在 AWS 从事人工智能/机器学习职业的 5 个秘诀

虽然许多 AI 和 ML 职位通常需要专业的技术知识，但该领域的 AWS 构建者强调了不断磨练软技能的重要性。通过 Amazon 的 16 条领导力准则可以一窥我们的工作文化，多年来，这种文化指导 Amazon 和 AWS 进行无数创新。AI 和 ML 创新也不例外。

AWS 的 GenAI Labs 的高级解决方案架构经理 Roger Dahlstrom 表示，一些对于生成式人工智能职位真正重要的技能根本不是技术性的。

“他们中的一些人富有想象力，一些人能够接受不确定的情况，一些人能够暂时不去认定某件事是不可能的，”Dahlstrom 说道。“一些人能够非常出色地制定指令，这不是一项纯粹的技术技能。”

借助 AI/ML，战略客户高级营销经理 Ashley Gordon 能够保持对使命驱动型工作的热情，同时开启一个具有各种职业发展机会的新世界。她之前曾在非营利组织工作，负责讲述科学研究中 300 多只黑猩猩的故事。然后，她发现自己可以通过技术帮助世界各地的人们，继续开展以使命为中心的工作。

“我鼓励个人充分发挥自己的想象力，以证明他们可以拥有令人难以置信的职业生涯，”她说。“我发现，AWS 为我提供了很多机会，既可以帮助人们更多地了解技术，也可以改变人们的生活。”

Amazon 的其中一条领导力准则是“好奇求知”，突出强调了成功的领导者从不停止学习，并不断寻找机会以提升自己。这是招聘经理在面试候选人时要注意的一个特征，因为这对 Amazon 的第 1 天文化和持续创新至关重要。

“我们招募了有能力学习和快速应对新挑战的人才，我认为这确实是 AWS 出色的地方之一。我们专注于您将来能做什么，尤其是在未来未知或不确定的情况下，”AWS 开发人员关系高级开发技术推广工程师 Brooke Jamieson 说。“如果您能够学习新技能，快速培养新能力，那么这是一个非常令人兴奋的地方，因为您可以顺应潮流的发展。”

Jamieson 也热衷于与他人分享她对知识的渴望。她撰写了有关“生成式人工智能基础知识”和“如何从头开始学习生成式人工智能”的博客，目的是帮助其他构建者释放他们的求知欲和潜力。

AWS 生成式 AI 创新中心团队的高级应用科学经理 Diego Socolinsky 表示，学习新技能和培养新人才是让 AWS 成为鼓舞人心的工作和职业发展场所的部分原因。

“我的团队成员不仅因为感兴趣而不断学习新事物，而且还不断相互分享，”他说。“我发现我的团队就是我的老师。我每天都向他们学习，而且我知道他们每天都在互相学习。如果我的一个队友推荐一些东西让我看或阅读，几乎可以肯定这些内容一定非常有用而且很有趣。”

一些人通过将新挑战视为机遇找到了通往 AI/ML 的道路。在进入 AI/ML 领域之前，Bianca Buckridee 的职业生涯就是这样从银行呼叫中心到幼儿园教师再到金融服务的。她现在负责监督 AWS 生成式 AI 创新中心的营销。

敢于冒险和克服恐惧使她能够在银行业推出创新的社交媒体客户服务应用程序。

“我想说的是，克服恐惧可能是最重要的部分，”她说。“您可以做到的，有时候只需要强迫自己进入状态。对我来说，我的指导原则是，‘如果一件事让我感到恐惧，我绝对必须要去做。’ 这就是我的建议——想办法克服恐惧。”

突破性创新的兴奋感吸引了 Gen AI 初创企业的高级客户经理 Sam Lisowski 追求 AI/ML 职业道路。她在学校学习了一个完全不同的领域，西班牙语写作和市场营销，但她的继父鼓励她进入科技领域。

“他把我拉到一边说，‘Sam，你是一个求知欲很强的人，你总是希望深入研究’，”她说。“我之所以加入 Amazon，是因为我希望进一步探索技术和导师制度，站在创新的最前沿，并与一家正在颠覆科技领域的大型提供商合作。”

Dahlstrom 还指出了 AWS 在职业发展方面的良好结构。自从他作为企业领域的解决方案架构师首次加入 AWS 以来，他担任过多个职位。然后，他继续帮助建立 AWS Data Lab，进一步帮助启动了常驻架构师计划。现在，他是 AWS Gen AI Labs 背后的构建者之一。

“如果您想在 AWS 开启生成式人工智能领域的职业生涯，每个人都需要一些技能。一是理解并接受我们的领导力准则，这实际上是我们自己开展业务的方式，从‘赢得信任’到‘客户至上’等等，”Dahlstrom 说。

他建议表现出求知欲、愿意接受不确定的情况，并真正表明您可以为自己的成长和学习投资。这些都是某人将在 AWS 取得成功的有力指标。

“我在 AWS 的整个职业生涯中，一直在不同的新事物之间无缝切换，这非常有趣，我会预见未来趋势并做好准备，以保持职业生涯的领先地位，”他说。“继续投资自己，相信 AWS 也会对您进行投资。”