1772964030
2026-03-08 09:49:00
この語られたエッセイは、ボストンに拠点を置くハブスポットの AI エンジニア、ジョージアン ツトゥイアヌ (36 歳) との会話に基づいています。彼の身元と雇用はBusiness Insiderによって確認されています。以下は、長さと明確さのために編集されています。
私は構造エンジニアとしてキャリアをスタートしました。私は従来のエンジニアリングからソフトウェア エンジニアリング、そして AI エンジニアリングへと進み、現在は HubSpot でそれを行っています。
私が構造エンジニアだった頃、機械学習に関する新しいテクノロジーがたくさん登場していました。それを現場に組み込む機会はたくさんあるように思えました。それで 私はノースイースタン大学に戻り、コンピュータ サイエンスの修士号を取得しました。
これは、AI の役割に移行した労働者に関する継続的なシリーズの一部です。 AIに軸足を移しましたか？皆様のご意見をお待ちしております。記者に電子メールで連絡してください: [email protected] または安全なメッセージング プラットフォーム Signal at 古い.19。
2021年からスタートアップでソフトウェアエンジニアとして働き始めました。その後、HubSpot に参加することになりました。私はソフトウェアと自動化を使ってユーザーの生活を向上させることにいつも興味を持っていたので、この仕事はとても心に響きました。
現在の仕事では、マーケティング担当者が AI を活用してスケールできるよう支援しています。人々と一緒に仕事をして、物事がうまくいっているときもそうでないときも彼らの顔を見ることができるので、それは素晴らしいことです。正しいものを作るときのドーパミンの分泌は本当に楽しいものです。
Ana がストーリーを公開するたびに、受信トレイにアラートが直接届きます。
Ana とのつながりを維持し、Ana が公開する作品をさらに入手してください。
履歴書のセクションをサイドプロジェクト専用にする
AI エンジニアリングに関しては、望む結果を得るために LLM を適用する必要があります。私が今 LLM について学んでいることはすべて仕事上です。まるで西部開拓時代のようだ。誰もが何でもやっているし、参入障壁は限りなく低くなっている。
面接で技術的なレベルで雑草の中で話すことができたことは、私が以前に間違いなく AI をいじったことがあったことを示しました。それを偽造することはできません。
履歴書でそれを示す方法は簡単でした。個人プロジェクト用のセクションがあります。私にはたくさんのサイドプロジェクトがあるので、この特定の役割に関係のないものは取り除きました。次に、私が取り組んでいた関連するプロジェクトを追加しました。
グルジア人の Tutuianu さんの履歴書には、サイド プロジェクトが記載されているセクションがあります。グルジア語のツトゥイアヌ
日々のコーディングで非常に役立つと感じたのは、関数が十分に文書化されていることです。AI がコード ベース全体を読み取るため、これはさらに重要です。十分に文書化された関数を書くのは非常に時間がかかるため、最悪であることが判明したので、AI にそれを行わせることにしました。
今はただレビューするだけで、編集はほとんどしません。これは私の個人的なプロジェクトであり、今でも使用しています。私がやったのはその AI プロジェクト 1 つだけでしたが、より奥深くて魅力的なプロジェクトだったので、それで十分でした。
AI エージェントを使用したり、AI エージェントを構築したりしたときの話を求められたため、面接で私の副業プロジェクトが自然に話題になりました。とても簡単でした。
インタビューはプロジェクトベースだけではありませんでした。私は持ち帰りコーディングの課題を行い、その後採用マネージャーと会ってそれを見直し、解決策とトレードオフについて話し合う必要がありました。ソフトウェア エンジニアの面接ではよくある、アルゴリズム的な要素は面接にはありませんでした。私はそれを主に「必要なものを構築できますか?」に焦点を当てていると特徴付けます。
誇大広告を打ち破る最良の方法
学ぶ必要があることについてのビデオを探しに行くこともできましたが、この分野は非常に多様でペースが速いため、ビデオ コンテンツや他の人が解決してくれるのを待つよりも、自分で物事を試してみる方が早いです。 AI に関する誇大広告もたくさんあるため、誰が信頼できるかを見極めるのは困難です。
私のソフトウェアキャリアで最も役に立ったのは、システム思考を学び、全体像を見ることです。システムが何をしようとしているのかを理解していれば、ショートカットを利用して LLM を最適な方法で活用できます。
AI の誇大広告を打ち破る最善の方法は、自分で試してみることだと思います。興味のあることは何でも調べてみましょう。
データベースが本当に好きなら、ベクトル検索ツールを構築して、それを個人プロジェクトに使用してみてください。
LLM クロードや誰かに始めるのを手伝ってもらうのが、これまでになく簡単になりました。 AI を使用して根本的に興味深いものを実際に構築できるかどうかは、あなた次第です。 AI の役割を始めたときにすぐに役立つため、その技術的な経験は人々にとって貴重です。
#ソフトウェア #エンジニアが #の役割に軸足を移すのに役立った履歴書ハック