Варун Гоял приєднався до стартапу в сфері штучного інтелекту минулої весни після закінчення магістратури. Він обрав цей шлях замість кількісної ролі для більш широких кар’єрних можливостей. Магістерська програма Гояла дозволила йому дослідити як штучний інтелект, так і кількісні методи, що вплинуло на його вибір кар’єри. Він зазначив, що стартапи в сфері штучного інтелекту пропонують більше викликів і можливостей для зростання, незважаючи на нижчу початкову зарплату в порівнянні з кількісними ролями.
У 2022 році Гоял опинився на роздоріжжі між кількісною торгівлею та технологіями під час останнього року навчання в бакалавраті. Спочатку його приваблювала висока зарплата та престиж, тому він приєднався до компанії в якості кількісного стратега на літо. Хоча він багато чому навчився і працював з талановитими людьми, він відчув потребу повернутися до навчання і переїхав з Індії до Сполучених Штатів для отримання магістерського ступеня.
Коли він наближався до випуску минулого року, шлях у кількісній сфері здавався яснішим, пропонуючи швидше кар’єрне зростання. Натомість, сфера штучного інтелекту виглядала більш заплутаною та непередбачуваною, оскільки вона все ще перебуває на ранніх стадіях революції в сфері штучного інтелекту, яка розвивається щодня. Після співбесід у обох сферах він врешті-решт обрав роботу в стартапі штучного інтелекту, визнаючи тривалі години роботи та нижчу базову зарплату в порівнянні з кількісними ролями, але не висловлюючи жодних жалів щодо свого рішення.
Магістерська програма Гояла в Університеті Іллінойс в Урбана-Шампейн дозволила йому дослідити курси з кількісних методів, штучного інтелекту та комп’ютерних наук. Як ролі в сфері штучного інтелекту, так і кількісні ролі вимагають основних навичок алгоритмів комп’ютерних наук. Під час навчання він мав можливість займатися дослідженнями та обговореннями з провідними професіоналами галузі, що значно вплинуло на його ухвалення рішень щодо майбутньої кар’єри.
Спочатку схиляючись до кількісних методів через їхню вищу початкову компенсацію, розмови Гояла з професіоналами галузі допомогли йому подивитися за межі початкової зарплати. Він дізнався про повсякденну роботу, культуру та можливості зростання в кожній сфері.
Гоял зазначив, що особи, яких він знав, які закінчили навчання два або три роки тому, працювали в провідних кількісних компаніях у Нью-Йорку та Чикаго. Хоча він не хотів ігнорувати цей варіант, він виявив, що певні аспекти кількісних ролей є обмежувальними, зокрема конкурентний характер більших компаній та обмежена можливість обговорювати роботу поза межами своєї команди. Він також відчував, що можливості виходу з кількісних ролей були більш обмеженими, оскільки ролі, як правило, пов’язані зі спеціалізованою експертизою.
Після подачі заявок до обох галузей і участі в кількох співбесідах з кількісних методів, Гоял вирішив приєднатися до стартапу в сфері штучного інтелекту. Він порівняв кількісні методи з однолінійною швидкісною трасою — швидкою та різкою, але вузькою — тоді як штучний інтелект більше нагадував гоночну трасу з багатьма поворотами та кривими. Постійний бум штучного інтелекту під час його навчання в магістратурі надихав його, оскільки він усвідомлював його потенціал для перетворення продуктивності людини.
У сфері штучного інтелекту, особливо в стартапах, виклики є більш широкими та менш передбачуваними, що приваблювало Гояла. Він уявляв можливості в заснуванні, венчурному капіталі та керівних ролях у великих технологічних компаніях, що дозволяло йому розвивати різні навички на початку своєї кар’єри. Він підсумував, що робота в сфері штучного інтелекту залишила йому більше відкритих можливостей на майбутнє та забезпечила колаборативне середовище, якого він бажав.
Хоча Гоял прийняв нижчу базову зарплату, ніж міг би заробити в кількісній сфері, він вважав це варте. Стартапи в сфері штучного інтелекту пропонують хороший рівень життя, з реальним зростанням, що походить від акцій. Він цінував можливість навчитися, як зробити компанію успішною, а не просто оптимізувати в межах вже існуючої організації.
Протягом минулого року Гоял навчився навичкам, які виходять за межі програмування, включаючи найм, адаптацію, керівництво напрямком продукту та продажі. Він активно бере участь у зустрічах з клієнтами, розуміє їхні потреби, бере участь у прийнятті рішень щодо найму та вчиться у засновників. Інтенсивний темп стартапів у сфері штучного інтелекту тримає його в тонусі, оскільки своєчасні запуски функцій є критично важливими для підтримки конкурентоспроможності.
Гоял порадив кандидатам, які розглядають як кількісні методи, так і штучний інтелект, подумати про складність переходу між цими двома сферами пізніше в їхній кар’єрі. Він зазначив, що кількісні ролі швидко звужують навички до спеціалізації, ускладнюючи розширення за межі цього. Однак він згадав друзів, які успішно перейшли з кількісних методів до штучного інтелекту після кількох років.
Гоял висловив ентузіазм щодо роботи в сфері штучного інтелекту, порівнюючи це з будівництвом машин під час промислової революції, закладаючи основи того, як світ використовуватиме штучний інтелект. Він вважає, що ще багато чого потрібно побудувати, що представляє можливість для найяскравіших випускників.
Для тих, хто має історії кар’єри в сфері штучного інтелекту, зв’яжіться з репортером Агнес Апплгейт за адресою [email protected].
Залишити відповідь