#programowanie #programista15k #programista25k #it #naukaprogramowania #sztucznainteligencja
Dla zainteresowanych wejściem w AI/Data Science.
Oto pytania na które nie odpowiedział ŻADEN z pięciu pytanych przeze mnie (jako rekrutera technicznego) kandydatów na stanowisko AI Engineer (z nakierowaniem na gen ai). Wymagania 2-4 lata komercyjnego expa. Każdy je spełniał z nawiązką.
- w jaki sposób modele oparte na architekturze Transformers usprawniają dotychczasowe metody, i jaki jest najważniejszy problem, związany z treningiem, który rozwiązują
- Dlaczego modele typu lstm sprawdzają się najlepiej w zadaniach z nlp i analizy szeregów czasowych
- Jaki paper ostatnio czytałeś/łaś i co cię w nim najbardziej zaciekawiło
- Jak działa ChatGPT i czym się różni od bazowych modeli typu GPT
- Czy regresja logistyczna jest algorytmem regresyjnym?
Kandydaci raczej dawali sobie radę z pytaniami z numpy i pandasów, chociaż każdy popełniał jakieś błędy w podstawach. W przypadku problemów z teorią i programowaniem, chcąc podnieść kandydata na duchu i pomóc mu pytałem o tematy około AI, typu jaki może mieć wpływ na społeczeństwo, naukę lub przyszłośc branży it. Niestety to z reguły też nie pomagało. Kandydaci nie mieli na ten temat żadnej opini. Nie przyjęliśmy nikogo. Będziemy robić kolejną rundę zbierania cv w 2024.
Najważniejszym problem było chyba to, że ludzie posiadali doświadczenie komercyjnie tylko na papierze, w rzeczywistości jednak ani nie robili researchu ani nie wypuszczali modeli na produkcję, tylko przebranżowili się z innych obszarów i zrobili kilka kursów. Powtarzalny schemat dotyczył ludzi pracujących jako Data Scientiści w bankach, gdzie na te role wymaga się vba i Tableau i nie mają nic wspólnego z AI.
Dlatego uważam, że rynek jest bardzo chłonny na ludzi ogarniętych. Może nie tak bardzo na juniorów, ale nie przekreślałbym ich na starcie.
Dla zainteresowanych wejściem w AI/Data Science.
Oto pytania na które nie odpowiedział ŻADEN z pięciu pytanych przeze mnie (jako rekrutera technicznego) kandydatów na stanowisko AI Engineer (z nakierowaniem na gen ai). Wymagania 2-4 lata komercyjnego expa. Każdy je spełniał z nawiązką.
- w jaki sposób modele oparte na architekturze Transformers usprawniają dotychczasowe metody, i jaki jest najważniejszy problem, związany z treningiem, który rozwiązują
- Dlaczego modele typu lstm sprawdzają się najlepiej w zadaniach z nlp i analizy szeregów czasowych
- Jaki paper ostatnio czytałeś/łaś i co cię w nim najbardziej zaciekawiło
- Jak działa ChatGPT i czym się różni od bazowych modeli typu GPT
- Czy regresja logistyczna jest algorytmem regresyjnym?
Kandydaci raczej dawali sobie radę z pytaniami z numpy i pandasów, chociaż każdy popełniał jakieś błędy w podstawach. W przypadku problemów z teorią i programowaniem, chcąc podnieść kandydata na duchu i pomóc mu pytałem o tematy około AI, typu jaki może mieć wpływ na społeczeństwo, naukę lub przyszłośc branży it. Niestety to z reguły też nie pomagało. Kandydaci nie mieli na ten temat żadnej opini. Nie przyjęliśmy nikogo. Będziemy robić kolejną rundę zbierania cv w 2024.
Najważniejszym problem było chyba to, że ludzie posiadali doświadczenie komercyjnie tylko na papierze, w rzeczywistości jednak ani nie robili researchu ani nie wypuszczali modeli na produkcję, tylko przebranżowili się z innych obszarów i zrobili kilka kursów. Powtarzalny schemat dotyczył ludzi pracujących jako Data Scientiści w bankach, gdzie na te role wymaga się vba i Tableau i nie mają nic wspólnego z AI.
Dlatego uważam, że rynek jest bardzo chłonny na ludzi ogarniętych. Może nie tak bardzo na juniorów, ale nie przekreślałbym ich na starcie.
- Najlepsze
- Wszystkie komentarze
@JamesJoyce: Normalnie ameryke odkryles :)
Powiem Ci wiecej-nie tylko ten rynek :)
A nawet powiem Ci jeszcze wiecej: mamy taka polityke ze przyjmiemy zielonke i ona nie musi prawie nic wiedziec w temacie. Mabyc ogarnietani chciec sie uczyc. Taka zielonka to zloto. Tylko jedna zasada-nie moze wymagac na start (skoro noc nie potrafi) cudow. Nikt jej nie zaplaci za nicniepoteafienie
Masz rację. To jest dobry sposób pomiaru. Jednak w sytuacji, w której dostajesz 500 cv na jedno miejsce wartościowi ludzie niestety mogą się zagubić w tłumie. I to jest prawdziwy problem polskiej branży it.
@TurboDynamo: no jak, jak pisałem na wykopie że progarmiste javy dość mocny egzaminują
Jak koles nie wie jak podlaczyc stycznik (cos ala slynne "hello world" innej branzy to juz wiem ze cos jest nie tak. Jaknie potrafi nazwac elementow to juz mega lipa.
Tylko ze jrst roznica. Bojeden chce 7k na rekr na start i tego noe potrafi a drugi powie ze chce 3.5k na start i
@nad__czlowiek: są projekty na których to co wymieniłeś jest ważne. Ja zajmuję się tym co napisałem i z tego pytam. Nie będę pytał o SQLa skoro go nie używam na projekcie, tak samo ktoś z innego javowego projektu na którym
@n0c0Mpr3h3nD: AI Engineer to teraz korpo określenie na dawnego Data Scientista. Skillset praktycznie ten sam.