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大模型已經淘汰 NLP 工程師了嗎?

人工智能
當今的互聯網行業中新舊工種更迭極快,甚至一個職業的生命周期會短于5年。例如5年前NLP技術中有Bert模型等,而隨著大語言模型的出現,會被逐步替代,相應的從業者的技能價值會逐漸降低。現在應關注如何讓自己的能力進入到更高的收益/價值區間。

一、初入職場

1、初入職場面臨問題

初入職場,大家從校招畢業生成為社會人,迷茫在所難免。若在碩士或博士階段,跟導師做的科研項目或企業項目多,則上手相對快些。若僅是授課型的,與導師聯系較松散,則易出現不適應的狀況。

初入職場,面臨去哪家公司工作、選擇什么技術方向的選擇困難,同時需要熟悉公司業務、處理好跟上級和同事的事關系,以及規劃未來職業發展等等,需要考慮的因素很多,這就是此次交流的目的。

  • 怎么樣才能快速上手工作?
  • 如何判斷什么方向更適合我?
  • 什么方向更有前景?(CV、NLP、搜推廣、供應鏈等)
  • 該如何選擇未來的職業方向和如何更快速成長?(跟隨潮流還是堅持一個方向)
  • 業務總是在變化,導致無所適從怎么辦?(領導、同事一直變化)
  • 行業、公司動蕩,該怎么面對?(裁員、業務調整)
  • 如何與領導、同事處好關系?
  • 如何在高強度工作的同時、保持不斷學習的狀態?(使得技術能力或軟實力有精進)

2、判定適合的發展方向

依據技術方向、類型和行業可有如下的方向分類:

  • 按技術方向:NLP,CV,語音,機制策略,AIGC,……
  • 按類型分:搜索/推薦/廣告,算法工程,架構,數據研發,產品,運營……
  • 按行業分:短視頻,電商,社交,本地生活,娛樂,出行,云計算……

上述分類會有交叉,如不同的行業選擇某一類型,或者某一類型中選擇不同的技術。

具體地,如何判斷哪個方向更適合自己的所謂判斷標準,有如下兩個要點:

(1)是否對此事有比常人更強的熱情和執著? 物質激勵是激發熱情的一方面,但對事情本身感興趣,才是支撐你在漫長的職業生涯中持續前行的重要因素。

  • 如不喜歡偏工程類(代碼),可做策略設計、數據研發或產品運營;
  • 若不喜歡與人打交道,可做算法工程和架構;
  • 既對技術感興趣,也想與業務結合,那可嘗試做搜推廣的算法工程師。

(2)是否顯著比他人更擅長做好此事? (判斷自己的長處)

  • 若有些同學非常善于寫代碼,但不太善于與人溝通,則適合做偏技術類的崗位,不太適合做產品和運營的崗位;
  • 若一些同學技術較強且業務感知很好,則相對于純算法領域的工作,偏策略的工作可以更好地發揮自己的價值。

木桶效應通常講自身發展受最薄弱板塊所影響,但在職場中,自身發展是受你最擅長板塊所影響。任何一件工作都不是獨立能做到的,需要講究團隊配合,所以自身的短板可以通過與同事打配合完成。因此,在職場中要學會揚長避短,將長處發揮到極致才是正道。

3、立足于當前

初入職場,同學們進入到一個公司、一個部門、一個項目組后,所做的工作無論是否感興趣,首要都將當下手頭工作做好。這體現了職場中的基本態度,是對所拿工資負責任的表現,也可積累好的口碑

特別地,當遇到對工作任務不感興趣時,一定要積極調整心態,首先做到勝任該工作。錢多、事少、離家近、且擅長的工作是非常稀缺的,百分之四五十感興趣已經是很不錯的工作了。

具體地,先試著沉下心,用盡全力將一項工作做到80分以上,然后進行下面的評估判斷:

(1)對于做到80分以上的工作,是否會覺得享受它、喜歡它、還是反感它?這時的感受,可能更具參考價值;

(2)對比其他身邊同樣可將該工作做到80分左右水準的人,是會顯著比他們效率更高,完成得更加輕松,還是會更累更費勁?

此外,在立足于當前手頭工作后,一般會有較好的績效產出,這會帶給你獎金或升職加薪的正反饋激勵

4、判斷發展方向前景

在過去,我們關注該選擇哪個職業。

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當今的互聯網行業中新舊工種更迭極快,甚至一個職業的生命周期會短于5年。例如5年前NLP技術中有Bert模型等,而隨著大語言模型的出現,會被逐步替代,相應的從業者的技能價值會逐漸降低。現在應關注如何讓自己的能力進入到更高的收益/價值區間。

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職場的發展并不是線性的、可預測的,會存在很多波動。誠然個人的命運與自身奮斗正相關,但它不完全由你自己掌控。因此,無法判斷準確的前提下,需關注該工作是否可帶來長遠價值,例如該價值是否讓消費者生活更便利,進而降低社會的總成本等。

因此,在判斷職業的前景方向時,一定要有長遠規劃,關注工作的核心價值。

面對“職業”的不穩定性,習得和精通一些核心能力,無論職業環境如何變化,都可處于價值鏈的高處,讓自己更有價值。我們更應將關注點放到“如何讓自己可以習得這樣的能力”上。

5、以不變應萬變

在變化大勢下,不變的是個人核心能力,那應聚焦于哪些能力,可獲取足夠的物質回報和精神正反饋?

(1)更高效驅動業務發展和增長的能力;(技術是手段,需要產品和運營的思維)

(2)可掌控和影響復雜系統的能力(綜合管理能力&溝通協調能力)。

  • 個人能力再強,所做工作也非常有限,一個領導者帶領團隊可創造更大的價值。
  • 某個業務的工作需要很多鏈條(如產品、運營、算法、架構、數據工程等)的同事協同完成,因此需要鍛煉協調溝通的軟技能。

二、職場各階段重點

1、收益/價值分析

依據收益/價值分析,將職場劃分為4個階段,具體如下圖。

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2、不同階段,職場中的挑戰不同

在職業生涯的不同階段,或是在不同的價值區間中,你面臨的核心挑戰很可能是完全不同的,由于年齡不同,生活狀態會有差異,如隨著時間推移,會涉及談戀愛、結婚、生子等,這會面臨生活重心的自然轉移;此外,工作經驗不同,對職場期待也不同。因此在進行職業選擇時,需考慮的側重點可能會完全不同。

例如,你當前需要在職業發展上解決的核心問題:

  • 是需要習得生存能力?
  • 還是需要解決你的不安和焦慮?
  • 還是已經能夠做好一些事,但瓶頸明顯需要加速生長?
  • 還是已經有了很好的基本盤,但需要更大的舞臺去迎接更大挑戰?

上述狀態不同,在進行職業選擇時的判斷邏輯也很可能是不同的。

(1)價值區間1:初入職場(0-2年)

第一個階段,初入職場0到2年,對標阿里級別P5-P6(今年后大多數碩士入職可能就是P4了,該階段延伸為P4-P6)。通常公司的戰略自上而下拆解成具體任務,該階段為偏執行的角色。

  • 該階段面臨核心挑戰為生存問題,即“如何能讓自己在職業環境下能夠生存下來”;
  • 生存的資本:對于具體待執行的工作,可高效推進執行。通過績效考核,從一個學生變成一個合格的社會人。
  • 保質保量地完成領導交代的工作。
  • 事事有反饋,執行力強,保證時效性。
  • 無需花費大量時間精力了解高大上的方法論和概念。

(2)價值區間2:業務熟練能手(2-4年)

第二個階段,為業務熟練的能手,參加工作2- 4年,對標阿里級別P6-P7,核心挑戰為如何持續獲得成長。

①不能僅限于熟練的“工具人”,盡可能多掌握一些無需依賴于“環境”或“工具”的工作方法或技能(產品思維+運營思維)

  • 算法工程師、架構、數據研發等都可有意培養產品和運營思維,對工作知其所以然。
  • 如數據研發可思考開發的特征、選取的樣本的原因。
  • 架構可思考公司為何對召回的素材、商品或視頻進行過濾等邏輯的處理。

②成為工作中某一領域的專家

  • 精通某一領域,讓專業能力成為職級躍升和跳槽漲薪的買單項。

③養成強烈的“對業務目標負責”的意識,并能夠通過你手中的一系列工作來驅動某個核心業務指標發生變化(為業務結果負責、而非只考慮技術)

  • 向上一級看問題,理解技術規劃、模型選型、項目排期、人員分工的內在邏輯。
  • 不能有技術完全至上的思想,要有“技術為業務服務”的意識。
  • 從不同的角度來助力業務結果的達成,是該階段突破瓶頸的一個關鍵,這也是如阿里P7晉升時常見問題。

(3)價值區間3:細分領域專家(4-7年)

①核心挑戰:突破瓶頸(P7-P8)

價值區間3典型出現在職業生涯的4-7歲,對應阿里的P7-P8。P8可能為某個細分領域的專家,如召回算法專家,短視頻排序算法領域專家,或本地生活LBS 服務專家等。P8需要對該細分領域的技術和業務非常的精通,從而實現戰略方向制定后的落地。

從價值區間2到價值區間3的核心挑戰是突破瓶頸,很多人因為無法突破瓶頸,而只能成為小團隊的中層Leader,無法成為可操盤和影響一項業務生死的業務負責人。其中最難以突破的有兩點:

  • 否能夠真的把自己的一線業務能力從“精良”做到“超級專精”,從而讓自己能夠成為該領域內的頭部,獲得最大的勢能。
  • 是否能夠在執行力和一線業務能力已經還不錯的情況下,還能夠習得和掌握一些“底層邏輯”,從而大大提升自己的成長速度。

② “精良”和“超級專精”的區別

精良”和“超級專精”的區別,也即“勝過70%的同類人”與行業類極其稀有的5%的區別。

  • “頭部法則”始終都在發揮著作用,一旦成為一個領域內的前5%,會獲得該領域內最多的紅利,非常多的資源都將會自動向你傾斜。
  • 馬太效應存在于多個領域,如人類社會的財富是向少數人聚集,電商流量向少數頭部的商品聚集,短視頻里的流量向頭部熱門的視頻聚集等。
  • 馬太效應的存在,意味著當你往上每提升1%,可獲得的回報不止1%;所以我們做這個事情是超級有價值的,因此,一定要做到領域內超級專精。

③底層邏輯

在一個領域內,與其關注方法技巧,更需要:找到那些少數能夠基于它演化出眾多創新的關鍵規則,并深刻理解這些規則。以下通過CTR預估、推薦新穎性、運營規則的示例說明什么是底層邏輯。

  • CTR 預估,如在電商場景下,目的是將用戶點擊率和購買率最高的商品放到最前面,從而提升該次曝光展現的商品列表頁里的整體期望購買金額或期望成交單數。
  • 推薦的新穎性。做推薦算法的時候,不僅要做點擊率預估,還需考慮如何把推薦的素材(商品類別或視頻、短視頻的類別),需要考慮其新穎性,從而提升用戶的停留時長,用戶的完播率、翻頁率、點贊率、關注率等。
  • 運營規則。做技術的同學可能會覺得偏運營、偏產品的工作缺乏技術含量,但我認為這種觀念是偏頗的。運營其實更接近于商業的本質,真正在一個公司做到頂層還是運營、產品、財務出身的同事偏多。做技術的同學了解運營規則,了解制定打法的底層邏輯,將有助于拓展自己的職業發展空間。

(4)價值區間4:領域大咖(7年+)

根據我粗淺的觀察,該層級需要較技術更復雜、更綜合的管理經驗。可能還需要學習一些心理學的知識,來應對團隊管理中出現的一些事件,比如:

  • 如在分配工作時如何給具有抵觸情緒的同學安排工作?
  • 遇到困難,如何安撫大家的情緒?
  • 如何去保持團隊的戰斗力等?

三、發展建議

1、做選擇需要考慮的因素

具體的發展建議有如下幾點:

  • 跟對人:跟著一個眼界、格局、視野、能力都非常出色的老板,從其言傳身教中持續學習;同時,通過工作與領導建立信任,自己的成長幫其分擔更大的職責,跟隨他一起成長。
  • 做對事:選擇永遠比努力更重要。
  • 選對領域:進入到大公司核心業務部門,從而系統學習大公司內部最核心、也含金量最高的一整套工作方法和業務流程。

2、追求做T型人才

①縱向(專業素養的深度):

  • 提高自己的專業技能。
  • 加深對所在細分領域的理解深度。

②橫向(跨領域的知識和思維):

  • 補齊算法、架構、產品、運營思維能力。
  • 軟技能:管理學、心理學……

3、發展方向

①想做技術的同學:

  • 一個方向側重于“廣”,著眼于技術的整體性、架構性和業務解決方案,對標“架構師”。
  • 一個方向側重于“專”,著眼于某個專項技術的深度、專業度和精細度,對標“某領域技術專家”或“科學家”。

②想做管理的同學:

  • 技術管理者,某個大技術體系或整個技術部的負責人。
  • 通常從工程師到技術團隊的一線經理,再慢慢做到部門負責人。
  • 若同時管理產品、設計等所有“產品交付”類團隊,就成為了一個常規意義上的CTO。
  • 業務管理者,往往負責一個完整的業務,不限于管理技術類團隊,類似該業務的CEO或GM,需要關心業務經營的各方面。
  • 業務管理者很多來源于技術管理者,這相當于有由點到面的職場躍升。

4、定義和挖掘擅長領域

  • 不要挑工作,主動承擔更多的工作(無論初級還是高大上),在不斷累積工作經驗和能力的同時持續思考;
  • 對標優秀的人:見賢思齊。學習各領域優秀的人的做事方式和知識體系,有助于完善自己對行業領域的理解和認知。;
  • 定期與上級1 on 1:即與領導一對一的交流,建立良好的溝通機制。
  • 表達對當前階段的工作理解,嘗試給出可讓工作效果更好的想法;
  • 爭取和上級、導師或信賴的同事面對面的溝通,尋求他們的點評,逐步地讓自己的思考更靠譜和更有效。
  • 充分信任領導。從領導層面,由于你是其工作的幫手,通過溝通了解你的工作狀態和期望,會為你爭取資源,從而使得整個團隊業績更優。

5、學會總結

  • 在接到任務時,習慣思考‘我為什么做這件事情’,避免類似初入職場時無腦接任務并執行。
  • 目標導向,如寫日記周記,并定期回顧。
    如思考自己過去一段時間所做工作的過程,是否緊密圍繞著目標前進?是否只是在形式化的做一件事情偏離了本質?哪些動作是對的哪些是錯的?
  • 爭取做自己擅長的事情,發掘自身優勢素質,并不斷驗證,“彌補自己的缺點”,更重要的是揚長避短。

四、問答環節

1、技術發展太快,跟不上節奏怎么辦?

  • 技術發展確實很快,最近大模型在顛覆很多行業;
  • 技術發展再快,仍然是依托于業務。通過加深業務的理解,提升競爭力,來抵消技術進步太快的風險;
  • 同時,對最新的技術還需了解一些,保持跟進。

2、大模型已經淘汰 NLP 工程師了嗎?

  • 短期內不會;
  • 不同于OpenAI可抓取大量開源領域的英文世界的數據;國內發展大模型所需的數據沒有很多,尚未打通,因此需要一個過程。

3、怎么約上級一對一交流?

  • 形式上可以很隨意,如約他午餐、晚餐或咖啡等;
  • 不要懼怕上級,你是他工作的助手,他是你工作的幫手。

4、大模型的未來的發展

  • 大模型未來會顯著地改變很多行業;
  • 如它會改變搜索和推薦的一些范式。當前搜索商品需精準輸入想要的東西,而基于大模型,可輸入意圖(預定到某地的行程),即可給到整套方案(交通工具、酒店、餐飲)。

5、怎么面對職場卷、組內卷、公司內部卷、領域卷

  • 當前大環境下,卷是常態。過去整個行業在快速發展,內外部機會較多。當前相對會更焦慮,卷的現象就會更突出。
  • 卷的同時保重身體,身體是革命的本錢;
  • 有意義地卷,以提高自身技能為目的來卷,而不僅做重復性勞動。

6、算法最新的技術方向和就業方向

技術方向沒有太多的變化,如搜推廣、算法工程、語音、NLP、CV等。

7、算法轉產品會更容易嗎?具體路徑?

  • 算法轉產品是一個不錯的方式,由于了解相關技術,做過算法的產品經理在與程序員溝通時更順暢;算法工程師的邏輯思維能力較強,轉產品更有優勢;
  • 具體路徑,內部一般都有轉崗活水的組織機制。

8、部門的業務發生大變化時,自身的職業規劃要怎么考慮?

部門發生大變化的時候,需要考慮要不要跳槽。

  • 若要跳槽,需要準備簡歷;
  • 若不跳槽(受限于戶口等),需在內部尋找轉崗的機會。

9、目標導向的具體場景例子?

目標導向,就是確定完成該任務所需的關鍵因素、節點和依賴。如確定投入產出比,花費時長,任務涉及的部門,資源依賴方,需要推動哪些角色等。例如推動數據的同學產出數據,推動架構的同學,開發線上打標功能等。

10、產品運營思維該怎么培養?

產品運營思維的培養,需多與產品運營同事多溝通交流。此外站在產品和運營的角度思考問題,也即換位思考。具體地,考慮若你是產品或運營,那么需要做哪些事情、怎么去做才能達成業務目標?以電商偉麗,產品考慮用戶體驗多一些,運營更宏觀,考慮行業和B端多一些。

11、如何從行業的前30%提升到前10%?

重要的經驗就是要比別人付出多。

  • 單純時間付出多是不夠的,并不是靠堆時間就可達成躍升。
  • 需腦力付出多。多思考、多交流(與領導、同行或跨行專業人士)、多模仿(思維方式、行為方式)。
責任編輯:姜華 來源: DataFunTalk
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