Hình ảnh do tôi tạo bằng Microsoft Image Creator
 

Kể từ khi OpenAI giới thiệu ChatGPT ra công chúng, một loạt các cuộc thảo luận đã xuất hiện trực tuyến về một công việc mơ ước mới: Kỹ thuật nhanh chóng. Nó được quảng cáo là “Công việc hấp dẫn nhất của AI”, hứa hẹn mức lương sáu con số không cần kinh nghiệm lập trình. Những người đam mê mô tả nó như một công việc của tương lai, Nơi bất cứ ai cũng có thể kiếm được lên đến $ 335K bằng cách điều khiển một robot thông minh tuyệt vời để đưa ra câu trả lời đúng. Không có gì ngạc nhiên, Instagram hiền nhân kiếm tiền, sự nghiệp YouTube nhà thuyết giáovà những nhà tiên tri tự xưng của TikTok đã lên tiếng rất nhiều về điều đó. Mặc dù điều này nghe có vẻ như một công việc mơ ước nhưng liệu nó có thực sự đạt được không? Hãy cùng đi sâu vào thực tế thị trường việc làm đằng sau sự cường điệu này để tìm hiểu.

Phân tích dữ liệu quảng cáo việc làm cung cấp những hiểu biết có giá trị về xu hướng nhu cầu lao động, trách nhiệm, trình độ chuyên môn và mức lương mong đợi. Vì vậy, tôi quyết định xem xét dữ liệu quảng cáo của cái gọi là “Công việc hấp dẫn nhất của AI” không có suy đoán hay giả định. Tôi đã thu thập 73 dữ liệu quảng cáo việc làm độc đáo được đăng gần đây từ các nền tảng đăng việc làm trực tuyến phổ biến. Đọc về phương pháp thu thập dữ liệu của tôi và truy cập tập dữ liệu tại đây. Mặc dù 73 có thể không phải là cỡ mẫu lý tưởng nhưng đó là điểm khởi đầu toàn diện cho phân tích của chúng tôi. Tiết lộ ban đầu thật đáng kinh ngạc: rất hiếm nhà tuyển dụng đang tìm kiếm “kỹ sư nhanh nhẹn”.

Bây giờ chúng ta hãy nhìn vào dữ liệu. Chức danh công việc được nhắc đến nhiều nhất là “kỹ sư nhanh chóng”. Tuy nhiên, các chức danh khác như “Nhà phân tích đổi mới CNTT”, “Kỹ sư ML/AI tự do”, “Nhà khoa học dữ liệu” và “Kỹ sư AI” cũng xuất hiện. Tôi đã tạo các đám mây từ ngữ về trình độ chuyên môn và trách nhiệm được đề cập trong bản mô tả công việc. Tôi không nghĩ những đám mây từ ngữ có mục đích tiết lộ những hiểu biết sâu sắc đặc biệt, nhưng chúng có thể thể hiện một phiên bản ngắn gọn của những điểm nổi bật quan trọng trong văn bản. Như bạn thấy, trong quảng cáo việc làm, nhà tuyển dụng đang nói về kinh nghiệm trong khoa học máy tính, phát triển mô hình, python, thiết kế nhanh, học máy, mô hình ngôn ngữ lớn, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo hơn những thứ khác.

1. Đây là cỡ mẫu lớn hơn đáng kể nếu bạn so sánh nó với nhiều bài báo mang tính giai thoại ban đầu đã xây dựng toàn bộ lập luận của họ về mức lương sáu con số mà không cần mã hóa chỉ từ một quảng cáo việc làm.
 

 

Tiếp theo, tôi sử dụng ChatGPT và Claude để tóm tắt kho văn bản quảng cáo được thu thập nhằm xác định các bằng cấp và bằng cấp kỹ thuật nhanh nhất. Tôi đã thực hiện nhiều vòng nhắc nhở với các cách tiếp cận khác nhau, sau đó kiểm tra dữ liệu theo cách thủ công để đảm bảo tôi nhận được kết quả đầu ra ổn định và hợp lệ.

Yêu cầu bằng cấp cần thiết cho công việc Kỹ sư nhanh chóng:

1. Thành thạo lập trình Python (2-5 năm kinh nghiệm) bao gồm kinh nghiệm với các framework AI/machine learning như TensorFlow, PyTorch, Keras.
2. Kiến thức làm việc về NLP và LLM (2-5 năm kinh nghiệm) như BERT, GPT-3/4, T5, v.v. Kiến thức về cách hoạt động của các mô hình này và cách tinh chỉnh chúng.
3. kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề mạnh mẽ. Khả năng suy nghĩ chín chắn, thiết kế các lời nhắc hiệu quả, phân tích hiệu suất của mô hình và khắc phục sự cố là rất quan trọng.
4. Chuyên môn về các nguyên tắc và kỹ thuật kỹ thuật nhanh chóng như chuỗi suy nghĩ, học tập trong ngữ cảnh, cây suy nghĩ, v.v. Điều này cho phép hướng dẫn các mô hình đạt được kết quả mong muốn.
5. kỹ năng giao tiếp tuyệt vời, cả bằng lời nói và bằng văn bản. Điều này là cần thiết để cộng tác giữa các nhóm, giải thích các khái niệm kỹ thuật và ghi lại công việc.

Và trách nhiệm thiết yếu của công việc kỹ thuật nhanh chóng là:

1. Thiết kế và tối ưu hóa nhanh chóng: Thiết kế, phát triển, thử nghiệm và tinh chỉnh lời nhắc văn bản do AI tạo để tối đa hóa hiệu quả cho các ứng dụng khác nhau. Điều này bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật như học chuyển tiếp và tận dụng kiến ​​thức chuyên môn về ngôn ngữ để tạo ra các lời nhắc đa dạng và chất lượng cao.
2. Tích hợp và triển khai: Đảm bảo tích hợp liền mạch các lời nhắc được tối ưu hóa vào sản phẩm hoặc hệ thống tổng thể. Phối hợp với các kỹ sư để triển khai các lời nhắc và mô hình vào môi trường sản xuất.
3. Đánh giá và cải thiện hiệu suất: Đánh giá nghiêm ngặt hiệu suất nhanh chóng bằng cách sử dụng số liệu và phản hồi của người dùng. Tiến hành thử nghiệm và phân tích liên tục để xác định các khu vực cần tối ưu hóa và lặp lại nhanh chóng.
4. Hợp tác và thu thập yêu cầu: Hợp tác chặt chẽ với các nhóm đa chức năng như nhà khoa học dữ liệu, người sáng tạo nội dung và người quản lý sản phẩm để hiểu các yêu cầu và đảm bảo lời nhắc phù hợp với mục tiêu kinh doanh và nhu cầu của người dùng.
5. Chia sẻ kiến ​​thức: Ghi lại các quy trình và kết quả kỹ thuật nhanh chóng. Hướng dẫn các nhóm về các phương pháp hay nhất nhanh chóng. Luôn cập nhật những tiến bộ AI mới nhất để mang lại sự đổi mới 

Công bằng mà nói, tiền đề “không có kinh nghiệm lập trình” của cái gọi là “Công việc hấp dẫn nhất của AI” khác xa với thực tế, vì các kỹ năng được yêu cầu hàng đầu trong thị trường kỹ thuật nhanh chóng là trình độ lập trình và kinh nghiệm NLP và LLM. Và họ không nói về kỹ năng lập trình chuột micky, họ đang tìm kiếm những chuyên gia quen thuộc với các framework ML và AI. Các nhà tuyển dụng không chỉ yêu cầu “làm quen” với LLM và mã hóa, mà trung bình, họ tìm kiếm các chuyên gia có 2-5 năm kinh nghiệm làm việc với dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, mã hóa, NLP, ML và AI.

Đọc các trách nhiệm hàng đầu sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn lý do tại sao chức danh công việc này đòi hỏi trình độ lập trình và kỹ năng LLM cao như vậy. Kỹ thuật nhanh chóng, với tư cách là một công việc chuyên nghiệp, không phải là ngồi trước máy tính và chơi với các mô hình Generative AI để cho bạn câu trả lời đúng. Đó là về việc xây dựng các hệ thống thông tin kinh doanh nhằm tối ưu hóa đầu vào, tích hợp chúng một cách liền mạch với các hệ thống thông tin và sản phẩm khác, đồng thời mang lại giá trị cho người dùng và khách hàng. Nói cách khác, các doanh nghiệp không tìm kiếm người có thể trò chuyện với ChatGPT, họ muốn thuê các chuyên gia có thể tối ưu hóa các mô hình giống GPT và tích hợp chúng với các sản phẩm của riêng họ.

Phân tích dữ liệu quảng cáo việc làm về các yêu cầu bằng cấp cho thấy ưu tiên về nền tảng giáo dục kỹ thuật về khoa học máy tính, toán, phân tích, kỹ thuật, vật lý hoặc ngôn ngữ học. Bằng cử nhân về khoa học máy tính hoặc lĩnh vực liên quan thường được yêu cầu, bằng cấp cao hơn được ưu tiên hoặc yêu cầu cho các vai trò cấp cao. Mức lương rất khác nhau tùy thuộc vào trách nhiệm và thâm niên. Nó có thể thấp tới 30k và cao tới nửa triệu đô la mỗi năm. Trung bình, các quảng cáo việc làm kèm thông tin lương trả từ 90k đến 195k một năm.

Bất chấp sự nhiệt tình ban đầu, những nghi ngờ về khả năng tồn tại của kỹ thuật nhanh chóng như một công việc mơ ước đã xuất hiện. Như Ethan Mollick, giáo sư trường Wharton, đã viết trong một bài đăng trên twitter năm ngoái “kỹ sư nhắc nhở không phải là công việc của tương lai” vì “AI trở nên dễ dàng hơn” và thông minh hơn trong việc diễn giải các lời nhắc cơ bản. Một tháng trước Coursera đã xuất bản một bài viết rất hay hướng dẫn nghề nghiệp để biết kỹ thuật nhanh chóng (xem thêm điều này). Có vẻ như Gen AI đầu tiên mốt nhất thời đang dần phai nhạtvà chúng ta đang ở vị thế tốt hơn để hiểu rõ hơn về tình trạng hiện tại cũng như xu hướng tương lai của AI. Đừng hiểu lầm tôi. Chất lượng đầu ra của Gen AI phụ thuộc rất nhiều vào đầu vào. Học cách sử dụng và tương tác với những mô hình phức tạp này đang trở thành một kỹ năng quan trọng đối với hầu hết mọi người. Ngày càng có nhiều nghiên cứu khoa học cho thấy cách tiếp cận có hệ thống để nhắc nhở có thể cải thiện đáng kể kết quả của các mô hình này (xem 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7). Tuy nhiên, “kỹ ​​thuật nhanh chóng” không phải (và nó chưa bao giờ) là một công việc mơ ước mà một số người mong muốn. Nếu không có kinh nghiệm đáng kể về lập trình, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, phát triển sản phẩm và tích hợp phần mềm thì không ai có thể trả cho bạn mức lương sáu con số chỉ để nói chuyện trôi chảy ChatGPT thành một câu trả lời đúng.

Hiện tại và tương lai của kỹ thuật nhắc nhở và các ứng dụng Gen AI, dường như bị ảnh hưởng bởi hai xu hướng quan trọng: thứ nhất, như Ethan Mollick đã đề cập, các mô hình Gen AI đang ngày càng thành thạo hơn trong việc tạo ra kết quả đầu ra tốt từ lời nhắc đơn giản, đơn giản, có lẽ tương tự như cách Internet công cụ tìm kiếm đã trở nên tốt hơn trong việc trả về các kết quả phù hợp hơn từ các truy vấn tìm kiếm đơn giản. Thứ hai, các mô hình Gen AI đang ngày càng được tích hợp vào các sản phẩm, dịch vụ và nền tảng của doanh nghiệp. Sự thích ứng này rất quan trọng cho sự thành công của nền kinh tế AI. Do đó, biết cách tối ưu hóa, tinh chỉnh, tùy chỉnh và tích hợp các mô hình Gen AI với các hệ thống và sản phẩm thông tin hiện tại đang và sẽ vẫn là một bộ kỹ năng quý giá. Đó là lý do tại sao trong các quảng cáo tuyển dụng nhanh chóng hiện nay có nhu cầu rất lớn về lập trình viên, nhà thiết kế hệ thống và những người có thể cộng tác với các thành viên khác trong nhóm phát triển sản phẩm.
 
 

Mahdi Ahmadi là trợ lý giáo sư lâm sàng tại khoa Công nghệ thông tin & Khoa học quyết định tại Đại học Bắc Texas, nơi tôi dạy khai thác dữ liệu, kinh doanh thông minh và phân tích dữ liệu. Lĩnh vực nghiên cứu chính của tôi là ứng dụng kỹ thuật học máy và khai thác dữ liệu trong doanh nghiệp. Tôi cũng cung cấp tư vấn cho các doanh nghiệp, tổ chức giáo dục đại học và tổ chức phi lợi nhuận về các vấn đề phân tích dữ liệu của họ.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.kdnuggets.com/prompt-engineering-an-integrated-dream?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=prompt-engineering-an-integrated-dream