המסלול הנכון לקריירה בבינה מלאכותית [פודקאסט עושים תוכנה]

אחת השאלות הנפוצות ביותר בתחום ה-DS/ML היא איך להיכנס לתחום. בעקבות העליה בפופלאריות של עולם הבינה המלאכותית עוד ועוד אנשים מעוניינים לעשות את צעדיהם הראשונים בעולם זה, אך לא תמיד יודעים כיצד. כדי לעשות סדר בנושא ועל מנת לפרוש בפני אלו שבראשית דרכם את האופציות השונות העומדות בפניהם, הוזמנתי על ידי עמית בן דור לשיחה מקיפה על הנושא כחלק מהפודקאסט המצליח "עושים תוכנה". כך יצא שהקלטנו שני פרקים מלאים אשר עוסקים בסוגיה ממספר זוויות שונות – החל מהסבר פשוט לכל תפקיד בתחום ועד טיפים מתקדמים לאיך אפשר להתברג בתעשיית ה-ML בארץ.

בפרק הראשון, הסברנו תחילה מדוע התחום צובר תאוצה רבה כל כך בשנים האחרונות ומה המוטיבציה של אנשים רבים לנסות להצטרף אליו. דברנו על המשכורות הגבוהות, הפיתוח בחזית העשייה, הפן המחקרי של העבודה ועוד סיבות נוספות. לאחר מכן, ורגע לפני שאנחנו צוללים לאיך אפשר להיכנס לתחום, שטחנו בפני המאזינים את מגוון התפקידים הרחב שיש בעולם ה-AI והסברנו בצורה פשוטה מה מגדיר כל תפקיד, מה תחום העיסוק שלו ובמה הוא שונה משאר התפקידים. התייחסנו כמובן לתפקידי ה-Data scientist, Data Analyst, חוקר ועוד. זו הזדמנות מצוינת עבור כל מי שלא היה בטוח בהבדלים בין התפקידים, להבין כעת מה מבדיל כל תפקיד ותפקיד.

Listen to "[עושים תוכנה] איך נכנסים לעולם הData science? המתכון המלא" on Spreaker.

בשלב הבא, הסברנו איך נראת שגרת העבודה של Data scientist ומה תחומי האחריות שלו, איך מתאפיינת העבודה היומיומית שלו ומה האתגרים עמם הוא ניצב. לסיכום הפרק הראשון, דנו בקצרה בשאלה כיצד ניתן לדעת האם התחום מתאים לכם ואילו שאלות אתם יכולים לשאול את עצמכם כדי לדעת את מידע ההתאמה אליו.

בפרק השני, לאחר שיצאנו מנקודת הנחה ששכנענו אתכם כי מדובר על תחום מעניין, דיברנו על הדרכים השונות להשיג את דריסת הרגל הראשונה שלכם בתחום. כפי שציינתי בהתחלה, אחד הסוגיות הכי קשות בעולם ה-AI הוא חסמי הכניסה הגבוהים הקיימים בו. בפרק זה דנו על כך שאין דרך אחת נכונה להשיג את העבודה הראשונה שלכם וכי יש מספר ערוצים בהן ניתן לצבור ניסיון או ליצור קשרים. כמו כן, דנו בשאלה הנצחית "האם צריך תואר שני כדי להיכנס לתחום" ונסינו לפרק את ההנחה הזו ולזקק אותה לכדי תובנה ברורה.

לשם כך, הזמנו את חברנו הטוב עמית מנדלבאום, Director AI בחברת Nvidia שיעניק את הזווית שלו לסוגיה. לצד השאלה אודות הכדאיות של התואר השני, דברנו על היעילות של סוגי ההכשרות השונים שקיימים בארץ ועל הערך המוסף שלהם (וגם איך לבחור הכשרה מוצלחת באמת). לצד הכשרות אלה, דברנו על החשיבות של פרויקט רציני ראשון בתחום, כזה שיאפשר לכם ללכלכך את הידיים ולהציג קוד שאתם כתבתם בראיונות עבודה. במקביל שתפתי את רשימת הקורסים והספרים המומלצים של חברי הקהילה. לקינוח, שמענו את אלעד כהן VP Data Science Research בחברת Riskified שהעניק לנו כמה טיפים לגבי איך לכתוב קורות חיים עבור תפקידי DS בצורה טובה.

Listen to "[עושים תוכנה] המסלול הנכון לקריירה בבינה מלאכותית" on Spreaker.

האזנה נעימה!