U redu, karte na stolu: čini se da svi - od nedavnih diplomaca do onih koji su promijenili karijeru u srednjim godinama - u posljednje vrijeme dodaju "AI" u svoje životopise. Ali šta zaista pokreće stvar? Na primjer, šta navede menadžera za zapošljavanje da zastane usred skrolovanja i pomisli: "U redu, ovo ima suštine"?
Jer, budimo iskreni - razbacivanje popularnim riječima je lako. Demonstriranje stvarnih, upotrebljivih vještina u vještačkoj inteligenciji? To je druga priča.
Ako ciljate na ulogu u tehnološkom sektoru (ili se samo trudite da vas ne pogodi talas mašinskog učenja), poznavanje vještina umjetne inteligencije koje treba istaknuti moglo bi biti faktor presudni. Dakle, hajde da se konačno bacimo na posao. 👇
Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:
🔗 10 najboljih AI alata za kreiranje životopisa
Pronađite posao iz snova pomoću ovih AI alata za kreiranje životopisa.
🔗 Monica AI: AI asistent za produktivnost i kreativnost
Unaprijedite svoje dnevne zadatke pomoću ovog pametnog AI asistenta.
🔗 Karijere u oblasti umjetne inteligencije: Najbolji poslovi u oblasti umjetne inteligencije
Istražite najbolje karijere u oblasti umjetne inteligencije i kako se probiti do njih.
Šta razlikuje korisne vještine umjetne inteligencije od... ostalih?
Kratak odgovor? Kontekst. Ali također:
-
Primjena u stvarnosti : Može li vještina učiniti nešto praktično? Riješiti nešto što nije teorijsko?
-
Fleksibilnost između uloga : Dobro funkcionira bez obzira da li ste u proizvodu, dizajnu ili analitici.
-
Skalabilnost i alati : Da li koristite frameworkove (kao što su TensorFlow, API-ji itd.) koji rastu s projektima?
-
Računi : Imate li uzorke rada? Projekte? Čak i male demonstracije govore mnogo.
Nemojte samo reći da "radite vještačku inteligenciju". Objasnite šta ste s njom uradili
Vještine umjetne inteligencije spremne za pisanje životopisa koje su zaista važne 💼
Evo kratkog pregleda - nije iscrpan, ali definitivno dobar - materijala za životopise koji će privući pažnju:
-
Mašinsko učenje (ML)
-
Obrada prirodnog jezika (NLP)
-
Brzi inženjering (da, to je sada stvar - pozabavite se time)
-
Fino podešavanje modela (posebno sa Hugging Face, PyTorch, itd.)
-
Računarski vid
-
Duboko učenje / Neuronske mreže
-
Prethodna obrada podataka i odabir karakteristika
-
Konverzacijska umjetna inteligencija / Chatbotovi
-
Učenje s potkrepljenjem (ako se prijavljujete za više ili istraživačke pozicije)
-
MLOps / Tokovi rada za implementaciju modela
O, a ako kombinujete bilo koji od ovih sa GCP-om, AWS-om ili Azure-om? To je odlično.
Pregled vještina umjetne inteligencije: Kratka tabela 🔍
| Vještina umjetne inteligencije | Ko ga koristi? | Raspon težine | Zašto se pojavljuje u životopisima 💡 |
|---|---|---|---|
| Mašinsko učenje | Analitičari, naučnici podataka | Srednji+ | Fleksibilan, široko koristan |
| NLP | Pisci, Marketinški stručnjaci, Podrška | Svi nivoi | Jezik = univerzalan |
| Brzi inženjering | Programeri, dizajneri | Početni nivo+ | Super novo, super relevantno |
| Implementacija modela (MLOps) | Inženjeri, Operativni timovi | Napredno | Premošćava razvoj u produkciju |
| Računarski vid | Maloprodaja, zdravstvo, snimanje | Srednji nivo | Rješava zadatke vidljivog svijeta |
| Transformers / Zagrljaj lica | Inženjeri, istraživači umjetne inteligencije | Napredno | Prethodno obučeno = brža isporuka |
Brzo inženjerstvo: Vještina autsajdera koja udara 🧠
Evo jedne stvari koja se često zanemaruje: koliko dobro komunicirate s umjetnom inteligencijom.
Nije šala - brzo inženjerstvo nije samo ChatGPT trikovi. Radi se o:
-
Strukturiranje slojevitih ili iterativnih promptova
-
Testiranje varijacija za konzistentan izlaz
-
Integracija alata poput LangChaina ili Flowisea
Sporedni projekti se računaju. Čak i nasumični eksperimenti mogu pokazati da znate kako upravljati modelima, a ne samo kako ih koristiti.
Isticanje AI projekata koji su imali veliki utjecaj 🛠️
Želite li se istaknuti? Pokažite svoj rad.
-
Linkujte svoj GitHub ili portfolio (čak i ako je ružno - samo pokažite nešto )
-
Skupovi podataka ili tipovi podataka s ispuštanjem imena s kojima ste se mučili
-
Uključite sve metrike: tačnost, ubrzanja, smanjenje troškova
-
Podijelite nered: čudne greške, promjene u projektu - ljudi vole priče
Evo savjeta: čak se i osnovni kursevi mogu pretvoriti u „primijenjeno iskustvo“ ako je okvir pravilno postavljen.
Ne zanemarujte ove meke vještine ✨
Nije sve Python i GPU-ovi.
-
Zanimljivost: Vještačka inteligencija se brzo kreće - da li pratite korak?
-
Kritičko mišljenje: Modeli griješe - primjećujete li kako?
-
Komunikacija: Možete li objasniti ovo, a da ne zvučite kao tehnološki goblin?
-
Saradnja: Rijetko samostalni rad - bit ćete u timovima, često interdisciplinarnim
Iskreno, kombinacija vještina koje se primjenjuju u praksi i mekog konteksta je ono što razlikuje praktičare od onih koji se zalažu za životopise.
Certifikati koji nisu beskorisni 🎓
Nisu obavezni ... ali pomažu u smanjenju buke:
-
Specijalizacije za duboko učenje u umjetnoj inteligenciji (Coursera)
-
Google Cloud Profesionalni inženjer za umjetnu inteligenciju
-
Fast.ai Praktično duboko učenje
-
Strukturirani AI putevi zasnovani na DataCampu ili edX-u
-
Brzo inženjerstvo na LearnPrompting.org
Bonus: ako ovo uparite sa stvarnim projektima - čak i mini projektima - ispred ste 90% prijavljenih.
Savjeti za pisanje životopisa za vještine umjetne inteligencije 🧾
Ne budi suhoparan. Budi jasan . Budi iskren .
-
Uvod s glagolima: „Izgrađeno“, „Optimizirano“, „Raspoređeno“
-
Koristite metrike: „Smanjeno vrijeme zaključivanja za 40%“
-
Kreirajte odjeljak pod nazivom "AI i nauka o podacima"
-
Skratite žargon osim ako oglas za posao to ne zahtijeva
-
Nemojte ići u potpuni čarobnjački mod. "AI čarobnjak" = automatsko preskakanje.
Šta vam zapravo treba 🚀
Da, stavite vještačku inteligenciju u svoj životopis - ali samo ako ste zaslužili .
Istaknite praktičnu upotrebu, naglasite kontekst i kombinirajte tehnički rad s narativom mekih vještina. Nije važno jeste li inženjer ili digitalni marketer - umjetna inteligencija je sada dio vašeg seta alata.
Zato se malo potrudi. Samo nemoj biti čudan s tim titulama. 😅