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KI ist heutzutage ein heißes Thema. Sie wird in allen Bereichen eingesetzt, um reale Probleme zu lösen. Lassen Sie uns die Schritte zum Aufbau einer Karriere in der KI besprechen.
Schritt 1: Eine Bildungsgrundlage schaffen
Wählen Sie den Abschluss, der zu Ihren Karriereplänen im Bereich KI passt. Sie können sich für einen Abschluss in Informatik, Mathematik oder Ingenieurwissenschaften entscheiden. Wenn Sie einen Informatikkurs belegen, lernen Sie Programmiersprachen und Algorithmen kennen. Mathematik- und Statistikkurse umfassen Themen wie Wahrscheinlichkeitsrechnung, lineare Algebra und Infinitesimalrechnung. Ingenieurstudiengänge konzentrieren sich normalerweise auf Signalverarbeitung und Robotik. Es gibt mehrere On-line-Kurse zu verschiedenen Bereichen der KI. Die Kurse umfassen Unterabschnitte mit Tutorials und Aufgaben. Sie können im eigenen Tempo absolviert werden oder einen festen Zeitplan haben. Sie sind auf beliebten Plattformen wie edX, Coursera und Udemy zu finden.
Schritt 2: Praktisches Lernen
Beteiligen Sie sich an Projekten und Wettbewerben
Projekte und Wettbewerbe vermitteln praktische Erfahrung bei der Lösung realer Probleme mithilfe von KI. Sie verbessern unsere KI-Konzepte und schärfen unsere Problemlösungsfähigkeiten. Sie sollten zunächst grundlegende Projekte umsetzen und dann an Wettbewerben teilnehmen. Einige gängige KI-Projekte umfassen Bildklassifizierungsaufgaben wie Ziffernerkennung oder Objekterkennung. Projekte zur Verarbeitung natürlicher Sprache beinhalten häufig Stimmungsanalysen oder Chatbots. Einige der beliebtesten KI-Wettbewerbe sind ImageNet Giant Scale Visible Recognition Problem (ILSVRC), AI for Social Good Problem und NeurIPS Challenges. Sie sollten auch an Hackathons teilnehmen, um verschiedene Projekte zu erkunden.
Sichere Praktikumsmöglichkeiten
Ein Praktikum vermittelt Ihnen praktische Erfahrung und kann auch zu einer Vollzeitstelle führen. So bekommen Sie ein Praktikum: Identifizieren Sie zunächst die Unternehmen für künstliche Intelligenz, die Praktikanten beschäftigen. Knüpfen Sie on-line und offline Kontakte zu KI-Experten. Stellen Sie sicher, dass Ihr Lebenslauf im Abschnitt „Fähigkeiten“ und im Abschnitt „Bildung“ KI-bezogene Informationen enthält. Erstellen Sie ein Portfolio mit KI-Projekten und -Forschung. Achten Sie darauf, dass Ihre Bewerbung auf das Unternehmen und die Stelle zugeschnitten ist. Es ist wichtig, die Projekte und Erfahrungen im Zusammenhang mit der Praktikumsstelle im Vorstellungsgespräch zu besprechen. Und zu guter Letzt: Vergessen Sie nicht, die Personalvermittler zu kontaktieren.
Schritt 3: Portfolio und Netzwerk aufbauen
Ein überzeugendes Portfolio ist wichtig, um Ihre Fähigkeiten im Bereich KI zu zeigen. Das Portfolio sollte professionell gestaltet sein. Sie sollten Ihre Arbeit in wissenschaftlichen Zeitschriften und auf Web sites veröffentlichen. Darüber hinaus sollten Sie Artikel schreiben und zu Open-Supply-Projekten beitragen. Sie können beispielsweise GitHub verwenden, um Ihren Code zu teilen und mit Kollegen zusammenzuarbeiten. Networking führt zu beruflichem Wachstum und Wissensaustausch im Bereich KI. Interagieren Sie mit Experten auf LinkedIn, um innerhalb der KI-Group in Kontakt zu bleiben. Folgen Sie Tech-Influencern wie Elon Musk und Andrew Nj und beteiligen Sie sich an ihren Diskussionen. Nehmen Sie an lokalen KI-Treffen teil, um über die neuesten KI-Developments auf dem Laufenden zu bleiben. Treten Sie außerdem Foren wie Reddits r/MachineLearning bei und diskutieren Sie KI-Themen.
Schritt 4: Bereiten Sie sich auf den Arbeitsmarkt vor
Erstellen Sie einen Lebenslauf und ein Anschreiben
Sie sollten sicherstellen, dass das Format Ihres Lebenslaufs korrekt ist. Überarbeiten Sie daher den vorliegenden Lebenslauf, bevor Sie ihn zur Bewerbung einreichen. Sie sollten jedes Anschreiben an die Stelle anpassen, auf die Sie sich bewerben. Am besten überprüfen Sie die Unternehmenskultur, um deren wichtigsten Anforderungen zu entsprechen. Sie sollten im Anschreiben erklären, warum Sie an der Stelle interessiert sind. Der Inhalt des Anschreibens sollte eine kurze Zusammenfassung Ihrer besten und relevantesten Erfahrungen sein.
Unternehmen und Rollen erforschen
Sie sollten sich vorher über den Arbeitgeber und die Stelle, an der Sie interessiert sind, informieren. Machen Sie sich ein Bild über die Ziele des Unternehmens und die jüngsten Ereignisse. Sie sollten sich auch mit der Unternehmenskultur und den Werten des Unternehmens befassen. Auf diese Weise erhalten Sie einen allgemeinen Eindruck davon, wie das Unternehmen funktioniert. Außerdem können Sie so leichter Fragen im Vorstellungsgespräch beantworten.
Hier sind die KI-Karrieren, die derzeit beliebt sind:
- Datenwissenschaftler: Analysieren Sie Daten, um wertvolle Erkenntnisse und Muster zu finden
- Ingenieur für maschinelles Lernen: Erstellen und implementieren Sie Systeme, die maschinelles Lernen nutzen
- KI-Forscher: Durchführung von Forschung zur Entwicklung neuer und verbesserter KI-Technologien
Üben Sie Interviewtechniken
Fragen zum Geschäftsverhalten in Vorstellungsgesprächen sind oft allgemeiner Natur und beziehen sich nicht auf einen bestimmten Beruf. Sie können die Methode „Struktur, Aufgabe, Aktion, Ergebnis“ verwenden, um diese Fragen zu beantworten. Die Abteilung für Karriereberatung und berufliche Entwicklung des MIT hat die STAR-Methode in Kind eines Storytelling-Prozesses erklärt.
Quelle: https://capd.mit.edu/assets/the-star-method-for-behavioral-interviews/
Es sollten Scheininterviews durchgeführt werden, um das Interview nachzuahmen und Suggestions zur Leistung zu erhalten. Darüber hinaus sollten Sie mehr Codierungsprobleme auf Plattformen wie Leetcode lösen.
Einpacken
Sie können eine erfolgreiche Karriere in der KI machen, indem Sie die Schritte in diesem Artikel befolgen. Jeder Schritt ist in der aufgeführten Reihenfolge gleich wichtig. Wenn Sie die erforderlichen Fähigkeiten für KI erwerben, sind Sie bereit, Teil der Welt der KI zu werden.
Jayita Gulati ist eine Enthusiastin für maschinelles Lernen und technische Autorin, die von ihrer Leidenschaft für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen angetrieben wird. Sie hat einen Grasp-Abschluss in Informatik von der Universität Liverpool.