Conseils carrière IA d'un ingénieur Microsoft : Apprendre 1 heure par jour

Résumé Rapide

Nandita Giri, 32 ans, ingénieure logicielle principale chez Microsoft à Redmond, Washington, a réussi à naviguer dans le paysage compétitif de la Big Tech en privilégiant les compétences en intelligence artificielle. Sa trajectoire professionnelle inclut des postes importants chez Amazon et Meta, où elle a observé une demande croissante d'expertise en IA. Le parcours de Giri a commencé à l'Institut national de technologie de Kurukshetra, en Inde, une école fréquemment courtisée par les géants de la technologie. Elle a été embauchée par Amazon en 2018 et a déménagé à Seattle, où elle a commencé à intégrer l'IA dans les flux de travail internes.

Grâce à un apprentissage autodidacte, Giri a développé une maîtrise de l'IA, qu'elle a utilisée pour automatiser des tâches et construire des systèmes intelligents. Cette expertise a conduit à son recrutement par Meta en 2022, puis par Microsoft en 2023. Giri conseille aux aspirants professionnels de consacrer une heure quotidienne à l'étude de l'IA, affirmant que ces compétences seront cruciales au cours de la prochaine décennie. Elle considère l'IA comme une collègue plutôt qu'une menace, soulignant que la gestion de l'IA est l'avenir du génie logiciel.

🚀 D'Amazon à Microsoft : Une carrière bâtie sur l'IA

Le parcours professionnel de Giri a débuté sur de solides bases en résolution de problèmes et en mathématiques. Elle a étudié à l'Institut national de technologie de Kurukshetra en Inde, un vivier de recrutement pour Amazon, Microsoft et Google. Amazon l'a embauchée directement après ses études en 2018, après qu'elle ait réussi un test d'analyse logique et plusieurs entretiens de résolution de problèmes. Elle a passé quatre ans chez Amazon, où elle a identifié des schémas adaptés à l'automatisation et suggéré des solutions basées sur l'IA pour l'automatisation des flux de travail internes et les systèmes d'aide à la décision basés sur les données.

Son succès chez Amazon a conduit à ce qu'un recruteur de Meta la contacte via LinkedIn en 2022. Bien qu'elle n'ait pas visé initialement à y travailler, l'opportunité lui a permis de se concentrer sur la construction de systèmes intelligents avec des données à grande échelle. D'ici 2023, elle a été recommandée en interne à Microsoft sur la base de son travail chez Meta, spécifiquement pour travailler sur des produits IA axés sur l'entreprise comme Copilot. Tout au long de ces transitions, son champ de responsabilités et sa rémunération ont augmenté à chaque changement de poste.

💡 L'avantage de l'IA autodidacte

Selon Giri, la majeure partie de ses connaissances en IA a été acquise en dehors de l'emploi formel. Elle a passé des heures à regarder des tutoriels YouTube, à lire des blogs et à pratiquer la programmation. Elle a commencé en créant de petits agents IA pour des tâches personnelles, comme l'envoi d'e-mails de prospection, ce qui a réduit sa charge de travail de plusieurs jours à moins d'une heure. Ce succès tangible l'a motivée à continuer d'apprendre. Elle a utilisé des plateformes comme LeetCode pour la pratique de la programmation, motivée par un intérêt authentique plutôt que par la préparation aux entretiens.

Giri note un changement significatif sur le marché du travail. Elle observe que la demande pour les postes liés à l'IA explose, tandis que les postes d'ingénierie logicielle traditionnelle ont diminué au cours des cinq dernières années. Elle affirme que beaucoup de ses amis ne travaillant pas dans l'IA ont eu du mal à obtenir de nouvelles offres. Par conséquent, elle considère la gestion de l'IA comme l'avenir du génie logiciel, où les ingénieurs surveillent et guident les systèmes d'IA plutôt que d'effectuer des tâches répétitives manuellement.

🛠️ Conseils pratiques pour les débutants

Giri recommande une approche structurée pour ceux qui souhaitent entrer dans le domaine de l'IA. Elle suggère de consacrer simplement une heure par jour à l'apprentissage. En six mois, elle promet que les apprenants verront des progrès réels. Pour ceux qui ne savent pas par où commencer, elle propose une liste de ressources organisée qui l'a aidée :

• 3Blue1Brown (YouTube) : Excellent pour visualiser les concepts mathématiques derrière les réseaux neuronaux.
• Fast.ai : Un cours basé sur des projets pour construire des modèles du monde réel.
• Machine Learning d'Andrew Ng (Coursera) : Un cours de base largement recommandé.
• Towards Data Science (Medium) : Des blogs accessibles couvrant des sujets pratiques.
• The Batch d'Andrew Ng : Un bulletin hebdomadaire sur les derniers développements de l'IA.

Elle conseille également à son moi plus jeune de se concentrer moins sur la perfection et plus sur la prise d'impact. Prendre des responsabilités tôt, parler avec confiance et privilégier l'apprentissage aux titres sont essentiels pour une croissance à long terme. Elle croit que la résolution de problèmes significatifs et le maintien de la résilience sont les véritables moteurs du succès.

🏢 Différences culturelles dans la Big Tech

Giri a expérimenté des cultures de travail distinctes au sein des trois grandes entreprises technologiques. Elle décrit à la fois Amazon et Meta comme incorporant des environnements d'apprentissage à rythme rapide. Cependant, elle note que la base de code de Meta est plus simple car Facebook, Instagram et WhatsApp sont construits à partir d'un seul dépôt, permettant une compréhension plus rapide du système. En revanche, la base de code d'Amazon est décrite comme énorme, rendant la première année difficile mais la courbe d'apprentissage digne d'intérêt.

Microsoft semble totalement différente pour Giri. Elle la caractérise comme plus axée sur l'entreprise, opérant à une échelle massive. Cet environnement s'aligne avec son intérêt pour la construction d'outils impactants pour la productivité et la transformation des entreprises. Son expérience souligne que, bien que le rythme puisse varier, l'opportunité de croissance et la demande pour des compétences spécialisées comme l'IA restent constantes à travers ces leaders du secteur.