paint-brush
Các kỹ sư nhanh chóng có thể kiếm được 335 nghìn đô la một năm: Họ là gì và làm thế nào để trở thành mộttừ tác giả@annalooksup
4,758 lượt đọc
4,758 lượt đọc

Các kỹ sư nhanh chóng có thể kiếm được 335 nghìn đô la một năm: Họ là gì và làm thế nào để trở thành một

từ tác giả Annalooksup3m2023/02/27
Read on Terminal Reader

dài quá đọc không nổi

Kỹ thuật nhanh chóng là làm cho chatbot và trợ lý ảo nói chuyện với chúng ta theo cách cảm thấy tự nhiên. Nó giống như dạy họ hiểu và đáp lại những gì chúng ta đang nói. Các kỹ sư nhắc nhở đóng một vai trò quan trọng trong các dự án NLP, chịu trách nhiệm thiết kế và tạo lời nhắc cho các mô hình AI, tinh chỉnh hiệu suất của chúng.
featured image - Các kỹ sư nhanh chóng có thể kiếm được 335 nghìn đô la một năm: Họ là gì và làm thế nào để trở thành một
Annalooksup HackerNoon profile picture
0-item



“AI SẼ KHÔNG LẤY CÔNG VIỆC CỦA BẠN. NGƯỜI BIẾT CÁCH SỬ DỤNG NÓ SẼ LÀM ĐƯỢC.”


Một trích dẫn lan truyền trên web :)


Khi lĩnh vực AI tiếp tục phát triển nhanh chóng, các ngành nghề mới đang xuất hiện để hỗ trợ phát triển và triển khai các công nghệ AI. Đây là một ví dụ điển hình - một tin tuyển dụng lan truyền với yêu cầu cấp trung bình nhưng lại có mức lương cấp điều hành.


Muốn áp dụng? Liên kết ở ngay dưới cùng của bài viết này. :) Nhưng trước tiên, hãy tìm hiểu xem ai là kỹ sư nhắc nhở.

Kỹ thuật nhanh chóng là gì?

Kỹ thuật nhanh chóng là làm cho chatbot và trợ lý ảo nói chuyện với chúng ta theo cách cảm thấy tự nhiên. Nó giống như dạy họ hiểu và đáp lại những gì chúng ta đang nói.


Nhắc các kỹ sư (PE) tạo và cải thiện các mô hình giúp họ thực hiện việc này.


Kỹ thuật nhanh chóng là cực kỳ quan trọng đối với AI đàm thoại vì nó ảnh hưởng đến mức độ mà các chatbot và trợ lý ảo có thể hiểu và phản hồi chúng ta.


Kết quả của công việc phù hợp của Chuyên gia sản phẩm là những câu trả lời chính xác và hữu ích cũng như toàn bộ trải nghiệm cảm thấy tự nhiên và hấp dẫn hơn.


Trở thành một kỹ sư nhanh chóng không chỉ là ra lệnh cho các mô hình AI. Để làm tốt điều đó, bạn cần thực sự hiểu nhiệm vụ hoặc ứng dụng mà bạn đang thực hiện cũng như các khả năng và hạn chế của mô hình mà bạn đang xây dựng.


Điều quan trọng là phải nhận thức được bất kỳ sai lệch tiềm ẩn nào trong dữ liệu mà bạn đang làm việc.

Nhiều kỹ năng mềm hơn kỹ năng cứng?

Hãy bắt đầu với các kỹ năng cứng:

✅ Rõ ràng, bạn nên làm quen với học máy nói chung, và chính xác hơn là với xử lý ngôn ngữ tự nhiên & kiến trúc của các mô hình ngôn ngữ lớn.


✅ Sẽ không hại gì khi có kỹ năng lập trình & QA cơ bản

Đáng ngạc nhiên là danh sách kỹ năng mềm dài hơn nhiều:

Sáng tạo là chính. Bạn nên thích giải quyết vấn đề và có thể suy nghĩ vượt trội như một hacker sáng tạo.


Giao tiếp cũng rất quan trọng và bạn phải có khả năng giải thích các ý tưởng kỹ thuật và tạo tài liệu rõ ràng.


Tư duy tổ chức , khả năng xây dựng nhóm và xác định nhu cầu của tổ chức.


Đam mê làm cho công nghệ trở nên an toàn và có ích cho xã hội; có khả năng lường trước rủi ro.


Quan tâm đến nghiên cứu mới nhất và xu hướng công nghiệp.


Không quá nhiều để yêu cầu hơn 200 nghìn đô la mỗi năm, phải không?


Ý tôi là, tất nhiên, nó nghe cũng không đơn giản lắm và cần phải nghiên cứu một chút, nhưng điều làm cho vai trò này trở nên nổi bật là nó là một lĩnh vực tương đối mới, có nghĩa là ít cạnh tranh hơn cho công việc.


Thêm vào đó, lĩnh vực này đang phát triển nhanh chóng và có nhiều tiềm năng, khiến nó trở thành một cơ hội thú vị để xem xét.

Kỹ sư Prompt có phải là “Vai trò lớn tiếp theo” trong Thị trường việc làm không?

Các kỹ sư nhắc nhở đóng một vai trò quan trọng trong các dự án NLP, chịu trách nhiệm thiết kế và tạo lời nhắc cho các mô hình AI, tinh chỉnh hiệu suất của chúng và phân tích dữ liệu để cải thiện chúng.


Họ hợp tác với các nhà khoa học dữ liệu và nhà nghiên cứu NLP để đảm bảo lời nhắc của họ phù hợp với mục tiêu của dự án. Chuyên môn của họ trải rộng trên nhiều lĩnh vực, khiến họ trở thành những người đóng góp quan trọng cho sự phát triển NLP.


Thật khó để nói thị trường việc làm sẽ như thế nào trong vài năm tới, nhưng có vẻ như các kỹ sư nhanh nhẹn sẽ tiếp tục có nhu cầu cao.


Khi quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy và trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển và trở nên phổ biến trong các ngành khác nhau, sẽ có nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia lành nghề có thể tạo ra lời nhắc hiệu quả.


PS: đây là liên kết đến công việc tôi đã đề cập ở trên.


🦾 Chúc may mắn với công việc tiếp theo của bạn, Hacker!


Hãy nhấn nút ❤️ nếu bạn thích bài đọc này!


Cũng được xuất bản ở đây