Kỹ sư nhắc nhở

Biểu tượng
Biểu tượng Trình xây dựng
Biểu tượng
Biểu tượng Câu đố
Các vai trò liên quan: Kỹ sư mô hình ngôn ngữ, Kiến trúc sư đối thoại AI, Chuyên gia tạo ngôn ngữ tự nhiên, Nhà phát triển AI đàm thoại, Chuyên gia thiết kế lời nhắc, Người điều chỉnh mô hình ngôn ngữ, Kỹ sư hệ thống đối thoại, Kỹ sư ngôn ngữ AI, Kỹ sư NLP (NLP là viết tắt của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), Nhà thiết kế nội dung AI
Người xây dựng
Người giải quyết vấn đề
Máy tính & Công nghệ thông tin
Tiêu điểm Sự kiện Giáo dục Đích Công việc Nguồn cấp tin tức

Spotlights

Tiêu đề tương tự

Kỹ sư mô hình ngôn ngữ, Kiến trúc sư đối thoại AI, Chuyên gia tạo ngôn ngữ tự nhiên, Nhà phát triển AI đàm thoại, Chuyên gia thiết kế lời nhắc, Bộ điều chỉnh mô hình ngôn ngữ, Kỹ sư hệ thống đối thoại, Kỹ sư ngôn ngữ AI, Kỹ sư NLP (NLP là viết tắt của Natural Language Processing), Nhà thiết kế nội dung AI

Mô tả công việc

Trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện từ giữa những năm 50, ít nhất là với tư cách là một lĩnh vực học thuật. Lĩnh vực này đã bùng nổ trong những thập kỷ gần đây, với AI hiện đang được sử dụng trong hầu như mọi lĩnh vực. Từ "y học, giao thông vận tải, robot, khoa học, giáo dục, quân sự, giám sát, tài chính và các quy định của nó, nông nghiệp, giải trí, bán lẻ, dịch vụ khách hàng và sản xuất", CalTech lưu ý rằng AI sắp "trở nên có ảnh hưởng ngày càng lớn hơn trong cuộc sống của chúng ta". Thật là một cách nói khiêm tốn!

Dự đoán này đã trở thành sự thật với sự ra đời của ChatGPT-4 của OpenAI , Bard của Google, Bing AI mới của Microsoft và các đối thủ khác trong cuộc đua AI tạo sinh . Nhưng các chương trình AI như vậy hoạt động như thế nào? Chúng "học" cách giao tiếp như thế nào? Một phần là thông qua công việc chăm chỉ (và kiên nhẫn) của các Kỹ sư Prompt!

Có một lĩnh vực con động của AI được gọi là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (hay NLP). NLP về cơ bản dạy máy tính cách học và hiểu các thông điệp bằng văn bản và lời nói theo cách tương tự như cách con người học. Các kỹ sư Prompt phải đưa ra các lời nhắc dựa trên văn bản để giúp đào tạo các mô hình AI đáng kinh ngạc này. Sau đó, các chương trình sử dụng một khía cạnh khác của AI— học máy (hay ML)—để phân tích các đầu vào và tạo ra phản hồi. Ngoài ra còn có một tập hợp con của ML được gọi là học sâu, đào tạo các mạng nơ-ron để học bằng ví dụ!

Vấn đề là, trí tuệ nhân tạo tiên tiến đến đâu, thì nó chỉ như vậy nhờ vào công việc kiên nhẫn, thầm lặng của các Kỹ sư Prompt và các chuyên gia NLP và ML khác. Vì vậy, ít nhất là cho đến bây giờ, AI vẫn cần chúng ta! 

Các khía cạnh bổ ích của sự nghiệp
  • Giúp phát triển các mô hình AI mang tính cách mạng 
  • Làm việc trong một ngành công nghiệp biến đổi có tiềm năng cải thiện cuộc sống theo nhiều cách
  • Mức lương béo bở và triển vọng công việc mạnh mẽ hiện tại
Mức lương trung bình
$255,000
Muỗng bên trong
Trách nhiệm công việc

Lịch làm việc

Kỹ sư Prompt làm việc toàn thời gian, có thể làm thêm giờ tùy thuộc vào mục tiêu và khung thời gian. Nhiệm vụ của họ được thực hiện trong nhà tại văn phòng, nhưng công việc của họ có thể yêu cầu họ phải đi đến nhiều địa điểm khác nhau để hoàn thành nhiệm vụ tại chỗ. 

Nhiệm vụ tiêu biểu

  • Thiết kế các kỹ thuật thúc đẩy nhằm cải thiện hiệu suất mô hình AI
  • Phát triển và tối ưu hóa các lời nhắc rõ ràng, chính xác, chẳng hạn như thông tin đầu vào do người dùng tạo và hướng dẫn được xác định trước
  • Sử dụng điều chỉnh tiền tố để tối ưu hóa các lời nhắc liên tục
  • Chuyển đổi các tác vụ thành các tập dữ liệu dựa trên lời nhắc
  • Đào tạo mô hình ngôn ngữ thông qua việc học nhanh 
  • Cải thiện năng lực mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) (chẳng hạn như khả năng trả lời câu hỏi và giải quyết các bài toán số học)
  • Sử dụng phương pháp gợi ý chuỗi suy nghĩ để nâng cao khả năng lý luận của LLM
  • Tăng cường LLM với kiến thức chuyên môn ; cải thiện tính an toàn của LLM
  • Phân tích chặt chẽ các đầu ra để đảm bảo độ chính xác và tính liên quan; sửa các lời nhắc mơ hồ và nhập lại các biến thể lời nhắc vào mô hình AI
  • Sắp xếp thủ công qua các tập dữ liệu
  • Sàng lọc các phản hồi có hại do việc kéo dữ liệu thô, chưa được lọc. Xác định đầu vào nào gây ra đầu ra không thể chấp nhận được
  • Làm việc với lời nhắc chuyển văn bản thành hình ảnh cho các mô hình AI tạo ra hình ảnh

Trách nhiệm bổ sung

  • Làm việc với các nhóm chức năng chéo để giải quyết vấn đề
  • Khắc phục sự cố nguyên nhân lỗi hệ thống 
  • Bảo vệ chống lại các cuộc tấn công tiêm chích nhanh tiềm ẩn
  • Duy trì tài liệu kỹ lưỡng về các thủ tục
  • Luôn cập nhật những tiến bộ và xu hướng trong ngành
  • Giúp phát triển cơ sở kiến thức về các phương pháp hay nhất
Các kỹ năng cần thiết trong công việc

Kỹ năng mềm

  • Phân tích
  • Tư duy phản biện
  • Định hướng chi tiết
  • Kỷ luật
  • Độc lập
  • Phương pháp
  • Kiên nhẫn 
  • Lập kế hoạch và tổ chức
  • Kỹ năng giải quyết vấn đề
  • Phán đoán đúng đắn 
  • Làm việc theo nhóm
  • Quản lý thời gian 

Kỹ năng kỹ thuật

  • Kiến thức về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, học sâu và mô hình ngôn ngữ lớn
  • Khả năng phát triển và thực hiện các lời nhắc rõ ràng
  • Thành thạo các ngôn ngữ lập trình nhanh (ví dụ: Bash , Python , Java )
  • Công cụ tự động hóa nhanh chóng (ví dụ: Ansible , Puppet )
  • Hệ điều hành Linux
  • Giao diện dòng lệnh
Các loại tổ chức khác nhau
  • Doanh nghiệp tư nhân
  • Công ty nghiên cứu AI 
  • Trường đại học
Kỳ vọng và hy sinh

Kỹ thuật Prompt là một lĩnh vực nghề nghiệp tương đối mới và các công ty hiện đang phải vật lộn để tìm kiếm những người lao động có trình độ. Tuy nhiên, vì công việc này rất hot và hiện đang trả lương rất cao, nên dự kiến sẽ sớm thu hút được nhiều ứng viên mới có nền tảng khoa học máy tính. Những người có nền tảng giáo dục và kinh nghiệm phù hợp có thể được đào tạo trong lĩnh vực mới nổi này chỉ trong vài tuần hoặc vài tháng. Nhưng như Kỹ sư Prompt Rob Lennon đã nói với TIME , "Đây là những công việc mà có lẽ chỉ có 500 người có thể làm ngay bây giờ, vì vậy có những mức lương điên rồ này. Nhưng trong sáu tháng, 50.000 người sẽ có thể làm công việc đó."

Một mối lo ngại khác về tương lai của lĩnh vực này là có rất nhiều điều không chắc chắn. Giáo sư Ethan Mollick của Trường Wharton thuộc Đại học Pennsylvania thừa nhận , “Không rõ liệu kỹ thuật nhắc nhở có quan trọng trong dài hạn hay không vì các chương trình AI đang ngày càng giỏi hơn trong việc dự đoán nhu cầu của người dùng và tạo ra lời nhắc”.

Nói cách khác, Prompt Engineers có thể chỉ cần thiết cho đến khi AI có thể tháo bánh xe tập và tự đẩy mình về phía trước mà không cần sự trợ giúp của con người. Vì vậy, ngay bây giờ, Prompt Engineers được kỳ vọng sẽ có phương pháp và kiên nhẫn khi họ đào tạo các mô hình AI, nhưng đến một lúc nào đó, họ có thể hy sinh khả năng tìm việc của chính mình khi AI không còn cần đến họ nữa. 

Xu hướng hiện tại

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đã được giới thiệu vào những năm 60, nhưng chỉ mới trở nên nổi bật trong lĩnh vực AI trong những năm gần đây, nhờ vào các mạng đối nghịch tạo sinh cho phép các mô hình tạo ra văn bản, hình ảnh, âm thanh, mô hình 3D, v.v. xác thực. Những đột phá gần đây, chẳng hạn như Bộ biến đổi được đào tạo trước tạo sinh (hay còn gọi là GPT) đã gây sốc cho công chúng và tạo ra một làn sóng phấn khích…và lo lắng!

Với AI hiện đang là tâm điểm chú ý và khả năng của nó đang được chú ý nhiều hơn, các công ty đang xem xét lại cách thức kinh doanh truyền thống của mình. Một số lĩnh vực nghề nghiệp dự kiến sẽ bị ảnh hưởng đáng kể bởi sự gia tăng của AI tạo sinh, bao gồm các công việc liên quan đến khoa học máy tính như lập trình. AI có thể, hoặc sẽ sớm có thể thực hiện một loạt các nhiệm vụ khổng lồ mà trước đây chỉ có công nhân con người mới có thể giải quyết. Những công việc mà AI không thay thế, ít nhất nó có thể sẽ tăng cường ở một số hình thức.

Ngay cả các Kỹ sư Prompt cũng không miễn nhiễm với sự chuyển đổi toàn diện của AI đối với lực lượng lao động, vì cuối cùng, AI sẽ có thể thực hiện các nhiệm vụ giống như những người viết lời nhắc. Theo một nghĩa nào đó, AI có thể khiến những người sáng tạo ra nó mất việc. Tuy nhiên, các công ty và chính phủ trên khắp thế giới đang bắt đầu nhướn mày trước sức mạnh của AI, với một số yêu cầu dừng một số lĩnh vực nghiên cứu AI.

Những điều gì mọi người trong sự nghiệp này thích làm khi họ còn trẻ ...

Các kỹ sư Prompt có lẽ đã đam mê công nghệ từ khi còn nhỏ. Họ có thể quan tâm đến mã hóa máy tính, mày mò ngôn ngữ lập trình hoặc thậm chí là hack . Đồng thời, họ có thể thích giải quyết vấn đề phân tích, đọc sách nâng cao hoặc viết truyện.

Làm việc nhóm là một phần quan trọng của lĩnh vực nghề nghiệp này, nhưng Kỹ sư Prompt phải thoải mái làm việc một mình và tập trung trong thời gian dài. Khả năng này có thể phát triển thông qua những trải nghiệm tương tự trong thời thơ ấu, có thể là từ việc lập trình hoặc chơi game hàng giờ liền.  

Giáo dục và đào tạo cần thiết

Giáo dục cần thiết

  • Kỹ sư Prompt thường cần có bằng cử nhân về khoa học máy tính, kỹ thuật máy tính hoặc chuyên ngành liên quan
  • Các chủ đề khóa học phổ biến bao gồm:
    • Đạo đức AI
    • Quyết định 
    • Học sâu
    • Tương tác giữa người và AI
    • Mô hình ngôn ngữ lớn
    • Máy học
    • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
    • Robotics
  • Các lớp học có liên quan cũng có thể bao gồm:
    • Hệ thống máy tính
    • Phép tính vi phân và tích phân
    • Lập trình chức năng
    • Tính toán bắt buộc
    • Ma trận và phép biến đổi tuyến tính
    • Lý thuyết xác suất
    • Cấu trúc dữ liệu tuần tự và thuật toán
  • Nhà tuyển dụng sẽ tìm kiếm những ứng viên đã có kinh nghiệm trong NLP, ML, LLM và Deep Learning. Họ cũng có thể muốn những ứng viên có kinh nghiệm trong phát triển nhanh, ngôn ngữ kịch bản nhanh, Hệ điều hành Linuxvà các công cụ tự động hóa nhanh chóng
    • Lưu ý, nhà tuyển dụng có thể quan tâm nhiều hơn đến kiến thức và kỹ năng của một người hơn là những kỹ năng đó đến từ đâu (ví dụ: lớp học đại học, chứng chỉ, trại huấn luyện hoặc các khóa học trực tuyến tùy ý)
  • Nhiều trang web giáo dục và đào tạo đang xuất hiện cung cấp các bài học về Kỹ thuật Prompt, chẳng hạn như Prompt Engineering Institute và Learn Prompting . Những trang web này có thể rất tuyệt vời để học các kỹ năng cơ bản, trung cấp và thậm chí là nâng cao. Chỉ cần lưu ý rằng, nhà tuyển dụng có thể yêu cầu xem bằng chứng về kiến thức và khả năng của bạn, vì vậy hãy in hoặc lưu bất kỳ chứng chỉ hoàn thành nào
  • Linux có thể được học thông qua Codecademy và các trang web trực tuyến khác. Một số người nói rằng chỉ mất vài ngày để nắm được các lệnh cơ bản và vài tháng để học các lệnh nâng cao
  • Học sinh cũng có thể tự học các ngôn ngữ lập trình như Bash , Python và Java hoặc thông qua các lớp học
  • Class Central cung cấp thông tin chi tiết về một loạt các khóa học trực tuyến miễn phí của Prompt Engineering
  • Ngoài ra, hãy xem các dịch vụ từ Coursera, chẳng hạn như khóa học Prompt Engineering for ChatGPT dài ~18 giờ hoặc ChatGPT Prompt Engineering for Developers của DeepLearning.AI

Chúng tôi đã yêu cầu ChatGPT đưa ra một số khuyến nghị giáo dục bổ sung. Sau đây là nội dung:

“Bằng thạc sĩ về ngôn ngữ học tính toán hoặc NLP sẽ cung cấp trọng tâm chuyên sâu hơn về các khía cạnh liên quan đến ngôn ngữ của kỹ thuật nhanh chóng. Bằng thạc sĩ về học máy hoặc trí tuệ nhân tạo sẽ cung cấp hiểu biết sâu sắc hơn về các nguyên tắc thống kê và toán học cơ bản của các mô hình NLG.” 

ChatGPT cũng đưa ra những gợi ý về bằng cấp sau đây! 

  • Cử nhân Khoa học Máy tính: “Cung cấp nền tảng vững chắc về ngôn ngữ lập trình, thuật toán và cấu trúc dữ liệu, đóng vai trò cơ bản trong việc phát triển các mô hình NLG hiệu quả.”
  • Cử nhân Ngôn ngữ học tính toán: “Cung cấp hiểu biết sâu sắc hơn về các khía cạnh liên quan đến ngôn ngữ của kỹ thuật nhanh chóng, bao gồm cú pháp, ngữ nghĩa và diễn ngôn.”
  • Thạc sĩ Ngôn ngữ học tính toán: “Tập trung cụ thể vào nghiên cứu ngôn ngữ tự nhiên và cách máy tính có thể xử lý ngôn ngữ này.”
  • Thạc sĩ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: “Tập trung vào phát triển các thuật toán và mô hình xử lý ngôn ngữ con người.”
  • Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo: “Bao gồm nhiều chủ đề liên quan đến hệ thống thông minh, bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robot.”
  • Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu: “Cung cấp nền tảng vững chắc về mô hình thống kê, học máy và phân tích dữ liệu, tất cả đều liên quan đến kỹ thuật nhanh chóng.”
  • Thạc sĩ Ngôn ngữ học: “Cung cấp hiểu biết sâu sắc về cấu trúc và cách sử dụng ngôn ngữ, đây là yếu tố cơ bản để phát triển các mô hình NLG hiệu quả.”
  • Thạc sĩ Khoa học Nhận thức: “Tập trung vào nghiên cứu nhận thức của con người và cách mô hình hóa nhận thức này bằng các kỹ thuật tính toán.”
  • Thạc sĩ về Tương tác giữa Người và Máy tính: “Tập trung vào thiết kế và phát triển giao diện người dùng trực quan và dễ sử dụng, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng kỹ thuật nhanh chóng.”
Những điều cần tìm kiếm ở một trường đại học
  • Quyết định xem bạn có muốn lấy bằng về khoa học máy tính, kỹ thuật máy tính hay ngành học liên quan…tập trung vào AI không!
  • Ngoài chuyên ngành chính và trọng tâm AI, hãy xem xét các dịch vụ cung cấp cụ thể của trường về Kỹ thuật Prompt
  • Xem xét chi phí học phí, chiết khấu và các cơ hội học bổng địa phương (ngoài viện trợ liên bang)
  • Hãy cân nhắc đến lịch trình và sự linh hoạt của bạn khi quyết định đăng ký chương trình học tại trường, trực tuyến hay kết hợp. Prompt Engineering rất phù hợp cho việc học trực tuyến! 
Những điều cần làm ở trường trung học và đại học
Lộ trình điển hình
Lộ trình Kỹ sư Prompt
Làm thế nào để có được công việc đầu tiên của bạn
  • Cố gắng hoàn thành bằng cấp về khoa học máy tính hoặc bằng cấp liên quan, tập trung vào AI
  • Nhận càng nhiều kinh nghiệm thực tế về NLP, AI, LLM, v.v. càng tốt trước khi đăng ký
  • Làm phong phú thêm sơ yếu lý lịch của bạn bằng cách tham gia các khóa học chuyên sâu liên quan đến Kỹ thuật Prompt, nếu chương trình đại học của bạn không cung cấp đủ các lớp học có liên quan
  • Hãy nhớ rằng, Kỹ sư Prompt cũng phải thành thạo về nghệ thuật ngôn ngữ, vì vậy hãy thể hiện bất kỳ kinh nghiệm làm việc nào bạn có thể có liên quan đến việc viết hoặc giảng dạy tiếng Anh
  • Hãy xem các cổng thông tin việc làm như Indeed , Simply Hired , Glassdoor và Craigslist . Hãy chú ý đến các yêu cầu về trình độ học vấn và kinh nghiệm được liệt kê
  • Kiểm tra các mẫu sơ yếu lý lịch của Kỹ sư Prompt trực tuyến và xem xét các câu hỏi phỏng vấn xin việc tiềm năng
  • Bao gồm các từ khóa liên quan đến công việc trong sơ yếu lý lịch của bạn để nó có thể vượt qua phần mềm Applicant Tracking Systems. Từ khóa có thể bao gồm những thứ như: Python, Java, GPT, DALL-E, Midjourney, Bing AI, NLP, kiến thức về LLM, thu thập và phân tích dữ liệu, mô hình học máy, tổng hợp hình ảnh, nghiên cứu, v.v. 
  • Hãy hỏi các Kỹ sư Prompt đang làm việc để xin lời khuyên tìm việc
  • Hãy trao đổi với cố vấn học tập, giáo sư và giảng viên hướng dẫn của bạn, cũng như trung tâm nghề nghiệp của trường để được giúp đỡ
  • Hãy cho mạng lưới của bạn biết bạn đang tìm việc! Phần lớn việc làm vẫn được tìm thấy thông qua những người bạn biết, vì vậy hãy bắt đầu sử dụng một số vốn xã hội của bạn! 
  • Trước khi liệt kê các tài liệu tham khảo cá nhân trong đơn xin việc, hãy hỏi những người đó trước xem họ có sẵn lòng viết thư giới thiệu hay được nhà tuyển dụng tiềm năng gọi điện không

Chúng tôi đã yêu cầu Bard của Google đưa ra một số lời khuyên tìm việc bổ sung. Sau đây là nội dung:

  • “ Tìm hiểu những điều cơ bản về mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM là nền tảng của kỹ thuật nhanh, vì vậy điều quan trọng là phải hiểu rõ cách chúng hoạt động. Có nhiều tài nguyên trực tuyến và trong thư viện có thể dạy bạn về LLM.
  • “ Thực hành tạo lời nhắc. Cách tốt nhất để học cách tạo lời nhắc hiệu quả là thực hành. Có nhiều cách khác nhau để tạo lời nhắc, vì vậy hãy tìm phương pháp phù hợp với bạn và thử nghiệm các kỹ thuật khác nhau.
  • “ Xây dựng danh mục công việc của bạn. Sau khi bạn đã tạo ra một số lời nhắc hiệu quả, hãy biên soạn chúng thành danh mục mà bạn có thể cho các nhà tuyển dụng tiềm năng xem. Điều này sẽ giúp họ hiểu rõ về các kỹ năng và khả năng của bạn.
  • “ Mạng lưới với những người trong lĩnh vực này. Tham dự các hội nghị, buổi gặp gỡ và các sự kiện khác, nơi bạn có thể gặp gỡ những người đang làm việc trong lĩnh vực kỹ thuật nhanh. Đây là một cách tuyệt vời để tìm hiểu thêm về lĩnh vực này và tạo ra các mối quan hệ có thể dẫn đến việc làm.
  • “ Hãy kiên trì. Thị trường việc làm cho các kỹ sư nhanh nhẹn rất cạnh tranh, vì vậy đừng bỏ cuộc nếu bạn không có được công việc mơ ước ngay lập tức. Hãy tiếp tục rèn luyện các kỹ năng của bạn, xây dựng danh mục đầu tư và kết nối mạng, và cuối cùng, bạn sẽ tìm thấy cơ hội phù hợp.
  • “ Tập trung vào các kỹ năng mềm của bạn. Ngoài các kỹ năng kỹ thuật, các nhà tuyển dụng cũng đang tìm kiếm các kỹ sư nhanh nhẹn, sáng tạo, có tinh thần hợp tác và có khả năng suy nghĩ vượt trội.
  • “ Sẵn sàng học hỏi. Lĩnh vực kỹ thuật nhanh chóng đang phát triển nhanh chóng, vì vậy điều quan trọng là phải sẵn sàng học hỏi những điều mới và cập nhật những xu hướng mới nhất.”
Làm thế nào để leo lên thang
  • Trở thành chuyên gia về các mô hình AI, phần mềm và ngôn ngữ lập trình mà bạn sử dụng
  • Xử lý sự cố triệt để và tiếp tục tinh chỉnh đầu ra
    • Hãy nhớ rằng, công ty mẹ của Google là Alphabet đã “mất 100 tỷ đô la giá trị thị trường… sau khi chatbot mới của công ty chia sẻ thông tin không chính xác trong một video quảng cáo và một sự kiện của công ty không gây được ấn tượng”. Có lẽ ai đó đã bỏ lỡ cơ hội thăng tiến sau sự kiện đó!
  • Thực hiện và ghi chép cẩn thận các thủ tục để đảm bảo lời nhắc của bạn nhất quán và chính xác
  • Chứng minh rằng bạn có thể được tin tưởng để làm việc độc lập
  • Hãy hỏi người giám sát của bạn xem bạn nên cải thiện những kỹ năng nào để tăng thêm giá trị cho công ty. Nếu họ đề xuất làm chứng chỉ, hãy thực hiện (nhưng hãy xem họ có trả tiền cho bạn không)
  • Học hỏi tất cả những gì bạn có thể từ những đồng nghiệp có nhiều kinh nghiệm hơn bạn. Tuy nhiên, đừng đi tắt hoặc học những thói quen xấu. Hãy chắc chắn rằng bạn làm theo các quy trình theo chỉ dẫn của người sử dụng lao động
  • Cộng tác hiệu quả trong các nhóm và tập trung vào giải quyết vấn đề
  • Thể hiện khả năng lãnh đạo bằng cách làm gương cho người khác noi theo
  • Đào tạo công nhân mới một cách kiên nhẫn và kỹ lưỡng. Trả lời các câu hỏi của họ và giữ cho họ có động lực để học những điều mới
  • Hãy tham gia với các tổ chức chuyên nghiệp và cập nhật những đột phá. AI đang phát triển nhanh chóng và những nền tảng mới đang được khai phá mỗi ngày
  • Hãy lưu ý đến những lo ngại liên quan đến sự gia tăng theo cấp số nhân của AI, bao gồm cả những lo lắng về tính kỳ dị của công nghệ — một sự kiện dự kiến trong tương lai sẽ “liên quan đến việc các chương trình máy tính trở nên tiên tiến đến mức trí tuệ nhân tạo (AI) vượt qua trí thông minh của con người, có khả năng xóa bỏ ranh giới giữa con người và máy tính”.
Công cụ/Tài nguyên được đề xuất

Trang web

Sách vở

Kế hoạch B

Kỹ thuật nhắc nhở là một nghề nghiệp đang hot hiện nay, nhưng xu hướng đó có thể không kéo dài mãi mãi. Mức lương tiềm năng là một nam châm thu hút hàng tấn sinh viên mới háo hức nhảy lên chuyến tàu gravy. Đồng thời, AI tiếp tục tiến bộ và cuối cùng có thể tự nhắc nhở. Nếu điều đó xảy ra, một số người đã vội vã học các kỹ năng nhắc nhở có thể thấy mình không có cơ hội làm việc. Chúng tôi không thể dự đoán tương lai, nhưng nếu bạn quan tâm đến việc khám phá các nghề nghiệp tương tự, chúng tôi đề xuất những điều sau đây để cân nhắc:

  • Kỹ sư/Kiến trúc sư dữ liệu lớn
  • Nhà phát triển Business Intelligence
  • Nhà khoa học nghiên cứu máy tính và thông tin
  • Quản lý máy tính và hệ thống thông tin
  • Kỹ sư phần cứng máy tính
  • Kiến trúc sư mạng máy tính
  • Lập trình viên máy tính
  • Chuyên gia hỗ trợ máy tính
  • Chuyên viên phân tích hệ thống máy tính
  • Quản trị viên và Kiến trúc sư Cơ sở dữ liệu
  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Chuyên viên Phân tích An toàn Thông tin
  • Nhà toán học và thống kê
  • Kỹ sư học máy
  • Kỹ sư robot
  • Kỹ sư phần mềm
  • Kiến trúc sư phần mềm
  • Nhà phát triển web

Nguồn cấp tin tức

Việc làm nổi bật

Các khóa học và công cụ trực tuyến