亞馬遜ML工程師教你提早搶先人工智能潮流

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我係Amazon嘅機器學習工程師,預見到ML熱潮,呢啲係我嘅前瞻建議

Suvendu Mohanty係Amazon嘅機器學習工程師,佢最初係傳統軟件工程師,後來憑住對機器學習(ML)將會爆發嘅預見,成功轉型入行。佢分享咗自己點樣透過自學同主動爭取機會,走上機器學習嘅道路。

Mohanty話:「如果你淨係寫代碼,但冇乜創新,咁你可能會落後,工作都有風險。」佢早期係靠網上免費資源自學,參加hackathon比賽,仲喺公司主動爭取做ML項目,慢慢累積經驗。

我2011年攞咗計算機科學碩士學位,初時走軟件工程路線,做Java開發。六七年後,我開始留意機器學習,但當時ML並未流行,相關項目好少,學校課程亦未普及呢方面知識。對於好多早期職業嘅軟件工程師嚟講,冇正式嘅機器學習培訓。

我第一步係自學,利用免費網上資源,仲參加hackathon。呢啲嘗試引起咗我manager嘅注意,佢話:「既然你有興趣做機器學習,我哋想做啲相關嘅項目,你可唔可以幫手?」咁我喺工作中開始接觸ML,雖然唔係全職,但已經係好好嘅開始。

依家ML熱潮席捲全球,人人都講ML,但當年大家都覺得好難入手,甚至有誤解。我覺得機器學習其實只係軟件工程嘅另一個分支,冇乜神秘。要入行,最快嘅方法係喺公司內爭取機會,唔好淨係靠網上學習。

Mohanty提醒大家,機器學習唔係萬能解決方案,但係保持市場競爭力嘅一個好方法。社交媒體上有好多雜音,要識得過濾,搵出真正嘅「訊號」。呢啲訊號通常來自研究論文、業界領袖同專業會議。

佢自己就會追蹤呢啲資訊,發掘未來趨勢,例如下一個熱門領域可能係機械人技術。

未來五至十年,大家要識得判斷需求走勢。淨係寫代碼冇創新,工作風險大。三年前我加入Amazon,呢度嘅文化推崇創新同競爭,呢點我最欣賞。

專業評論與啟示

Mohanty嘅經歷提醒咗我哋喺快速變化嘅科技世界,要持續學習同主動出擊,先可以保持優勢。佢強調機器學習唔係遙不可及嘅神話,而係軟件工程嘅延伸,呢個觀點對好多初學者有啟發性,減低咗入門嘅恐懼感。

同時,佢提到嘅「訊號與雜音」概念,尤其值得香港嘅科技從業員注意。喺資訊爆炸嘅時代,識得篩選可靠資料、追蹤行業領袖、參與專業活動,先能真正掌握未來趨勢,唔會被浮誇嘅潮流誤導。

另外,Amazon嘅創新文化亦係一個重要啟示:企業環境若能鼓勵員工主動承擔新挑戰,將有助員工快速成長,提升整體競爭力。香港企業若想培育更多AI及機器學習人才,應該思考點樣打造類似嘅「創新生態」,而唔係只係追求短期效益。

總括而言,Mohanty嘅故事係一個關於自我驅動、終身學習同適應未來工作模式嘅典範。對於香港年輕工程師或轉型者,佢嘅建議值得深思:唔好怕跨界,唔好怕挑戰,主動搵機會先係成功關鍵。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

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