职业趋势来来去去，尤其是随着技术的进步，尤其是 人工智能 (AI). 加速工程是要考虑的较新的职业道路之一。 它可以比作计算机编程，但不同之处在于程序员负责编写计算机执行的代码。 因此，现场工程师帮助计算机编写其他计算机执行的代码。 但究竟如何快速成为一名优秀的工程师呢？ 本文将介绍这些细节以及更多内容。
快速工程的定义
快速工程是一种基于 AI 的技术，它本身基于 NLP（自然语言处理）模型和机器学习。 需要一个明确定义的提示，让 AI 技术学习并提供适当和相关的响应。 为 AI 技术编写提示是一个很好的例子，它说明了与机器通信以按预期方式工作所需的微妙之处。
需要高质量的提示来微调任何结构数据输入，以方便AI模型的训练。 这允许高效率。 当输入较弱时，反应不精确，这种不精确的输入会使 AI 感到困惑，使其无法按应有的方式进行处理。
由于大数据分析，对该领域专业人员的需求增长。 如今，许多组织依靠大数据来开发有助于决策的洞察力。 Spot 工程师设计和实施软件解决方案以辅助数据处理。 您需要经验、行业知识和技术技能才能在这个行业中茁壮成长。
成为优秀的快速工程师
以下是成为最佳速度工程的方法。
1.获得计算机科学或相关领域的学位
即时工程师需要良好的计算机科学基础。 因此，软件工程和计算机科学是您应该考虑学习的一些领域。 凭借这种教育背景，您将获得该领域所需的技能。 计算机科学学位课程通常涵盖操作系统、计算机组织、数据结构、算法和编程。 此外，今天还开设了大数据分析课程。 这些旨在让学生亲身体验当今使用的工具和技术。
2. 获得大数据技术经验
要成为一名出色的敏捷工程师，您需要具备大数据技术方面的专业知识。 这些工具用于实时分析和处理数据。 此数据是批量处理的。 要想在这一领域脱颖而出，可以考虑在线课程或参加编程马拉松，这些都是协作编码活动。 处理开源项目会给你带来额外的优势。 获得该领域经验的另一个想法是获得实习机会。 获得入门级工作或培训可以让您了解工作中的大数据技术。
3.了解一些编程语言
即时工程师需要使用不同的编程语言，例如 GPT-3 و GPT-4 还有RobTa等等。 了解他们会给你更大的成功机会。 有机会应用您的技能、为开源项目做出贡献或处理特殊项目。
4. 学习数据算法和结构
计算机科学依赖于数据算法和结构。 这些都是现场工程师必不可少的东西。 你必须清楚地了解各种数据结构树、链表和数组。 搜索和排序等算法使数据处理和分析成为可能。
要获得该领域的知识，您可以参加在线课程、参加编码挑战或阅读教科书。 此外，一些大学还开设了实体数据结构和算法课程，让学生掌握成为即时工程师所需的知识。
5. 参加会议并成为在线社区的一部分
这是跟上快速工程发展的最佳方式之一。 参加社区活动和会议可以让您接触到行业专家和专业人士。 与这些专家联系可以让您了解您需要熟悉的所有新技术。
社交媒体团体和论坛可以深入了解该领域所需的知识。 您可以与行业中的思想领袖建立联系，以获得有关敏捷工程当前发展和趋势的第一手信息。
6. 接受项目来建立你的投资组合
您应该创建一个项目组合，以向潜在雇主表明您认真对待这个职业。 您可以试验开源贡献或处理您自己的项目。 您还可以使用为雇主或客户完成的任何工作来构建最佳组合。
选择能显示您的兴趣和优势的项目。 作品集应以主题为中心，并为雇主感兴趣而组织。 此外，利用在线平台最好地展示您的项目。
7.建立专业网络
这是许多领域职业发展和成长的重要组成部分。 通过网络，您有很多机会和向专家学习的机会。 通过网络，您可以与雇主建立联系并了解您感兴趣的领域中发生的一切，因为您与与您有相同兴趣的人建立了联系。
建立强大网络的最佳方式是参与社区并参加与行业相关的活动。 此外，考虑加入专业组织。 采取这些步骤对于那些希望聘请现场工程师的人来说可能会产生巨大的不同。
现场工程师的工作要求
有一些与现有工程师相关的角色，他们必须清楚地概述选择此路径后的预期结果。
- Spot 工程师需要编写简短的提示来测试、改进和开发 AI 生成的脚本。
- 即时工程师需要处理大量数据。 要摄取和访问这些数据库，他们必须与团队密切合作。 这意味着您需要具备与其他专业人士（如数据分析师、产品设计师和内容创作者）一起工作和协作的技能。
- 合格的工程师应该始终愿意提高索赔的质量。 为了从提示中获得最好的结果，它们应该写得很好，没有语义或语法上的歧义。
- 现场工程师有责任监控和分析所有当前索赔的性能并寻找改进方法。
- Spot 工程师还需要改进任何现有声明以提高其性能。
- 当您快速成为一名工程师时，您需要跟上技术的发展。
成为优秀敏捷工程师的技能
现场工程师需要广泛的技能，尤其是技术技能，才能茁壮成长。 这些技能可帮助您利用 AI 作为一个领域的所有可能性。
- 要提出有效的主张，您需要具备高超的问题解决和分析能力
- Spot 工程师受益于大数据技术的专业知识。
- 现场工程师需要熟悉多种编程语言。 使用基于 AI 的技术收集的任何数据都必须使用这些语言进行分析和处理。 一个很好的例子是 ChatGPT. 该聊天机器人有助于数据收集，但无助于数据可视化和探索。 您访问的数据必须使用人工智能技术使用语言进行处理，例如 Python .
- 人工智能技术需要自然语言处理或机器学习才能发挥作用。 所以，如果你认真对待这个职业，你必须对技术有深入的了解。
- 您需要了解与敏捷工程相关的原则，尤其是对于开发人员而言。
快速工程资质
要成为一名优秀的快速工程师，您需要具备必要的教育资格：
- 计算机科学学士学位
- 其他相关领域的学位，重点是人工智能技术。 这可以增加您在工作中做得更好的机会。
- 深入了解不同人工智能模型的优势、劣势、操作和基础架构
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助力您成为敏捷工程师的工具
以下 AI 工具对于您的快节奏工程之旅至关重要。
- 生成式预训练转换器工具： 缩写为 GPTtools，这些功能强大的工具可帮助修改参数以生成输出。 为了在快速几何中成功使用，请确保语法正确并坚持简单输入。
- OpenAI 游乐场: 这些可以处理任务性能评估、实验分析和预测语言等任务。
- 提示库： 在 Rapid Engineering 中，此工具可帮助您了解如何为不同的模型制定有效的声明。
- GitHub上: 这提供软件开发和协作服务。 代码管理、社交网络、项目协调和问题跟踪是 GitHub 涵盖的其他领域。
提高您在加速工程中的视野
敏捷工程是一个利润丰厚的领域，它让精通技术的人有机会与各行各业的公司合作，训练人工智能模型并提供即时帮助。
为了有机会在这个领域茁壮成长，学习技能，收集知识，获得经验，网络，并建立一个坚实的投资组合。 这些是该领域有利可图的职业的主要组成部分。 这些信息是否回答了您关于快速成为优秀工程师的问题？ 请在下面的评论部分告诉我们。
