حقائق رئيسية
- نَنْدِيتا جيري هي مهندسة برمجيات أولى في مايكروسوفت في ريدموند، واشنطن.
- عملت سابقاً في أمازون (2018-2022) وميتا (2022-2023).
- توصي جيري بتفريس ساعة يومياً لتعلم الذكاء الاصطناعي.
- لاحظت أن الطلب على أدوار الذكاء الاصطناعي قد ارتفع بشكل هائل بينما تقلصت أدوار هندسة البرمجيات التقليدية خلال السنوات الخمس الماضية.
ملخص سريع
نَنْدِيتا جيري، مهندسة برمجيات أولى تبلغ من العمر 32 عاماً في مايكروسوفت في ريدموند، واشنطن، نجحت في اجتياز المنافسة الشديدة في عالم التكنولوجيا الكبرى من خلال إعطاء الأولوية لمهارات الذكاء الاصطناعي. شملت مسيرتها المهنية أدواراً هامة في أمازون وميتا، حيث لاحظت زيادة الطلب على الخبرة في الذكاء الاصطناعي. بدأت رحلة جيري في معهد التكنولوجيا الوطني، كوروكترا، في الهند، وهو مدرسة يتم استكشافها غالباً من قبل عمالقة التكنولوجيا. تمت توظيفها من قبل أمازون في 2018 وانتقلت إلى سياتل، حيث بدأت دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل الداخلي.
من خلال التعلم الذاتي، طورت جيري إلماماً بالذكاء الاصطناعي، والذي استخدمته لأتمتة المهام وبناء الأنظمة الذكية. أدى هذا الخبرة إلى توظيفها من قبل ميتا في 2022 ومن ثم مايكروسوفت في 2023. توصي جيري المتخصصين الطموحين بتفريس ساعة يومياً لدراسة الذكاء الاصطناعي، مؤكدةً أن هذه المهارات ستكون حاسمة للعقد القادم. هي ترى الذكاء الاصطناعي كـ زميل عمل بدلاً من تهديد، مع التأكيد على أن إدارة الذكاء الاصطناعي هي مستقبل هندسة البرمجيات.
🚀 من أمازون إلى مايكروسوفت: مهنة بنيت على الذكاء الاصطناعي
بدأت مسيرة جيري المهنية بأسس قوية في حل المشكلات والرياضيات. درست في معهد التكنولوجيا الوطني، كوروكترا في الهند، وهو مركز توظيف لـ أمازون ومايكروسوفت وجوجل. قامت أمازون بتوظيفها مباشرة بعد الكلية في 2018، مما تطلب منها اجتياز اختبار التحليل المنطقي ومقابلات حل المشكلات المتعددة. أمضت أربع سنوات في أمازون، حيث حددت أنماطاً مناسبة للأتمتة واقترحت حلولاً قائمة على الذكاء الاصطناعي لأتمتة سير العمل الداخلي وأنظمة دعم اتخاذ القرارات القائمة على البيانات.
نجاحها في أمازون أدى إلى تواصل مُوظف من ميتا معها عبر لينكد إن في 2022. بينما لم تكن تهدف في البداية للعمل هناك، إلا أن الفرصة سمحت لها بالتركيز على بناء الأنظمة الذكية مع بيانات واسعة النطاق. بحلول عام 2023، تم الإشارة إليها داخلياً إلى مايكروسوفت بناءً على عملها في ميتا، وتحديداً للعمل على منتجات الذكاء الاصطناعي التي تركز على المؤسسات مثل كوبيلوت. طوال هذه التحولات، زاد نطاق مسؤولياتها ومكافأتها مع كل تغيير في المنصب.
💡 ميزة الذكاء الاصطناعي المتعلم ذاتياً
وفقاً لجيري، معظم معرفتها بالذكاء الاصطناعي تم اكتسابها خارج التوظيف الرسمي. أمضت ساعات في مشاهدة دروس يوتيوب، وقراءة المدونات، وممارسة البرمجة. بدأت بإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي صغار للمهام الشخصية، مثل إرسال رسائل البريد الإلكتروني للوصول، مما قلص عبء عملها من أيام إلى أقل من ساعة. شجعها هذا النجاح الملموس على الاستمرار في التعلم. استخدمت منصات مثل LeetCode لممارسة البرمجة، مدفوعة بالاهتمام الحقيقي بدلاً من الاستعداد للمقابلات.
تلاحظ جيري تحولاً كبيراً في سوق العمل. هي ترى أن الطلب على أدوار الذكاء الاصطناعي ينمو بشكل هائل، بينما تقلصت أدوار هندسة البرمجيات التقليدية خلال السنوات الخمس الماضية. هي تقول إن العديد من أصدقائها الذين لا يعملون في الذكاء الاصطناعي واجهوا صعوبة في الحصول على عروض جديدة. وبالتالي، هي ترى إدارة الذكاء الاصطناعي كمستقبل لهندسة البرمجيات، حيث يقوم المهندسون بمراقبة وتوجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي بدلاً من أداء المهام المتكررة يدوياً.
🛠️ نصائح عملية للمبتدئين
توصي جيري بنهج منظم لأولئك الراغبين في الدخول إلى مجال الذكاء الاصطناعي. تقترح تفريس ساعة واحدة فقط يومياً للتعلم. خلال ستة أشهر، تعد المتعلمين برؤية تقدم حقيقي. لأولئك الذين يترددون في المكان الذي يبدأون منه، تقدم قائمة منظمة للموارد التي ساعدتها:
- 3Blue1Brown (يوتيوب): ممتاز لتصور المفاهيم الرياضية وراء الشبكات العصبية.
- Fast.ai: دورة قائمة على المشاريع لبناء نماذج حقيقية.
- Andrew Ng's Machine Learning (كوزرا): دورة تأسيسية يوصى بها على نطاق واسع.
- Towards Data Science (مEDIUM): مدونات سهلة الوصول تغطي مواضيع عملية.
- The Batch by Andrew Ng: نشرة أسبوعية لأحدث تطورات الذكاء الاصطناعي.
كما توصي نفسها الأصغر بالتركيز أقل على الكمال والتركيز أكثر على صنع الأثر. أخذ المسؤولية مبكراً، التحدث بثقة، وإعطاء الأولوية للتعلم بدلاً من المسميات الوظيفية هي مفاتيح النمو طويل الأمد. هي تعتقد أن حل المشكلات ذات المعنى والحفاظ على المرونة هما الدفع الحقيقي للنجاح.
🏢 الاختلافات الثقافية في التكنولوجيا الكبرى
جيري لديها خبرة في ثقافات عمل مميزة عبر ثلاث شركات تكنولوجيا رئيسية. هي تصف كل من أمازون وميتا على أنهما يتضمنان بيئات تعلم سريعة الخطى. ومع ذلك، هي تلاحظ أن قاعدة الرموز البرمجية لميتا أكثر بساطة لأن فيسبوك، إنستغرام، وواتساب بنيت من مستودع واحد، مما يسمح بفهم النظام بشكل أسرع. في المقابل، تم وصف قاعدة الرموز البرمجية لأمازون بأنها ضخمة، مما يجعل السنة الأولى صعبة ولكن منحنى التعلم يستحق العناء.
مايكروسوفت تختلف تماماً بالنسبة لجيري. هي تصفها بأنها أكثر تركيزاً على المؤسسات، وتعمل على نطاق هائل. هذه البيئة تتماشى مع اهتمامها ببناء أدوات مؤثرة للإنتاجية وتحول الأعمال. تجربتها تبرز أنه بينما قد يختلف ال pace، فإن فرصة النمو والطلب على المهارات المتخصصة مثل الذكاء الاصطناعي يظل متسقاً عبر قادة الصناعة هذه.
"إدارة الذكاء الاصطناعي، أعتقد، هي مستقبل هندسة البرمجيات."
— نَنْدِيتا جيري، مهندسة برمجيات أولى في مايكروسوفت
"أرى الذكاء الاصطناعي كزميل عمل، وليس تهديد."
— نَنْدِيتا جيري، مهندسة برمجيات أولى في مايكروسوفت
"لو كنت أوصي نفسي الأصغر، كنت سأخبرها بالتركيز أقل على الكمال والتركيز أكثر على صنع الأثر."
— نَنْدِيتا جيري، مهندسة برمجيات أولى في مايكروسوفت
