“2024 求职就业
名师指路 不走弯路
美国国家工程院（National Academy of Engineering, NAE）公布了今年的新增院士名单，其中就包括了黄仁勋。
黄仁勋入选理由是：「用高性能图形处理单元，推动了人工智能革命。」
这是美国工程师的最高专业荣誉之一。
AI应被视为合作者，而非替代者
黄仁勋当选也不太令人意外，在 AI 浪潮下，英伟达最近市值再次创下历史新高，比英特尔、AMD 、高通、博通加起来还高，成为「芯片之王」。

AI的出现，特别是大语言模型如GPT的应用，对计算机行业产生了颠覆性的影响。
根据layoff.fyi数据显示，2024年103家科技企业进行了裁员，28963位员工失去了饭碗。
这种情况突显了技术进步和工作不安全感之间复杂的相互作用，给就业的未来蒙上了阴影。
许多人开始询问哪些职业是安全的，哪些职业有风险。但随着人工智能的成熟，它的角色应该更多地被视为合作者而不是替代者。
长期来看，随着越来越多的公司布局AI相关的工作流程，和AI相关的岗位数量将会增加。
科技行业技能提高方向
科技行业的求职者为了成功地弥合行业中存在的技能差距，我们自己必须意识到目前自己的技能组合，从而针对性提高改变，以保持相关性并利用人工智能带来的机会。
科学与机器学习和深度学习技术
具备扎实的机器学习和深度学习理论基础，熟悉常用的机器学习算法和深度学习框架，能够应用这些算法和框架解决实际问题。
编程技能
熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java或C++，能够编写高效、可扩展的代码。同时需要了解常用的AI相关库和工具，如TensorFlow、PyTorch等。
数据分析和处理
具备良好的数据分析和处理能力，能够对大规模数据进行清洗、转换和整理，提取有用的特征，并进行数据可视化和统计分析。
算法和模型调优
能够优化和改进现有的机器学习和深度学习模型，提高其性能和效果。具备调参经验，能够通过调整超参数和采用其他技术手段提升模型的准确度和泛化能力。
领域知识和问题解决能力
人工智能应用于各个领域，例如医疗保健、金融、机器人和自治系统。开发人员应该获取特定领域的知识，以了解特定行业的挑战、要求和限制。强大的问题解决能力、批判性思维以及将复杂问题分解为可管理组件的能力对于设计有效的人工智能解决方案至关重要。
终身学习和适应能力
随时了解人工智能的最新研究、技术和进展。跟上在线课程、参加会议、参与人工智能社区以及探索开源项目可以帮助开发人员在这个充满活力的领域保持领先地位。
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