteligenca / klepetalni roboti
-
Učenje z utrjevanjem (če se prijavljate na višje ali raziskovalne položaje)
-
MLOps / Delovni tokovi uvajanja modelov
Oh, in če katerega od teh slojev kombinirate z GCP, AWS ali Azure? To je super.
Pregled veščin umetne inteligence: Hitra tabela 🔍
| Spretnost umetne inteligence | Kdo ga uporablja? | Težavnostni razpon | Zakaj se pojavlja v življenjepisih 💡 |
|---|---|---|---|
| Strojno učenje | Analitiki, podatkovni znanstveniki | Srednje napredno+ | Prilagodljivo, široko uporabno |
| NLP | Pisci, tržniki, podpora | Vse ravni | Jezik = univerzalen |
| Hitri inženiring | Razvijalci, oblikovalci | Vstopna raven+ | Super novo, super relevantno |
| Uvajanje modela (MLOps) | Inženirji, operativne ekipe | Napredno | Premostitve razvoja v produkcijo |
| Računalniški vid | Trgovina na drobno, zdravstvo, slikovno slikanje | Srednje | Rešuje naloge vidnega sveta |
| Transformerji / Objemajoči obraz | Inženirji umetne inteligence, raziskovalci | Napredno | Predhodno usposabljanje = hitrejša dostava |
Hitro inženirstvo: Veščina, ki klofuta, če ni prave 🧠
Tukaj je ena, na katero se sprašujejo: kako dobro komunicirate z umetno inteligenco.
Ni šala – hitro inženirstvo niso samo triki ChatGPT. Gre za:
-
Strukturiranje večplastnih ali iterativnih pozivov
-
Testiranje različic za dosleden izhod
-
Integracija orodij, kot sta LangChain ali Flowise
Stranski projekti štejejo. Tudi naključni poskusi lahko pokažejo, da znate usmerjati , ne le uporabljati.
Izpostavljamo projekte umetne inteligence, ki so močno prizadeli 🛠️
Želite izstopati? Pokažite svoje delo.
-
Poveži svoj GitHub ali portfelj (tudi če je grd - samo pokaži nekaj )
-
Nabori podatkov ali tipi podatkov z izpuščanjem imen, s katerimi ste se spopadli
-
Vključite vse meritve: natančnost, pospešitve, znižanje stroškov
-
Delite zmešnjavo: čudne napake, spremembe v projektu - ljudje imajo radi zgodbe
Tukaj je namig: celo osnovno študijsko delo se lahko spremeni v »uporabne izkušnje«, če je okvir pravilno zasnovan.
Ne zanemarjajte teh mehkih veščin ✨
Ni vse samo Python in grafični procesorji.
-
Radovednost: Umetna inteligenca se hitro premika – ali sledite tempu?
-
Kritično mišljenje: Modeli se motijo - ali opazite, kako?
-
Komunikacija: Ali lahko to razložite, ne da bi zveneli kot tehnološki goblin?
-
Sodelovanje: Redko samostojno delo – delali boste v ekipah, pogosto interdisciplinarno.
Iskreno povedano, kombinacija trdih veščin in mehkega konteksta je tisto, kar loči praktike od bojevnikov za življenjepise.
Potrdila, ki niso neuporabna 🎓
Niso obvezni ... vendar pomagajo pri dušenju hrupa:
-
Specializacije za globoko učenje umetne inteligence (Coursera)
-
Profesionalni inženir umetne inteligence za Google Cloud
-
Fast.ai Praktično globoko učenje
-
Strukturirane poti umetne inteligence DataCamp ali edX
-
Promptno inženirstvo na LearnPrompting.org
Bonus: če te povežete z resničnimi projekti – tudi z mini projekti – ste pred 90 % prijavljenih.
Nasveti za pisanje življenjepisov za znanje umetne inteligence 🧾
Ne bodi suhoparen. Bodi jasen . Bodi iskren .
-
Svinčenje z glagoli: »Zgrajeno«, »Optimizirano«, »Uvedeno«
-
Uporabite metrike: »Zmanjšan čas sklepanja za 40 %«
-
Ustvarite razdelek z naslovom »Umetna inteligenca in podatkovna znanost«
-
Izogibajte se žargonu, razen če objava delovnega mesta to zahteva
-
Ne uporabljajte popolnoma čarovniškega načina. »Čarovnik z umetno inteligenco« = samodejni preskok.
Kaj pravzaprav potrebujete 🚀
Da, umetno inteligenco navedite v svojem življenjepisu – vendar le, če si zaslužite .
Poudarite praktično uporabo, poudarite kontekst in tehnično delo združite s pripovedjo o mehkih veščinah. Ni pomembno, ali ste inženir ali digitalni tržnik – umetna inteligenca je zdaj del vašega nabora orodij.
Torej, prilagodi se. Samo ne bodi čuden z naslovi. 😅