Включает советы, как стать полезным компонентом любой рабочей силы
Вступление
Роль инженера по машинному обучению обычно связана с техническими навыками, такими как программирование, реализация программного обеспечения, анализ данных и т. Д.
Хотя технические навыки необходимы для того, чтобы быть компетентным инженером по машинному обучению, есть набор навыков межличностного общения, которые не менее важны.
В этой статье я не только ознакомлю вас с упомянутыми мягкими навыками, но и дам советы и рекомендации, которые могут помочь людям в развитии и совершенствовании упомянутых навыков.
Коммуникация
Ваш голос должен быть услышан
Коммуникация - важнейший навык, необходимый инженерам по машинному обучению для продвижения в своей карьере. Примеры того, где эффективное общение дает преимущество, приведены ниже. Эти примеры показывают, почему так важны эффективные коммуникативные навыки.
- Собеседование на должности ML Engineering
- Осведомленность о ваших потребностях как сотрудника
- Переговоры о повышении зарплаты
- Объяснение концепций машинного обучения нетехническим специалистам.
Во всех упомянутых сценариях наличие отличных коммуникативных навыков ставит вас в более выгодное положение, чем тот, кто этого не делает.
Правильное сообщение о вашей квалификации и проектах может помочь вам опередить конкурентов при приеме на работу.
Или даже когда в рамках служебной должности эффективные коммуникативные навыки дают преимущество при приближении к переговорам о заработной плате, это может означать разницу между увеличением заработной платы на 5% или 10%.
Отличный способ улучшить коммуникативные навыки - это выполнить следующие действия.
- Воспользуйтесь возможностью высказаться публично (не иметь отношение к работе).
- Прочтите книги, если вы еще этого не сделали. Регулярное чтение улучшает ваш словарный запас и дает словесную базу для того, чтобы сформулировать свои мысли в разговоре.
- Говорите медленно и спокойно. Спокойная речь, независимо от ситуации, может создать у окружающих впечатление, что вы контролируете ситуацию; что еще более важно, спокойная речь дает высокий уровень уверенности.
- Практикуйтесь в объяснении концепций машинного обучения как техническим, так и нетехническим специалистам. Убедившись, что нетехнические специалисты поймут концепцию, которую вы объясняете, вы укрепляете свои знания. Объяснение концепций машинного обучения профессиональным людям позволит вам познакомиться с надлежащим использованием технического жаргона для описания концепции или идеи.
Совместная деятельность
Инженеры машинного обучения несут ключевую ответственность и обычно находятся в центре проектов и инициатив в области ИИ в компаниях. В результате той неотъемлемой роли, которую инженеры по машинному обучению играют в компании, они должны работать в рамках межфункциональных команд.
Например, инженеру по машинному обучению может потребоваться связаться с администраторами баз данных для предоставления озер данных и хранилища. Для большинства программных продуктов требуется фронтальный интерфейс, поэтому инженеры по машинному обучению тесно сотрудничают с дизайнерами, менеджерами, тестировщиками и разработчиками программного обеспечения.
Эффективная командная работа позволяет создать приятную рабочую среду, которая может привести к эффективным рабочим процессам в качестве побочного продукта.
Работа в команде - это навык, который сочетается с отличными коммуникативными навыками. Чем эффективнее инженер машинного обучения сообщает о технических и личных требованиях, тем легче ему сотрудничать и эффективно вносить свой вклад в команду.
Одним из очень эффективных методов отработки командной работы в рамках машинного обучения является использование Kaggle. Большинство практиков машинного обучения знакомы с Kaggle. Я считаю, что можно получить много опыта и знаний, работая в командах в Kaggle и даже объединяя команды. Вы можете многому научиться из практических проектов и соревнований, где командная работа и совместная работа являются основными факторами успеха.
Ниже приведены некоторые инструменты, которые поддерживают эффективную командную работу в командах:
- Slack: обеспечивает эффективное общение внутри команд с помощью обмена сообщениями.
- Trello: инструмент управления проектами
- GitHub: веб-платформа, предназначенная для обмена программным обеспечением и исходным кодом через репозитории.
Тайм-менеджмент
Управление временем - это процесс делегирования определенного количества времени конкретной задаче для достижения определенного измерения успеха. Побочный продукт успешного управления временем - эффективное выполнение задач и повышение производительности.
Хотя в первую очередь ожидается, что инженер машинного обучения будет внедрять модели и системы машинного обучения, на инженера машинного обучения также возложены некоторые дополнительные обязанности (пример, приведенный ниже). В результате выполнения дополнительных обязанностей инженеру по машинному обучению необходимо расставить приоритеты для задач и выделить необходимое количество времени и усилий на выполнение задач до удовлетворительного уровня.
Примеры других обязанностей инженера по машинному обучению:
- Наставничество младших инженеров
- Управление командой инженеров
- Изучение современных методов и алгоритмов машинного обучения.
Есть шаги, которые может предпринять инженер или практик по машинному обучению, чтобы развить хорошие навыки управления временем. В следующем или текущем проекте разделите задачи, необходимые для достижения вехи, и составьте план, включающий описание каждой задачи и предполагаемое время для ее завершения.
Не все задачи созданы равными
Составить план недостаточно; прилагаются значительные усилия для повышения продуктивности за счет эффективной расстановки приоритетов. Решая в первую очередь важные задачи, вы чувствуете, что эффективно используете свое время.
Вот хитрый трюк для инженеров машинного обучения на рабочем месте. Когда вас спрашивают, сколько времени требуется для реализации модели или алгоритма машинного обучения, когда бы вы ни задумались в первый раз, удвойте его, вы можете даже утроить, чтобы быть безопаснее. Так, например, если вам было поручено реализовать технику семантической сегментации в мобильном приложении, и вы оцениваете, что это займет три дня, отметьте время выполнения как одну неделю. Это дает вам буферное время для решения любых непредвиденных проблем, которые могут возникнуть. Лучше переоценить время, затраченное на выполнение задачи, чем недооценить.
Лидерство
Невозможно переоценить важность лидерства как мягкого навыка для практиков ML. Независимо от того, на каком уровне вы находитесь в своей карьере, вы должны развивать лидерские качества.
Лидерство можно определить как усвоенную черту, которая позволяет человеку вдохновлять, мотивировать и направлять группу людей к общей цели.
Практикующие ML могут продемонстрировать лидерство следующими способами:
- Главные инженеры или менеджеры групп машинного обучения должны изображать страсть к проекту, над которым они работают, или, по крайней мере, желание искусственного интеллекта. Изображение страсти для тех, кто занимает руководящую или управленческую позицию, может вдохновить членов команды.
- Специалисты по машинному обучению должны понимать причину, стоящую за компанией, организацией или проектом. Понимая «почему» действий и решений, принимаемых организацией, вы можете выполнять действия, выходящие за рамки ваших технических возможностей.
- Великий лидер показывает пример. Прекрасный сценарий, иллюстрирующий это, - это для инженера машинного обучения взять на себя и завершить проект или задачу, которая считается практически невыполнимой. После этого обучение других членов команды тому, как решать аналогичные задачи, которые могут возникнуть в будущем.
Специалисты по машинному обучению могут развить лидерские качества, выполнив следующие действия:
- Тесное сотрудничество с отдельными членами команды. Не беритесь только за сольные проекты, беритесь за большие проекты, в которых участвуют люди из всех слоев общества.
- Практикуйте предвидение и хорошие навыки принятия решений, предвидя долгосрочные последствия проектов.
- Практикуйте публичные выступления при любой возможности.
Трудовая этика
Трудовая этика - это продукт комбинации внутренних принципов, которые направляют действия человека дисциплинированным, трудолюбивым и внутренним образом.
Хорошая рабочая этика - это сочетание нескольких компонентов, которые работают вместе и работают в гармонии. Эти компоненты состоят из сосредоточенности, дисциплины, мотивации, вдохновения, видения, продуктивности, тяжелой работы и т. Д.
По моим наблюдениям, инженеры по машинному обучению, как правило, трудолюбивы, природа самой области требует значительной преданности как академическим, так и практическим аспектам этой области.
Хотя быть трудолюбивым не является общей трудовой этикой. Например, инженер по машинному обучению может усердно работать в краткосрочной перспективе, но в долгосрочной перспективе одному и тому же инженеру по машинному обучению может не хватать последовательности, мотивации, сосредоточенности и дисциплины для развития хорошей рабочей этики.
Примеры того, как воспитывать хорошую трудовую этику:
- Практикуйтесь в повышении уровня сосредоточенности, выделяя определенную продолжительность для конкретной задачи. Убедитесь, что вы не отвлекаетесь. Полезный инструмент для учета рабочего времени - Лес.
- Пунктуальность - важный компонент этики работы. Вы можете практиковать пунктуальность, приходя вовремя (как минимум за 10 минут до времени начала) на любые запланированные встречи в повседневной жизни. Будьте пунктуальны даже на общественных собраниях.
- Поддерживайте правильный баланс между работой и личной жизнью. Отдых за компьютером дает отдых вашему мозгу. Выберите хобби, не связанное с машинным обучением. Примерами такой деятельности могут быть рисование, пение или обучение игре на музыкальном инструменте. Мозг фантастический, и творческие способности, полученные в результате выполнения действий, могут способствовать творчеству в вашей работе, связанной с машинным обучением.
- Мотивация и вдохновение - очень субъективные составляющие. То, что мотивирует инженера А машинного обучения, может не мотивировать инженера Б. Фильмы и шоу, такие как Я, робот, Ex Machina или Измененный углерод, представляют будущее, которое может стать возможным благодаря небольшому прогрессу, которого мы, практикующие ML, достигаем сегодня.
Заключение
Чтобы стать успешным инженером по машинному обучению, требуется еще много мягких навыков, таких как презентационные навыки, творчество, слушание, решение проблем, гибкость и т. Д.
Надеюсь, из этой статьи вы определили по крайней мере один мягкий навык, который сможете развивать в свободное время.
Спасибо, что нашли время прочитать.
Не стесняйтесь прочитать еще несколько моих статей, связанных с машинным обучением.
