Академия против промышленности
После того, как я присоединился к Rephrase.ai в качестве первого штатного сотрудника, я работал над некоторыми очень интересными проектами, такими как 3D реконструкция формы лица, нейронная визуализация и клонирование голоса. Я также рад, что все они были реализованы. Это подводит меня к первому существенному различию между научным сообществом и промышленностью.
Промышленность фокусируется на производстве продукции, тогда как академия фокусируется на исследованиях.
Возможно, вы поняли, что они не всегда взаимоисключающие. В моей предыдущей части серии я говорил о своем увлечении Магией ИИ. Если вы тот, кто хочет того же, то вот совет:
Магия искусственного интеллекта лучше всего проявляется в проектах, которые представляют собой пересечение как передовых исследований, раздвигающих границы современного искусства, так и его производства.
Что хорошего в исследовании, если его трудно использовать, и что хорошего в легкодоступном продукте, который не очень умен? Это снова подводит меня ко второму важному отличию.
Исследования сосредоточены на решении широких проблем, но промышленность фокусируется на решении очень уникальных проблем — в целом.
Люди, прочитавшие достаточное количество научных статей, могут сказать иначе. Но выслушайте меня. Исследовательские работы действительно определяют и решают конкретную постановку проблемы. Вот почему вы видите так много статей, утверждающих, что они являются самыми современными на основе определенной метрики. Но эти показатели универсальны для академического мира. С другой стороны, показатели отрасли могут быть уникальными для компании, клиента или конечного пользователя.
Часто задаваемые вопросы : Сколько/сколько проектов/стажировок в области искусственного интеллекта мне следует пройти, прежде чем я начну подавать заявку на роль искусственного интеллекта?
Неважно, сколько проектов вы сделаете, скорее всего, вам придется решать новый в отрасли. Предыдущий опыт помогает. Это помогает установить понимание данных, существующей литературы и т. д. Но вы всегда можете узнать это по запросу. Я никогда не работал с аудиоданными, когда получил проект по клонированию голоса. Поэтому я посмотрел короткий сериал на YouTube, чтобы преодолеть этот пробел, и двинулся вперед.
Должен иметь навыки в промышленности:
Часто задаваемые вопросы: у меня нет степени магистра или доктора философии по ИИ. Могу ли я по-прежнему строить карьеру в области искусственного интеллекта?
Мы установили, что проекты в отрасли уникальны, поэтому соответствующая степень может дать вам преимущество, если она связана с проблемой, над которой вы работали ранее, но так бывает редко. Я заметил недавнее изменение тенденции (особенно стартапов) в процессе найма на должности ИИ.
Обязательными навыками являются следующие:
- Основы рассуждений и понимания нейронных сетей (вероятность, статистика, линейная алгебра и т. д.)
- Хорошие навыки программирования (не зависит от языка. По запросу можно изучить особенности языка)
- Способность собирать и понимать соответствующие знания (вам не нужно быть экспертом в НЛП. Но, учитывая уникальную проблему НЛП и достаточно времени, вы должны быть в состоянии прочитать и понять существующее современное состояние, связанное с этим проблема)
- Умение найти работающее решение (не всегда самое оптимальное)
Забавный факт: я упомянул четырехэтапный процесс собеседования Rephrase.ai в своем предыдущем посте, и по совпадению все эти четыре этапа оценивали вышеупомянутые четыре навыка в одном и том же порядке. Я был искренне сбит с толку этим, когда мой друг (кстати, даже не инженер) указал мне на это, пока читал корректуру этого поста.
Я думаю, что это также должно было ответить на следующее:
Часто задаваемые вопросы: Каковы предварительные условия/курсы, необходимые для инженера ИИ?
Часто задаваемые вопросы: Нужно ли мне знать Python/R/MATLAB?
Часто задаваемые вопросы: Я работал только над CV, но никогда не работал над НЛП. Могу ли я по-прежнему присоединиться к компании, которая в основном работает над НЛП?
Часто задаваемые вопросы: я никогда не выигрывал соревнования на Kaggle и никогда не улучшал состояние какой-либо проблемы. Мой опыт еще полезен?
Устанавливаются обязательные навыки. Но их определенно недостаточно, чтобы получить то интервью/роль, которую вы ищете. Итак, что хорошего в том, чтобы иметь навыки, которые ожидаются или которые выделяют вас? О них я расскажу в следующем посте.
