Как Сара Местири превратилась из инженера-программиста в специалиста по данным
Почти 3 года назад Сара приняла решение бросить работу инженера-программиста и начала работать над тем, чтобы стать экспертом по машинному обучению. По пути она наткнулась на мою серию статей о том, как стать инженером по машинному обучению. Мы соединились, и я начал предлагать ей наставничество.
Сейчас Сара работает специалистом по обработке данных в Remerge GmbH, компании, занимающейся ретаргетингом мобильных приложений в Берлине, Германия. Ее миссия - сделать жизнь людей лучше, создавая новейшие технологии для решения реальных проблем.
Вот короткое интервью, которое я давал ей недавно. Читайте до конца и вдохновляйтесь.
В. Кто такая Сара и где ты сейчас в жизни?
Ответ: Сара - инженер-программист из Туниса, ставшая специалистом по данным. В настоящее время я работаю и живу в Берлине, Германия.
В. Какая у вас сейчас работа?
Ответ: Я работаю специалистом по данным в Remerge GmbH, компании по ретаргетингу мобильных приложений в Берлине, Германия. Единственное, что мне нравится в моей работе и карьере, - это способность создавать программные продукты, которые влияют на людей и общество в целом.
В Remerge мы - команда специалистов по обработке данных, которые одновременно занимаются разными проектами. Работать специалистом по анализу данных сложно, поскольку я обнаружил, что это отличается от разработки программного обеспечения. Как специалист по данным, вы должны больше знать и понимать сферу бизнеса. Вам также необходимо иметь статистические знания. Как разработчик программного обеспечения я использовал Java IDE, но теперь я переключился на Python и Jupyter Notebooks для исследования данных и моделирования алгоритмов.
В настоящее время я работаю над системой рекомендаций, использующей совместную фильтрацию Item-Item.
В: Где вы были 3-5 лет назад?
Ответ: Я закончил учебу в 2014 году и начал искать работу, потому что хотел применить на практике полученные знания, разрабатывая программные проекты. Я начал свою первую работу в качестве разработчика SAP, работая для клиентов SAP. Проработав год на этой работе, я почувствовал себя неуместным, поскольку я не занимался основной бизнес-разработкой продукта SAP.
Именно тогда я решил получить сертификат Java SE Programmer Certified Professional и искать работу разработчика на основе Java. Я любил Java, и она более востребована. Я получил сертификат и устроился на работу разработчиком полного цикла в финансовую компанию FIS в качестве разработчика программного обеспечения.
В FIS я обнаружил, что работаю над интерфейсными веб-приложениями с использованием Angularjs. Однако мне хотелось большего, и я хотел больше заниматься бэкэнд-разработкой. Я также хотел познакомиться с продуктами, которые разрабатываю. В школе я всегда думал об искусственном интеллекте, машинном обучении и всегда вдохновлялся распознаванием лиц и рекомендациями, которые мы находим в Интернете.
Я уволился с работы и решил заняться наукой о данных и машинным обучением. Я также посетил конференцию Data Natives в Берлине, посвященную техническим тенденциям и инновациям в области больших данных и машинного обучения. В результате я связался с множеством людей в социальных сетях, с которыми поделился своими целями обучения, опытом и проблемами, а также множеством интересных статей об искусственном интеллекте и машинном обучении. Я начал с создания плана и записался на онлайн-курсы, а затем работал над проектами. Через какое-то время я был готов искать работу, и вот как я оказался в Remerge в качестве специалиста по данным.
В: С какими самыми большими препятствиями вы столкнулись, чтобы добраться туда, где вы сейчас находитесь?
Ответ: Перейти от разработки программного обеспечения к науке о данных было непросто. Но я сделал это. Я много писал в своем блоге о своем пути к машинному обучению.
В: Какой совет вы бы дали людям, которые хотят перейти к другой карьере? Например, перейти на науку о данных и машинное обучение?
Не делайте этого, потому что это делают другие люди, важно знать, почему.
Во-первых, спросите себя, почему вы хотите сменить карьеру. Оттуда вы можете исследовать различные карьеры и конкретные области ИИ, которые вас интересуют.
Во-вторых, имейте план. Я считаю, что без плана вы не сможете придерживаться своих целей, когда сталкиваетесь с трудностями. Выберите правильные курсы и убедитесь, что у вас есть примерное время, когда вы их закончите. Кроме того, не следует полагаться только на онлайн-курсы или углубляться в книги на протяжении всего периода обучения. Присоединяйтесь и начинайте работу над проектами как можно скорее. Научитесь исследовать данные и алгоритмы, пока вы еще учитесь, что поможет вам добиться большего прогресса.
В: Чего вы надеетесь достичь в следующие 3-5 лет?
Ответ: Я хочу получить больше знаний о работе в рекомендательных системах и стать экспертом в этой области. Меня очень интересует, как наука о данных применяется к рекомендательным системам. Опять же, они повсюду в Интернете и все чаще используются для решения многих задач.
В: Хотели бы вы стать наставником? У нас есть программа, по которой мы хотим подобрать перспективных студентов, изучающих ИИ, с успешными наставниками.
Ответ: Конечно. Я бы хотел и хотел бы получить опыт наставничества молодых людей.
Вот два поста Сары, связанные с ее историей, которые вас сильно вдохновят.
✔ Что помогло мне получить работу в области науки о данных, соответствующую моим амбициям - [Часть 1]
✔ Что помогло мне получить работу в области науки о данных, соответствующую моим амбициям? - ["Часть 2"]
Связь с Сарой
Спасибо за внимание! Я ценю ваши комментарии и репосты и с удовольствием пообщаюсь в Twitter, LinkedIn и Facebook. Чтобы получать обновления о самых последних и интересных научных статьях по машинному обучению и подобных историях, подпишитесь на AI Scholar Weekly.
Если вы хотите стать экспертом по машинному обучению, свяжитесь со мной по адресу [email protected] или напишите в Твиттере на @cdossman
