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畀Meta炒魷變AI專家?轉行Prompt工程師上位攻略!

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從Meta裁員到AI提示工程師:我的職業轉型之路

我當時並不知道,從Meta裁員將成為我新職業的跳板——一份位於最新科技熱潮的前沿工作。

我經常被問及我是如何轉型為AI提示工程師的,特別是在這個領域仍然非常新穎的時候。當時,大多數人——包括我自己——對提示工程這個概念幾乎一無所知。

這份工作仍在不斷演變,隨著公司開設新職位並整合這些技能,我還沒聽過兩個完全相同的轉型故事。但以下是我在從CNN和NBC的電視新聞,以及在Meta的新聞和戰略夥伴關係工作中,轉型為提示工程師的幾個步驟。

我識別了適合我的機會

在被裁員後,我確定自己想留在科技行業,因此我花了很多時間研究我的新聞及科技合作經驗在哪裡可能會受到重視。

我消耗了所有的科技新聞八卦,並仔細研究公司和職位描述中的可轉移技能。我專注於尋找那些可能在持續裁員浪潮中能夠穩住或迅速恢復的公司。

我尋找穩定與增長

這意味著我聽到了很多關於OpenAI新推出的ChatGPT的信息,以及人們對它可能帶來的變化的期待和擔憂。作為一名內容創作者和前新聞工作者,我對將文學的掌控權交給機器人感到猶豫。但我能夠看到一個非常真實的市場變化即將來臨——這對我來說是一個機會。

我做了計算風險的決定

我在LinkedIn找到了一份合約職位,這是一家我非常想工作的公司,屬於新聞團隊,我肯定能融入其中。雖然這份工作有一些缺點,比如合約期限短和職位較低。

但這是在我目標公司之一的職位,職位描述明確表示這個內容編輯的角色將專注於平台最新的生成AI項目。這對我來說是一個值得冒的風險。

接觸到這項快速發展的新技術,可能讓我在其他工作申請中佔有優勢,即使這份合約最終沒有延長或轉為全職。

我保持好奇與樂於助人

在我甚至還未入職之前,我就詢問了有關改進生成AI內容質量的工作經驗。招聘經理的回應實際上是我第一次聽到“提示工程師”這個詞!

在我編輯和評價生成AI輸出時,我確保我的反饋清晰,並試著識別我看到的整體主題。我專注於我認為能解決提示或訓練中更大問題的內容,並希望通過展現對有用輸入的理解,為自己打開更多參與的門。

這一靈感為我帶來了良好的結果。現在,當我考慮如何讓生成AI過程在大規模運作時,我不會為每一個單獨的任務撰寫提示。我希望它能在很少出錯或偏離目標的情況下,運行數十次或數百次,這意味著我必須專注於能夠解決輸出中主題或趨勢的提示。

當我與希望轉型為提示工程師的人交談時,我總是告訴他們要考慮現在能從哪裡開始:

– 他們目前的公司是否在實施任何生成AI項目,他們可以提供幫助?
– 他們是否擁有可以使他們有資格評分或註解模型反應的技能或知識?

如果你能從小處著手,並證明你的輸入對提示過程是有價值的,你就能在提示工程領域創造機會。

我在履歷上添加了實用技能

我非常喜歡我所承擔的提示任務,並很快決心要獲得一個全職的角色,讓這項工作成為我的主要焦點。我在提示工程師的職位公告中不斷看到的一項技能要求是對編碼有一定的熟悉度,尤其是Python。

我不需要為自己正在做的工作編寫Python腳本,但我確實使用了一些現有的腳本。我想了解它們是如何工作的以及錯誤的含義。我希望變得更自給自足,更高效地工作,而無需等待工程師的幫助。我希望自己成為未來角色的更強候選人。

因此,我參加了一個在線課程來學習Python基礎,希望能在不必完全停下來去讀學位的情況下學到足夠的知識。我迅速掌握了術語,使我能更輕鬆地與工程師交流,並向團隊展示了我的承諾和價值。

這也讓我在求職申請中佔據了優勢,幫助我通過了簡單的編程測試,最終獲得了我目前在一家AI初創公司的提示總監職位。

回顧過去,我會說對任何職業而言,最大的教訓就是無論提示工程帶我去哪裡,都要不斷學習並保持開放的心態。

在我看來,Kelly Daniel的故事不僅是一次成功的職業轉型,更是對當今科技行業快速變化的深刻反思。她的經歷提醒我們,面對不確定性和挑戰時,保持好奇心和學習的態度是多麼重要。在這個瞬息萬變的時代,技能的更新與自我提升不僅是職業發展的關鍵,更是個人職業滿意度和幸福感的來源。這也啟示我們,無論在什麼行業,積極主動地尋找機會和提升自我,都是通往成功的必經之路。

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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