職業の傾向は、特にテクノロジーの進歩に伴い、移り変わります。 人工知能 (AI)。 アクセラレーテッド エンジニアリングは、検討すべき新しいキャリア パスの XNUMX つです。 これはコンピューター プログラミングと比較できますが、異なる点は、プログラマーがコンピューターが実行するコードを記述する責任があるということです。 したがって、スポット エンジニアは、コンピュータが他のコンピュータが実行するコードを作成するのを支援します。 しかし、正確にどうすればすぐに優秀なエンジニアになれるのでしょうか? この記事では、その詳細などについて説明します。
ラピッドエンジニアリングの定義
ラピッド エンジニアリングは AI ベースのテクノロジーであり、それ自体は NLP (自然言語処理) モデルと機械学習に基づいています。 AI テクノロジーが学習し、適切かつ適切な応答を提供できるようにするには、明確に定義されたプロンプトが必要です。 AI テクノロジーのプロンプトの作成は、望ましい方法で動作するようにマシンに通信するために必要な繊細さの好例です。
AI モデルのトレーニングを容易にするために、構造データ入力を微調整するには、高品質のプロンプトが必要です。 これにより、高い効率が可能になります。 入力が弱い場合、応答は不正確になり、この不正確な入力によって AI が混乱し、本来の処理ができなくなります。
この分野の専門家の需要が高まっているのは、ビッグデータ分析によるものです。 現在、多くの組織はビッグデータを利用して、意思決定に役立つ洞察を開発しています。 スポット エンジニアは、データ処理を支援するソフトウェア ソリューションを設計および実装します。 この職業で成功するには、経験、業界知識、技術スキルが必要です。
優秀な高速エンジニアになろう
スピードエンジニアリングで最高になる方法をご紹介します。
1. コンピュータサイエンスまたは関連分野の学位を取得する
インスタント エンジニアには、優れたコンピューター サイエンスの基礎が必要です。 したがって、ソフトウェア エンジニアリングとコンピューター サイエンスは、学習を検討すべき分野の一部です。 この学歴があれば、この分野で必要なスキルを身につけることができます。 コンピュータ サイエンスの学位プログラムは通常、オペレーティング システム、コンピュータ組織、データ構造、アルゴリズム、プログラミングを扱います。 さらに、現在はビッグ データ分析コースも提供されています。 これらは、学生に現在使用されているツールやテクノロジーを直接体験してもらうことを目的としています。
2. ビッグデータ技術の経験を積む
優れたアジャイル エンジニアになるには、ビッグ データ テクノロジの専門知識が必要です。 これらのツールは、データをリアルタイムで分析および処理するために使用されます。 このデータは一括して処理されます。 この分野で優れた能力を発揮するには、オンライン コースを検討するか、共同コーディング イベントであるハッカソンに参加することを検討してください。 オープンソース プロジェクトを扱うと、さらなる利点が得られます。 この分野で経験を積むためのもう XNUMX つのアイデアは、インターンシップを確保することです。 初心者レベルの仕事やトレーニングを受けると、現場でビッグ データ テクノロジーを学ぶことができます。
3. いくつかのプログラミング言語を理解する
インスタントエンジニアは、次のようなさまざまなプログラミング言語を使用して作業する必要があります。 GPT-3 و GPT-4 そしてロブタなど。 彼らを知ることで、成功のチャンスが高まります。 スキルを応用したり、オープンソース プロジェクトに貢献したり、特別なプロジェクトを担当したりする機会が得られます。
4. データのアルゴリズムと構造を学ぶ
コンピューター サイエンスはデータのアルゴリズムと構造に依存しています。 これらはスポットエンジニアにとって必須のものです。 さまざまなデータ構造ツリー、リンク リスト、配列を明確に理解する必要があります。 検索や並べ替えなどのアルゴリズムにより、データの処理と分析が可能になります。
この分野の知識を得るには、オンライン コースを受講したり、コーディング チャレンジに参加したり、教科書を読んだりできます。 さらに、一部の大学では、インスタント エンジニアとして成功するための知識を学生に提供するソリッド データ構造とアルゴリズムのコースを提供しています。
5. カンファレンスに出席し、オンライン コミュニティに参加する
これは、急速なエンジニアリングの発展を常に最新の状態に保つための最良の方法の XNUMX つです。 コミュニティのイベントやカンファレンスに参加すると、業界の専門家や専門家と出会うことができます。 このような専門家とつながることで、理解する必要があるすべての新しいテクノロジーについて知ることができます。
ソーシャル メディア グループやフォーラムから、この分野に必要な知識を得ることができます。 業界の思想的リーダーとネットワークを築き、アジャイル エンジニアリングの現在の開発と傾向に関する直接の情報を得ることができます。
6. プロジェクトに挑戦してポートフォリオを構築する
プロジェクトのポートフォリオを作成して、あなたがこの職業に真剣に取り組んでいることを潜在的な雇用主に示す必要があります。 オープンソースの貢献を試したり、独自のプロジェクトを処理したりできます。 雇用主や顧客のために行われた作業を利用して、最適なポートフォリオを構築することもできます。
自分の興味や強みを示すプロジェクトを選択してください。 ポートフォリオはトピックに焦点を当て、雇用主が興味を持てるように整理されている必要があります。 さらに、プロジェクトを最大限に紹介するためにオンライン プラットフォームを活用してください。
7. 専門的なネットワークを構築する
これは、多くの分野におけるキャリア開発と成長にとって重要な部分です。 ネットワーキングを通じて、多くの機会に恵まれ、専門家から学ぶ機会が得られます。 ネットワークを構築することで、雇用主と連絡を取ることができ、同じ興味を持つ人々とつながることができるため、自分の興味のある分野で何が起こっているかをすべて知ることができます。
強力なネットワークを構築する最善の方法は、コミュニティに参加し、業界関連のイベントに参加することです。 さらに、専門組織への参加も検討してください。 このような措置を講じることは、スポット エンジニアの雇用を検討している企業にとって大きな違いをもたらす可能性があります。
スポットエンジニアの職務要件
既存のエンジニアには、このパスが選択された後に何が期待されるのか明確な概要を提供する必要がある役割がいくつかあります。
- スポット エンジニアは、AI が生成したスクリプトをテスト、改善、開発するための短いプロンプトを作成する必要があります。
- 即席エンジニアは大量のデータを扱う必要があります。 これらのデータベースを取り込んでアクセスするには、チームと緊密に連携する必要があります。 これは、データ アナリスト、製品デザイナー、コンテンツ作成者など、他の専門家と協力して作業するためのスキルが必要であることを意味します。
- 資格のあるエンジニアは、常にクレームの品質を向上させることに積極的に取り組む必要があります。 プロンプトから最良の結果を得るには、プロンプトが意味的または文法的な曖昧さのないように適切に記述されている必要があります。
- 現在のすべてのクレームのパフォーマンスを監視および分析し、改善方法を探すのはスポット エンジニアの責任です。
- スポット エンジニアは、パフォーマンスを向上させるために、既存の主張を改善する必要もあります。
- すぐにエンジニアになるには、テクノロジーの分野で起こっている発展についていく必要があります。
優秀なアジャイルエンジニアになるためのスキル
スポット エンジニアが成功するには、幅広いスキル、特に技術的なスキルが必要です。 これらのスキルは、AI のあらゆる可能性を分野として活用するのに役立ちます。
- 有効な主張を思いつくには、高い問題解決能力と分析スキルが必要です
- スポット エンジニアは、ビッグ データ テクノロジの専門知識の恩恵を受けます。
- スポット エンジニアは、いくつかのプログラミング言語に精通している必要があります。 AI ベースのテクノロジーを使用して収集されたデータは、これらの言語を使用して分析および処理する必要があります。 この良い例は次のとおりです AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、。 このチャットボットはデータ収集には役立ちますが、データの視覚化や探索には役立ちません。 アクセスするデータは、次のような言語を使用した人工知能技術を使用して処理する必要があります。 Python .
- AI テクノロジーが機能するには、自然言語処理または機械学習が必要です。 したがって、この職業に真剣に取り組む場合は、テクノロジーを深く理解する必要があります。
- 特に開発者にとっては、アジャイル エンジニアリングに関連する原則を理解する必要があります。
ラピッドエンジニアリング資格
優秀な Rapid Engineer になるには、必要な教育資格が必要です。
- コンピューターサイエンスの学士号
- 人工知能テクノロジーに焦点を当てたその他の関連分野の学位。 そうすることで、仕事でより良くなる可能性が高まります。
- さまざまな AI モデルの長所、短所、運用、インフラストラクチャに関する深い知識
-
アジャイル エンジニアとして成功するためのツール
次の AI ツールは、ペースの速いエンジニアリングの取り組みに不可欠です。
- 事前にトレーニングされた生成トランスフォーマー ツール: GPTtools と略称されるこれらの強力なツールは、パラメーターを変更して出力を生成するのに役立ちます。 クイック ジオメトリを適切に使用するには、構文が正しいことを確認し、単純な入力に固執してください。
- OpenAI プレイグラウンド: これらは、タスクのパフォーマンス評価、実験分析、予測言語などのタスクを処理できます。
- プロンプトベース: Rapid Engineering では、このツールは、さまざまなモデルに対して効果的なクレームを作成する方法を学習するのに役立ちます。
- GitHub: これにより、ソフトウェア開発およびコラボレーション サービスが提供されます。 コード管理、ソーシャル ネットワーキング、プロジェクト調整、問題追跡なども GitHub でカバーされています。
加速エンジニアリングで視野を広げる
アジャイル エンジニアリングは、テクノロジーに精通した人々に、さまざまなセクターの企業と協力して AI モデルをトレーニングし、即時に支援を提供する機会を与える、儲かる分野です。
この分野で成功するチャンスを得るには、スキルを学び、知識を収集し、経験を積み、ネットワークを築き、強固なポートフォリオを構築してください。 これらは、この分野で有益なキャリアの主な要素です。 この情報は、すぐに優秀なエンジニアになるためのあなたの質問に答えましたか? 以下のコメントセクションでお知らせください。