טיפים מובילים לבלוט בשוק העבודה של AI

עם עונת הסיום המתקרבת, קבוצה חדשה של סטודנטים יוצאת לדרך, שואפת להשתמש בתשוקות ובכישורים שלהם כדי להשפיע באופן ממשי על העולם. עבור רבים, המשמעות היא - בראש ובראשונה - למצוא עבודה.

לפי סקר של Inside Higher Ed, יותר מ-60% מהסטודנטים מציינים כי עליית הבינה המלאכותית השפיעה על תוכניות הקריירה שלהם. ובשנת 2024, הפורום הכלכלי העולמי חזה כי הביקוש הגלובלי למומחים בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה יגדל ב-40% בשנים הקרובות.

כשהבינה המלאכותית מתקדמת במהירויות חסרות תקדים, זהו זמן מרגש ומלא הזדמנויות להתחיל קריירה בתחום.

בכנס הבינה המלאכותית הגלובלי של NVIDIA GTC במרץ, פאנליסטים דנו כיצד להתחיל קריירה בתחום הבינה המלאכותית. קראו הלאה לטיפים מובילים ממומחי NVIDIA לסטודנטים ובוגרים חדשים המחפשים לבלוט בשוק העבודה של הבינה המלאכותית.

לא כל אחד צריך תואר במדעי המחשב כדי לעבוד בתחום הבינה המלאכותית. רקע חינוכי ומקצועי מגוון יכול להפוך אנשים ליותר גמישים ורב-תכליתיים - נכס יקר ערך, במיוחד בתחום הבינה המלאכותית המתפתח במהירות.

בין אם לסטודנט יש תואר באמנות סטודיו או רקע בהנדסה כימית, להיות מפעיל בינה מלאכותית - לדעת כיצד לשלב בינה מלאכותית בתהליכי העבודה שלהם - יכול לעזור להם לבלוט מול מועמדים אחרים.

סיידי סנט לורנס, מייסדת Women in Data ומנכ"לית מכון שיתוף הפעולה בין אדם למכונה, אמרה במהלך הפאנל ב-GTC: "אל תדאגו כל כך לגבי הכישורים הנכונים - ודאו שאתם משלבים את השימוש בבינה מלאכותית בתהליך העבודה היומיומי שלכם."

קרטר עבדאללה, מהנדס טכנולוגיית פיתוח בכיר ב-NVIDIA, הוסיף: "בינה מלאכותית מאפשרת לכם להתרחב מחוץ לתחום ההתמחות שלכם. בינה מלאכותית יכולה לעשות חלק מהעבודה הקשה כך שאנשים לא טכניים יוכלו לקודד, ואנשים טכניים מוצאים כעת ערך בלימודי מדעי הרוח, כך שיוכלו להוסיף נגיעות אנושיות לעבודתם בתחום הבינה המלאכותית."

עבדאללה עודד סטודנטים להשתמש בבינה מלאכותית ככלי לשיפור והעצמת כישורים שלא היו להם גישה אליהם קודם לכן.

אריק ורגס, מנהל גיוס אוניברסיטאי בכיר ב-NVIDIA, אמר: "אין בהכרח דבר כזה 'מועמד בינה מלאכותית', אבל יש תתי-תחומים בתוך הבינה המלאכותית, תחומים ותעשיות שונות שיושפעו מבינה מלאכותית, שתרצו לצבור ניסיון בהם, כי שם חברות מחפשות ליישם בינה מלאכותית."

רכבים אוטונומיים, רובוטיקה, גיימינג ובריאות הם רק חלק מהתחומים בהם ניתן ליישם בינה מלאכותית. סטודנטים צריכים למצוא את התעשייה שמתאימה ביותר לתשוקות שלהם ולצבור מומחיות בתחום זה.

"בחרו בעיה שנראית בלתי אפשרית לפתרון אבל שאתם נלהבים ממנה," הוסיפה סאודיה ג'ונס, אנליסטית בינה מלאכותית גנרטיבית ב-NVIDIA ובוגרת טרייה מאוניברסיטת סן חוזה סטייט. "התחברו ל'למה' שמניע אתכם, כי זה יהיה הדבר שיוביל אתכם להתגבר על האתגרים ולחדש."

למדו עוד על איך להשיג התמחות ב-NVIDIA: השתמשו בכלי בינה מלאכותית באחריות ושמרו על נגיעה אנושית, ורגס ייעץ, כולל בעת כתיבת בקשות עבודה, מכתבי כיסוי ותגובה לשאלות בראיון טכני. איזון זה הוא קריטי לבניית אמון ולהבטחת שימוש אתי בטכנולוגיה.

בינה מלאכותית אמינה - גישה לפיתוח בינה מלאכותית שמעדיפה בטיחות ושקיפות עבור האנשים שמתקשרים איתה - היא מפתח לתעשייה.

לדוגמה, למדו עוד על איך דיוויד מרטין, מתמחה מנהל פרויקטים טכני בצוות הבינה המלאכותית האמינה ב-NVIDIA, מנתב את כוח הבינה המלאכותית לטובת החברה.

כשהוא גדל חירש, מרטין חווה את המגבלות של טכנולוגיות קיימות, כמו הדיוק של כתוביות סגורות בפלטפורמות סטרימינג. ב-NVIDIA, אחריותו כוללת ייעוץ לצוותי הנדסה שעובדים על יישומי בינה מלאכותית לשפת סימנים ותמיכה בפיתוח כלים לאיסוף נתונים אתיים.

שילוב זה של הצגת תשוקה ושימוש בבינה מלאכותית לטובה הוא מפתח לבלוט בתחום.

רישות ומנטורינג הם חיוניים לצמיחה בקריירה בכל תעשייה. "בניית רשת וחיפוש מנטורינג בתחום הבינה המלאכותית היו קריטיים לצמיחת הקריירה שלי," אמרה סנט לורנס. "למדתי כל כך הרבה מחיבור עם מקצוענים מנוסים."

סטודנטים יכולים להתחבר בקלות עם מקצוענים בתעשייה בפלטפורמות כמו LinkedIn, היא אמרה, שמשתמשת בבינה מלאכותית כדי לעזור לאנשים במהלך חיפושי עבודה על ידי המלצה על מילות מפתח לשים בקורות חיים למשרות מסוימות וזיהוי כישורים ניתנים להעברה שיכולים להתאים לתפקיד.

בנוסף, כל אחד יכול להתחבר למומחים ולקחת קורסי הכשרה דרך מכון הלמידה העמוקה של NVIDIA, שמציע פיתוח כישורים מבוקשים, ניסיון מעשי וידע מומחה בבינה מלאכותית, מדע הנתונים, מחשוב מואץ ועוד.

נניח שמועמד עשה את כל האמור לעיל - איך הוא יכול להבדיל את עצמו ממועמדים אחרים?

קרטר אמר: "זהו בעיה שאתם יכולים לפתור ונקטו צעדים פרואקטיביים לטפל בה, אפילו לפני שנשכרתם."

ורגס הסכים ואמר כי שלושת הדברים המובילים שמגייסים ב-NVIDIA מחפשים הם: 1) הדגמה של הכישורים הטכניים הנדרשים לתפקיד, 2) מומחיות בתחום ו-3) פרויקטים שמציגים חשיבה מחוץ לקופסה.

סטודנט יכול לבלוט ממועמדים אחרים על ידי, לדוגמה, הצגת פתרון רובוטיקה שהתחיל בעצמו שנבנה עם ערכת פיתוח NVIDIA Jetson, כתיבת מאמר טכני שמקבל הרבה צפיות ברשתות החברתיות או הקמת מועדון קשור לבינה מלאכותית בקמפוס.

פאנל של חוקרי בינה מלאכותית פורצי דרך גם דן במסלולי הקריירה שלהם ב-GTC: הם הדגישו שגם במחקר, ניסיון מעשי, הדגמה של התמדה ועמידות, וגישה בין-תחומית לפתרון בעיות הם מה שנותן למועמדים יתרון.

ולאלו שכבר בדרך עם חיפוש העבודה שלהם בתחום הבינה המלאכותית, כמה טיפים וטריקים לראיונות מצוות הגיוס האוניברסיטאי של NVIDIA כוללים: חקר רשימות השמעה של מושבי GTC של NVIDIA לסטודנטים, כמו גם לחוקרים ומחנכים.