私はAmazon MLエンジニアです。これが私が機械学習にピボットした方法です。

このとおりのエッセイは、Amazonの37歳の機械学習エンジニアであるSuvendu Mohantyとの会話に基づいています。長さと明快さのために編集されています。

2011年にコンピューターサイエンスの修士号を取得しました。他の人と同様に、ソフトウェアエンジニアとしてコーディングに追跡されました。私はJavaエンジニアがソフトウェアアプリケーションを開発するためにキャリアを始めました。 6〜7年後、私はのプロフィールに出会いました 機械学習。

機械学習はその瞬間にブームにありませんでした。私たちが得たプロジェクトは、ほとんど常にソフトウェアエンジニアリングでした。機械学習プロジェクトは本当に、本当に大変でした。

大学教育システムはまた、そのカリキュラムでAIと機械学習を適切に採用していませんでした。修士号を取得しているときは、専門化を取ることができます。しかし、キャリアの早い段階で正式に訓練されていない数百万人のソフトウェアエンジニアはどうでしょうか？

私が最初にしたことは、機械学習とは何かを学ぶことに興味を持っていることでした。私はいくつかのオンライン無料リソースを手に入れ、ハッカソンプロジェクトに参加しました。

それは私のマネージャーの注意を引きました。彼はそれについて考えていませんでしたが、彼は私に言った、「あなたは機械学習をしているので、私たちは何かを作りたいです。あなたはそれで働くことができますか？」技術的には、本格的ではなかったとしても、私は仕事で露出しました。

現在、MLは活況を呈しています。誰もがMLについて話している。当時、MLをつかむのが難しい、または取得するのが難しいという恐怖がありました。彼らには誤解がありました。私は自分の快適ゾーンから出て、自分自身の利益についていくつかのイニシアチブをとらなければなりませんでした。

機械学習はソフトウェアエンジニアリングの別のストリームであることがわかりました。それについて魔法のようなものはありません。

今、それに多くの露出があります。あなたはあなたのマネージャーと話をし、あなたのPMまたは利害関係者に機会について話す必要があります。それがあなたの最初のステップでなければなりません。あなたの会社から直接出てきて、ソフトウェアエンジニアリングのみでMLの役割を見つけることは難しいでしょう。

これは、オンラインリソースを通過するのではなく、入って手を汚す最も速い方法です。

MLは常に解決策ではありません。それはあなたが市場に関連性を維持するのを助ける一つの方法です。

ノイズがあり、信号があります。誰もがオンになっているソーシャルメディアプラットフォームでは、ノイズを除外する必要があります。見つける必要があります：静かに進行しているイノベーション分野は何ですか？どの人々が未来を作るために働いていますか？それらは信号と呼ばれます。

シグナルは、研究論文、次の指導者、会議に続きます。私はそれに従いました。私は、あなたに次に来るものを垣間見ることができる認証されたソースである人を見つけました。

例えば、 ロボット工学 次です。

今後5年または10年で需要があることを特定する必要があります。コードのみを書いていて、あまり革新していない場合は、遅れていると、仕事が危険にさらされる可能性があります。

3年前、私はアマゾンに入りました。 Amazonで働いて、あなたは常に革新する必要があります。あなたは非常に競争力がある必要があります。それが私が最も好きなAmazonの一部です。文化はあなたに何かを構築するように動機付け、決してあなたを遅くすることはありません。