Kỹ sư nhắc nhở

Biểu tượng
Biểu tượng Trình xây dựng
Biểu tượng
Biểu tượng Câu đố
Các vai trò liên quan: Kỹ sư mô hình ngôn ngữ, Kiến trúc sư đối thoại AI, Chuyên gia tạo ngôn ngữ tự nhiên, Nhà phát triển AI đàm thoại, Chuyên gia thiết kế nhắc nhở, Bộ chỉnh mô hình ngôn ngữ, Kỹ sư hệ thống đối thoại, Kỹ sư ngôn ngữ AI, Kỹ sư NLP (NLP là viết tắt của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), Nhà thiết kế nội dung AI
Người xây dựng
Người giải quyết vấn đề
Máy tính & Công nghệ thông tin
SpotlightsFactsGiáo dụcHạ cánh nguồncấp tin tức việc làm

Spotlights

Tiêu đề tương tự

Kỹ sư mô hình ngôn ngữ, Kiến trúc sư đối thoại AI, Chuyên gia tạo ngôn ngữ tự nhiên, Nhà phát triển AI đàm thoại, Chuyên gia thiết kế nhắc nhở, Bộ chỉnh mô hình ngôn ngữ, Kỹ sư hệ thống đối thoại, Kỹ sư ngôn ngữ AI, Kỹ sư NLP (NLP là viết tắt của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), Nhà thiết kế nội dung AI

Mô tả công việc

Trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện từ giữa những năm 50, ít nhất là một lĩnh vực học thuật. Lĩnh vực này đã bùng nổ trong những thập kỷ gần đây, với AI hiện đang được sử dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực. Từ "y học, giao thông vận tải, robot, khoa học, giáo dục, quân sự, giám sát, tài chính và các quy định của nó, nông nghiệp, giải trí, bán lẻ, dịch vụ khách hàng và sản xuất", CalTech lưu ý rằng AI sắp "trở nên có ảnh hưởng hơn bao giờ hết trong cuộc sống của chúng ta". Đó là một cách nói quá! 

Dự đoán đã trở thành sự thật với sự ra đời của ChatGPT-4 của OpenAI, Bard của Google, Bing AI mới của Microsoft và các đối thủ cạnh tranh khác trong cuộc đua AI tạo ra. Nhưng làm thế nào để các chương trình AI như vậy hoạt động? Làm thế nào để họ "học" cách giao tiếp? Một phần, thông qua công việc khó khăn (và kiên nhẫn) của Prompt Engineers!

Có một lĩnh vực con năng động của AI được gọi là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (hoặc NLP). NLP về cơ bản dạy máy tính cách học và hiểu các thông điệp bằng văn bản và bằng lời nói theo cách tương tự như cách con người học. Tùy thuộc vào Prompt Engineers để đưa ra lời nhắc dựa trên văn bản giúp đào tạo các mô hình AI đáng kinh ngạc này. Các chương trình sau đó sử dụng một khía cạnh khác của AI — học máy (hoặc ML) — để phân tích đầu vào và tạo ra phản hồi. Ngoài ra còn có một tập hợp con của ML được gọi là học sâu, đào tạo các mạng thần kinh để học bằng ví dụ!

Vấn đề là, tiên tiến như trí tuệ nhân tạo, nó chỉ như vậy vì công việc kiên nhẫn, hậu trường của Kỹ sư Prompt và các chuyên gia NLP và ML khác. Vì vậy, ít nhất là cho đến bây giờ, AI vẫn cần chúng ta! 

Các khía cạnh bổ ích của sự nghiệp
  • Giúp phát triển các mô hình AI mang tính cách mạng 
  • Làm việc trong một ngành công nghiệp biến đổi có tiềm năng cải thiện cuộc sống theo nhiều cách
  • Mức lương béo bở và triển vọng công việc mạnh mẽ hiện tại
Muỗng bên trong
Trách nhiệm công việc

Lịch làm việc

Kỹ sư nhắc nhở làm việc toàn thời gian, với thời gian làm thêm có thể cần thiết tùy thuộc vào mục tiêu và khung thời gian. Nhiệm vụ của họ được thực hiện trong nhà trong môi trường văn phòng, nhưng công việc của họ có thể yêu cầu họ phải đi đến nhiều địa điểm khác nhau để hoàn thành các nhiệm vụ tại chỗ. 

Nhiệm vụ tiêu biểu

  • Thiết kế các kỹ thuật nhắc nhở nhằm cải thiện hiệu suất mô hình AI
  • Phát triển và tối ưu hóa lời nhắc rõ ràng, chính xác, chẳng hạn như đầu vào do người dùng tạo và hướng dẫn được xác định trước
  • Sử dụng điều chỉnh tiền tố để tối ưu hóa lời nhắc liên tục
  • Chuyển đổi nhiệm vụ thành bộ dữ liệu dựa trên lời nhắc
  • Đào tạo các mô hình ngôn ngữ thông qua học tập nhanh chóng 
  • Cải thiện năng lực mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) (chẳng hạn như khả năng trả lời câu hỏi và giải quyết các vấn đề số học)
  • Sử dụng lời nhắc chuỗi suy nghĩ để nâng cao khả năng suy luận của LLM
  • Tăng cường LLM với kiến thức miền; cải thiện an toàn LLM
  • Phân tích chặt chẽ các kết quả đầu ra về độ chính xác và phù hợp; sửa lời nhắc không rõ ràng và nhập lại các biến thể lời nhắc vào mô hình AI
  • Sắp xếp thủ công thông qua các bộ dữ liệu
  • Sàng lọc các phản ứng có hại do lấy dữ liệu thô, chưa được lọc. Xác định đầu vào nào gây ra đầu ra không được chấp nhận
  • Làm việc với lời nhắc chuyển văn bản thành hình ảnh cho các mô hình AI tạo hình ảnh

Trách nhiệm bổ sung

  • Làm việc với các nhóm chức năng chéo để giải quyết vấn đề
  • Khắc phục sự cố nguyên nhân lỗi hệ thống 
  • Bảo vệ chống lại các cuộc tấn công tiêm chích nhanh chóng tiềm ẩn
  • Duy trì tài liệu kỹ lưỡng về các thủ tục
  • Luôn cập nhật những tiến bộ và xu hướng trong ngành
  • Giúp phát triển cơ sở kiến thức về các phương pháp hay nhất
Các kỹ năng cần thiết trong công việc

Kỹ năng mềm

  • Phân tích
  • Tư duy phản biện
  • Định hướng chi tiết
  • Kỷ luật
  • Độc lập
  • Phương pháp
  • Kiên nhẫn 
  • Lập kế hoạch và tổ chức
  • Kỹ năng giải quyết vấn đề
  • Phán đoán đúng đắn 
  • Làm việc theo nhóm
  • Quản lý thời gian 

Kỹ năng kỹ thuật

  • Kiến thức về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, học sâu và các mô hình ngôn ngữ lớn
  • Khả năng phát triển và thực hiện các lời nhắc rõ ràng
  • Thành thạo các ngôn ngữ kịch bản nhắc nhở (ví dụ: Bash, Python, Java)
  • Các công cụ tự động hóa nhanh chóng (ví dụ: Ansible, Puppet)
  • Hệ điều hành Linux
  • Giao diện dòng lệnh
Các loại hình tổ chức khác nhau
  • Doanh nghiệp tư nhân
  • Công ty nghiên cứu AI 
  • Trường đại học
Kỳ vọng và hy sinh

Kỹ thuật nhanh chóng là một lĩnh vực nghề nghiệp tương đối mới và các công ty hiện đang tranh giành để tìm công nhân có trình độ. Tuy nhiên, vì công việc này quá hot và hiện đang được trả lương rất cao, dự kiến sẽ sớm thu hút hàng loạt ứng viên mới từ nền tảng khoa học máy tính. Những người có nền tảng giáo dục và kinh nghiệm phù hợp có thể được đào tạo trong lĩnh vực mới nổi này chỉ trong vài tuần hoặc vài tháng. Nhưng như kỹ sư Rob Lennon của Prompt đã nói với TIME, "Đây là những công việc mà có lẽ chỉ có 500 người có thể làm ngay bây giờ, vì vậy có những mức lương điên rồ. Nhưng trong sáu tháng, 50.000 người sẽ có thể làm công việc đó."

Một mối quan tâm khác về tương lai của lĩnh vực này là có rất nhiều điều không chắc chắn. Giáo sư Ethan Mollick của Trường Wharton của UPenn thừa nhận, "Không rõ liệu kỹ thuật nhanh chóng có quan trọng lâu dài hay không vì các chương trình AI đang trở nên tốt hơn trong việc dự đoán những gì người dùng cần và tạo ra lời nhắc."

Nói cách khác, Prompt Engineers chỉ có thể cần thiết cho đến khi AI có thể tháo bánh xe đào tạo và tự đẩy mình về phía trước mà không cần sự trợ giúp của con người. Vì vậy, ngay bây giờ, các kỹ sư nhắc nhở được kỳ vọng sẽ có phương pháp và kiên nhẫn khi họ đào tạo các mô hình AI, nhưng đến một lúc nào đó, họ có thể hy sinh khả năng tìm việc của chính mình một khi AI không còn yêu cầu họ nữa. 

Xu hướng hiện tại

AI tạo ra đã được giới thiệu trở lại vào những năm 60, nhưng chỉ đi đầu trong lĩnh vực AI trong những năm gần đây, nhờ các mạng đối thủ tạo ra cho phép các mô hình tạo ra văn bản, hình ảnh, âm thanh, mô hình 3D đích thực, v.v. Những đột phá gần đây, chẳng hạn như Generative Pre-trained Transformer (hay còn gọi là GPT) đã gây sốc cho công chúng và gây ra một loạt sự phấn khích... và báo động!

Với AI hiện đang được chú ý vững chắc và khả năng của nó trở nên tập trung hơn, các công ty đang suy nghĩ lại về cách kinh doanh truyền thống của họ. Một số lĩnh vực nghề nghiệp dự kiến sẽ bị ảnh hưởng đáng kể bởi sự gia tăng của AI tạo ra, bao gồm các công việc liên quan đến khoa học máy tính như mã hóa. AI có thể, hoặc sẽ sớm có thể thực hiện một loạt các nhiệm vụ khổng lồ mà trước đây chỉ có công nhân con người mới có thể giải quyết. Các công việc mà AI không thay thế, ít nhất nó có thể sẽ tăng cường dưới một số hình thức. 

Ngay cả các kỹ sư nhắc nhở cũng không tránh khỏi sự chuyển đổi sâu rộng của AI đối với lực lượng lao động, bởi vì cuối cùng, AI sẽ có thể thực hiện các nhiệm vụ tương tự như những người viết lời nhắc. Theo một nghĩa nào đó, AI có thể khiến những người tạo ra chính nó mất việc. Điều đó nói rằng, các công ty và chính phủ trên khắp thế giới đang bắt đầu nhíu mày về việc AI đang trở nên mạnh mẽ như thế nào, với một số yêu cầu tạm dừng một số lĩnh vực nghiên cứu AI.

Những điều gì mọi người trong sự nghiệp này thích làm khi họ còn trẻ ...

Các kỹ sư Prompt có lẽ đã quan tâm đến công nghệ từ khi còn nhỏ. Họ có thể đã quan tâm đến mã hóa máy tính, mày mò ngôn ngữ lập trình hoặc thậm chí hack. Đồng thời, họ có thể thích giải quyết vấn đề phân tích, đọc sách nâng cao hoặc viết truyện. 

Làm việc theo nhóm là một phần quan trọng của lĩnh vực nghề nghiệp này, nhưng Kỹ sư nhắc nhở phải thoải mái làm việc một mình và tập trung trong thời gian dài. Khả năng này có thể đã phát triển thông qua những trải nghiệm tương tự trong thời thơ ấu, có thể từ lập trình hoặc chơi game hàng giờ liền.  

Giáo dục và đào tạo cần thiết

Giáo dục cần thiết

  • Các kỹ sư nhắc nhở thường cần bằng cử nhân về khoa học máy tính, kỹ thuật máy tính hoặc một chuyên ngành liên quan
  • Các chủ đề khóa học phổ biến bao gồm:
    • Đạo đức AI
    • Quyết định 
    • Học sâu
    • Tương tác giữa người và AI
    • Mô hình ngôn ngữ lớn
    • Máy học
    • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
    • Robotics
  • Các lớp học liên quan cũng có thể bao gồm:
    • Hệ thống máy tính
    • Tính toán vi phân và tích phân
    • Lập trình chức năng
    • Tính toán bắt buộc
    • Ma trận và phép biến đổi tuyến tính
    • Lý thuyết xác suất
    • Cấu trúc dữ liệu và thuật toán tuần tự
  • Nhà tuyển dụng sẽ tìm kiếm những ứng viên đã có kinh nghiệm đã được chứng minh về NLP, ML, LLM và Deep Learning. Họ cũng có thể muốn các ứng cử viên có kinh nghiệm trong việc phát triển nhanh chóng, ngôn ngữ kịch bản nhanh chóng, Hệ điều hành Linuxvà các công cụ tự động hóa nhanh chóng
    • Lưu ý, nhà tuyển dụng có thể quan tâm nhiều hơn đến kiến thức và kỹ năng của một người hơn là những kỹ năng đó đến từ đâu (ví dụ: các lớp học đại học, chứng chỉ, bootcamp hoặc các khóa học trực tuyến, đặc biệt)
  • Nhiều trang web giáo dục và đào tạo đang xuất hiện cung cấp các bài học về Kỹ thuật nhanh chóng, chẳng hạn như Viện Kỹ thuật Nhanh chóng và Học nhắc nhở. Đây có thể là tuyệt vời cho việc học các kỹ năng mới bắt đầu, trung cấp và thậm chí nâng cao. Chỉ cần lưu ý, nhà tuyển dụng có thể yêu cầu xem bằng chứng về kiến thức và khả năng của bạn, vì vậy hãy in hoặc lưu bất kỳ chứng chỉ hoàn thành nào
  • Linux có thể được học thông qua Codecademy và các trang web trực tuyến khác. Một số người nói rằng chỉ mất vài ngày để nắm bắt các lệnh cơ bản và một vài tháng để học các lệnh nâng cao
  • Sinh viên cũng có thể tự học các ngôn ngữ lập trình như Bash, Python và Java hoặc thông qua các lớp học
  • Class Central cung cấp thông tin chi tiết về một loạt các khóa học trực tuyến Prompt Engineering miễn phí
  • Ngoài ra, hãy xem các dịch vụ từ Coursera, chẳng hạn như khóa học Kỹ thuật nhắc nhở ~ 18 giờ cho ChatGPT hoặc Kỹ thuật nhắc nhở ChatGPT của DeepLearning .AI dành cho nhà phát triển

Chúng tôi đã yêu cầu ChatGPT cung cấp thêm một số đề xuất giáo dục. Đây là những gì nó nói:

Bằng thạc sĩ về ngôn ngữ học tính toán hoặc NLP sẽ cung cấp sự tập trung chuyên biệt hơn vào các khía cạnh liên quan đến ngôn ngữ của kỹ thuật nhắc nhở. Bằng thạc sĩ về học máy hoặc trí tuệ nhân tạo sẽ cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về các nguyên tắc thống kê và toán học làm cơ sở cho các mô hình NLG. 

ChatGPT cũng đưa ra những gợi ý về mức độ sau! 

  • Cử nhân Khoa học Máy tính: "Cung cấp một nền tảng vững chắc về ngôn ngữ lập trình, thuật toán và cấu trúc dữ liệu là nền tảng để phát triển các mô hình NLG hiệu quả."
  • Cử nhân Ngôn ngữ học Tính toán: "Cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về các khía cạnh liên quan đến ngôn ngữ của kỹ thuật nhắc nhở, bao gồm cú pháp, ngữ nghĩa và diễn ngôn."
  • Thạc sĩ Ngôn ngữ học tính toán: "Tập trung đặc biệt vào việc nghiên cứu ngôn ngữ tự nhiên và cách nó có thể được xử lý bằng máy tính."
  • Thạc sĩ xử lý ngôn ngữ tự nhiên: "Tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình để xử lý ngôn ngữ của con người."
  • Thạc sĩ về Trí tuệ nhân tạo: "Bao gồm một loạt các chủ đề liên quan đến các hệ thống thông minh, bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robot."
  • Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu: "Cung cấp một nền tảng vững chắc trong mô hình thống kê, học máy và phân tích dữ liệu đều có liên quan đến kỹ thuật nhanh chóng."
  • Thạc sĩ Ngôn ngữ học: "Cung cấp sự hiểu biết sâu sắc về cấu trúc và cách sử dụng ngôn ngữ, đó là nền tảng để phát triển các mô hình NLG hiệu quả."
  • Thạc sĩ Khoa học nhận thức: "Tập trung vào nghiên cứu nhận thức của con người và làm thế nào nó có thể được mô hình hóa bằng cách sử dụng các kỹ thuật tính toán."
  • Thạc sĩ về tương tác giữa người và máy tính: "Tập trung vào việc thiết kế và phát triển giao diện người dùng trực quan và dễ sử dụng, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng kỹ thuật nhanh chóng."
Những điều cần tìm kiếm ở một trường đại học
  • Quyết định xem bạn muốn hoàn thành bằng cấp về khoa học máy tính, kỹ thuật máy tính hay thứ gì đó liên quan... tập trung vào AI!
  • Ngoài trọng tâm chính và AI, hãy xem xét các dịch vụ của trường dành riêng cho Kỹ thuật nhanh chóng
  • Xem xét chi phí học phí, giảm giá và các cơ hội học bổng địa phương (ngoài viện trợ liên bang)
  • Hãy suy nghĩ về lịch trình và sự linh hoạt của bạn khi quyết định đăng ký vào một chương trình trong khuôn viên trường, trực tuyến hay kết hợp. Prompt Engineering rất phù hợp cho việc học trực tuyến! 
Hoạt động giải trí ở trường trung học và đại học
Lộ trình điển hình
Lộ trình kỹ sư nhắc nhở
Làm thế nào để đạt được công việc đầu tiên của bạn
  • Cố gắng hoàn thành khoa học máy tính hoặc bằng cấp liên quan, tập trung vào AI
  • Nhận càng nhiều kinh nghiệm thực tế về NLP, AI, LLM, v.v. càng tốt trước khi đăng ký
  • Tăng cường sơ yếu lý lịch của bạn bằng cách tham gia các khóa học đặc biệt liên quan đến Kỹ thuật nhanh chóng, nếu chương trình đại học của bạn không cung cấp đủ các lớp học có liên quan
  • Hãy nhớ rằng, Prompt Engineers cũng nên thành thạo nghệ thuật ngôn ngữ, vì vậy hãy giới thiệu bất kỳ kinh nghiệm làm việc nào bạn có thể có liên quan đến việc viết hoặc dạy tiếng Anh
  • Kiểm tra các cổng thông tin việc làm như Indeed, Simply Hired, Glassdoor và Craigslist. Chú ý đến các yêu cầu về giáo dục và kinh nghiệm được liệt kê
  • Kiểm tra các mẫu sơ yếu lý lịch Prompt Engineer trực tuyến và xem xét các câu hỏi phỏng vấn xin việc tiềm năng
  • Bao gồm các từ khóa liên quan đến công việc trong sơ yếu lý lịch của bạn để nó có thể vượt qua phần mềm Hệ thống theo dõi ứng viên. Từ khóa có thể bao gồm những thứ như: Python, Java, GPT, DALL-E, Midjourney, Bing AI, NLP, kiến thức về LLM, thu thập và phân tích dữ liệu, mô hình học máy, tổng hợp hình ảnh, nghiên cứu, v.v. 
  • Hỏi các kỹ sư nhắc nhở làm việc để biết các mẹo tìm kiếm việc làm
  • Nói chuyện với cố vấn học tập, giáo sư và người hướng dẫn của bạn, và trung tâm nghề nghiệp của trường để được giúp đỡ
  • Hãy cho mạng của bạn biết bạn đang tìm việc! Phần lớn các công việc vẫn được tìm thấy thông qua những người bạn biết, vì vậy hãy bắt đầu sử dụng một số vốn xã hội của bạn! 
  • Trước khi liệt kê các tài liệu tham khảo cá nhân trong ứng dụng của bạn, hãy hỏi trước những người đó nếu họ sẵn sàng viết thư giới thiệu hoặc được gọi bởi một nhà tuyển dụng tiềm năng

Chúng tôi đã yêu cầu Bard của Google cung cấp thêm một số mẹo tìm kiếm việc làm. Đây là những gì nó nói:

  • "Tìm hiểu những điều cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM là nền tảng của kỹ thuật nhanh chóng, vì vậy điều quan trọng là phải hiểu rõ về cách chúng hoạt động. Có rất nhiều tài nguyên có sẵn trực tuyến và trong các thư viện có thể dạy cho bạn về LLM.
  • "Thực hành tạo lời nhắc. Cách tốt nhất để học cách tạo lời nhắc hiệu quả là thực hành. Có nhiều cách khác nhau để tạo lời nhắc, vì vậy hãy tìm một phương pháp phù hợp với bạn và thử nghiệm các kỹ thuật khác nhau.
  • "Xây dựng một danh mục công việc của bạn. Khi bạn đã tạo ra một số lời nhắc hiệu quả, hãy biên dịch chúng thành một danh mục đầu tư mà bạn có thể hiển thị cho các nhà tuyển dụng tiềm năng. Điều này sẽ cung cấp cho họ một ý tưởng tốt về kỹ năng và khả năng của bạn.
  • "Kết nối với những người trong lĩnh vực này. Tham dự các hội nghị, cuộc gặp gỡ và các sự kiện khác, nơi bạn có thể gặp gỡ những người đang làm việc trong lĩnh vực kỹ thuật nhanh chóng. Đây là một cách tuyệt vời để tìm hiểu thêm về lĩnh vực này và tạo ra các kết nối có thể dẫn đến một công việc.
  • "Hãy kiên trì. Thị trường việc làm cho các kỹ sư nhanh chóng rất cạnh tranh, vì vậy đừng bỏ cuộc nếu bạn không có được công việc mơ ước của mình ngay lập tức. Tiếp tục thực hành các kỹ năng của bạn, xây dựng danh mục đầu tư và kết nối mạng, và cuối cùng, bạn sẽ tìm thấy cơ hội phù hợp.
  • "Tập trung vào các kỹ năng mềm của bạn. Ngoài các kỹ năng kỹ thuật của bạn, nhà tuyển dụng cũng đang tìm kiếm các kỹ sư nhanh chóng, sáng tạo, hợp tác và có thể suy nghĩ bên ngoài.
  • "Hãy sẵn sàng học hỏi. Lĩnh vực kỹ thuật nhanh chóng đang phát triển nhanh chóng, vì vậy điều quan trọng là phải sẵn sàng học hỏi những điều mới và luôn cập nhật các xu hướng mới nhất. "
Làm thế nào để leo lên thang
  • Trở thành chuyên gia về các mô hình, phần mềm và ngôn ngữ lập trình AI mà bạn sử dụng
  • Khắc phục sự cố kỹ lưỡng và tiếp tục tinh chỉnh đầu ra
    • Hãy nhớ rằng, công ty mẹ của Google là Alphabet đã "mất 100 tỷ USD giá trị thị trường... Sau khi chatbot mới của nó chia sẻ thông tin không chính xác trong một video quảng cáo và một sự kiện của công ty đã không làm lóa mắt. Ai đó có thể đã làm hỏng cơ hội thăng chức của họ sau lần đó! 
  • Thực hiện theo và cẩn thận ghi lại các thủ tục để đảm bảo lời nhắc của các anh chị em là nhất quán và chính xác
  • Chứng minh rằng bạn có thể được tin tưởng để làm việc độc lập
  • Hỏi người giám sát của bạn những kỹ năng nào bạn nên cải thiện để tăng thêm giá trị cho công ty. Nếu họ đề nghị làm một chứng nhận, hãy loại bỏ nó (nhưng xem liệu họ có trả tiền cho nó không)
  • Học tất cả những gì bạn có thể từ những đồng nghiệp có nhiều kinh nghiệm hơn bạn. Tuy nhiên, đừng đi đường tắt hoặc chọn những thói quen xấu. Hãy chắc chắn làm theo các thủ tục theo chỉ dẫn của chủ lao động của bạn
  • Cộng tác hiệu quả trong các nhóm và tập trung vào giải quyết vấn đề
  • Thể hiện khả năng lãnh đạo bằng cách làm gương cho người khác noi theo
  • Đào tạo công nhân mới một cách kiên nhẫn và kỹ lưỡng. Trả lời câu hỏi của họ và giữ cho họ có động lực để học những điều mới
  • Luôn gắn bó với các tổ chức chuyên nghiệp và cập nhật những đột phá. AI đang phát triển nhanh chóng và nền tảng mới đang bị phá vỡ mỗi ngày
  • Hãy nhận thức được những lo ngại liên quan đến sự gia tăng theo cấp số nhân của AI, bao gồm cả những lo lắng về điểm kỳ dị công nghệ - một sự kiện dự kiến trong tương lai sẽ "liên quan đến các chương trình máy tính trở nên tiên tiến đến mức trí tuệ nhân tạo (AI) vượt qua trí thông minh của con người, có khả năng xóa bỏ ranh giới giữa nhân loại và máy tính".
Công cụ/Tài nguyên được đề xuất

Các trang web

Sách vở

Kế hoạch B

Prompt Engineering là một nghề nghiệp nóng ngay bây giờ, nhưng xu hướng đó có thể không kéo dài mãi mãi. Mức lương tiềm năng là một thỏi nam châm thu hút hàng tấn sinh viên mới háo hức nhảy lên chuyến tàu nước thịt. Đồng thời, AI tiếp tục phát triển và cuối cùng có thể thực hiện lời nhắc của riêng mình. Nếu điều đó xảy ra, một số người vội vã học các kỹ năng nhắc nhở có thể thấy mình không có cơ hội làm việc. Chúng tôi không thể dự đoán tương lai, nhưng nếu bạn quan tâm đến việc khám phá các nghề nghiệp tương tự, chúng tôi khuyên bạn nên xem xét những điều sau:

  • Kỹ sư/Kiến trúc sư dữ liệu lớn
  • Nhà phát triển Business Intelligence
  • Nhà khoa học nghiên cứu thông tin và máy tính
  • Quản lý hệ thống máy tính và thông tin
  • Kỹ sư phần cứng máy tính
  • Kiến trúc sư mạng máy tính
  • Lập trình viên máy tính
  • Chuyên gia hỗ trợ máy tính
  • Nhà phân tích hệ thống máy tính
  • Quản trị viên cơ sở dữ liệu và Kiến trúc sư
  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Chuyên viên Phân tích An toàn Thông tin
  • Nhà toán học và thống kê
  • Kỹ sư học máy
  • Kỹ sư robot
  • Kỹ sư phần mềm
  • Kiến trúc sư phần mềm
  • Nhà phát triển web

Nguồn cấp tin tức

Việc làm nổi bật

Các khóa học và công cụ trực tuyến

SALARY AND JOB OUTLOOK
Choose a Subregion:

Annual Salary Expectations

$67K
$104K
$152K

New workers start around $67K. Median pay is $104K per year. Highly experienced workers can earn around $152K.

Source: State of California, Employment Development Department