Як быць на крок наперадзе ў ІТ-кар'еры? Гісторыя ML-інжынера Amazon

Маханты атрымаў ступень магістра ў 2011 годзе і пачынаў кар’еру як Java-распрацоўшчык. У той час машыннае навучанне яшчэ не было ў трэндзе. «Праекты па machine learning амаль не сустракаліся, усе лічылі, што гэта занадта складана», — успамінае ён. Каб асвоіць новы напрамак, інжынер вывучаў бясплатныя анлайн-рэсурсы і ўдзельнічаў у хакатонах.

Першы досвед ён атрымаў на працоўным месцы пасля таго, як кіраўнік заўважыў яго цікавасць да машыннага навучання. «Менеджар сказаў: „Раз ты гэтым займаешся, давай паспрабуем пабудаваць што-небудзь разам“. Так я атрымаў практыку ў кампаніі, хоць гэта і не было паўнавартасным праектам па машынным навучанні».

Паводле слоў інжынера, міф пра «магію» машыннага навучання перашкаджаў многім спецыялістам. «На самай справе гэта яшчэ адзін напрамак у праграмаванні. Трэба выйсці з зоны камфорту і паспрабаваць на практыцы», — кажа ён. Маханты раіць праграмістам шукаць магчымасці ўнутры сваіх кампаній і абмяркоўваць іх з менеджарамі, а не спрабаваць адразу перайсці на ML-ролю звонку.

Сёння, адзначае ён, інфармацыйнага шуму вакол штучнага інтэлекту стала яшчэ больш. «Сігналы прыходзяць з навуковых артыкулаў, канферэнцый і ад лідараў індустрыі. Трэба разумець, якія інавацыі вызначаць будучыню. Напрыклад, наступным вялікім напрамкам стане робататэхніка», — лічыць спецыяліст.

Зараз Маханты працуе ў Amazon ужо тры гады. Пры гэтым інжынер упэўнены: машыннае навучанне не заўсёды з’яўляецца ўніверсальным рашэннем, але менавіта яно дапамагае спецыялістам заставацца запатрабаванымі. «Калі вы толькі пішаце код і не думаеце пра інавацыі, праз пяць-дзесяць гадоў рызыкуеце застацца ззаду», — падсумаваў ён.