本文转载自公众号《读书芯》（ID：AI_Discovery）还记得成功应聘数据科学工作的那一天。在那之前，我主要参加在线课程并从事投资组合项目。拿到offer回家的路上，我为自己鼓掌鼓掌。大一进入数据科学领域并不容易，但这绝对是一项成就。时光飞逝，现在我的事业即将面临更大的挑战。以下是对过去两年我在一家人工智能初创公司担任机器学习工程师的经历的反思。1.由衷的激动，发自内心地再读一遍，关键词是“诚”。每个人都声称在登船时很兴奋。但真正做到并一直坚持下去的人却寥寥无几。这会对个人产生深远的影响。加入团队后，我开始对创业公司的发展产生了相同的梦想和愿景。我对这个小团队能产生的巨大影响着迷。我开始投入更多的精力和时间来学习和提升自己，因为我想知道更多，更快地成长。同时，我也乐于帮助团队，用AI解决真正的业务问题。想想它总是让我兴奋。我一直试图控制住兴奋，但我无能为力。在这两年里，我开始从事客户工作，晋升为机器学习工程师，最后开始领导数据科学团队的项目。对于出现在我面前的每一个机会，我都发自内心地感到兴奋。我在成长，初创公司也在成长。所以我的建议是，如果你要加入一家初创公司（或任何机构），对他们所做的工作感到由衷的兴奋，不要掩饰你的兴奋，表达出来。职业发展更是如此，迟早你会意识到这一点。2.首先要明白端到端的数据科学生命周期是包罗万象的。它包括理解业务需求、制定问题、收集和检索相关数据、理解数据、开发解决问题的模型、重复实验、不断优化结果、部署解决方案，最后将结果传达给利益相关者。通常涉及不同的人，如业务分析师、数据工程师、数据分析师、数据科学家、机器学习工程师等。我已经完成了上述所有工作。初创公司是了解上述过程并让您尝试的最佳场所。即使没有练习的机会，也可以随时与团队交流，吸取经验。换句话说，在你职业生涯的早期成为一名多面手。我知道这会引发通才和专家之间由来已久的争论，但请听我说完。重要的是首先了解任何工作的端到端流程，您将在职业生涯的早期了解自己的兴趣和专长。在那之后，一旦你知道自己的兴趣和擅长的是什么，你就可以专注于一个。从通才开始，然后成为专家。这让我受益匪浅。3、勇于承担责任。当我犯错的时候，我很害怕，很恐慌，没来由的恐慌。现在我称之为学习经验，而不是错误。六个月后，我被指派全职负责一个项目。这是一个期限紧迫的项目，高层管理人员信任我来运行它，原因我无从知晓。一想到要负责任，我就害怕，我害怕失败。如果结果不如预期怎么办？如果我的能力达不到标准怎么办？出于纯粹的恐惧，我问自己这些问题。当然，必须做一些额外的工作，必须打破一些障碍才能开始这项工作，但最终我们做得很好。最后，我把这个项目做成了我自己的AI产品。这次经历是独一无二的，从那以后，我从未逃避过任何责任。期待责任比你预料的更快到来。责任来了，不要害怕接受它们。迄今为止，初创公司是您学习承担责任的最佳场所。一定要与他人交流自己的进展和遇到的问题，有助于顺利完成任务。4.拥有自己的作品无论是开发小功能、创建仪表板还是构建成熟的产品，您都必须是原创的。对于大公司来说也是如此，但对于团队规模较小的初创公司来说更重要。人们自然希望能够管理自己。这样做的好处有两方面，一是个人可以学会更好地解决问题，二是可以让主管腾出时间来关注更重要的问题。提出问题或问题通常很容易，但很少有人跟进来解决它。从初级员工开始，到成为领导者，我开始掌控自己做的每一件小事，团队也觉得和我一起工作很轻松。我一直提醒自己要始终努力拥有自己的工作，无论它有多小，它都会带你走向成功。5.接纳他人与文化和工作地点无关，不仅仅是工作本身的问题。我一直相信员工是任何组织的重要组成部分。在求职面试中，我养成了评估对方团队和文化的习惯，因为他们会评估我是否适合他们正在寻找的职位。无论是那时还是现在，我都希望在职场上，和我一起工作的人都能感受到工作的乐趣。入职后，我接受了团队的人员和文化。由于我所在的团队规模较小，我开始在不知不觉中与每个人建立关系。加班对我来说不是负担。如果我调整好自己的心态，我就能享受我的工作。工作之余，我们经常外出游玩、旅游。它仍然是。请尽力与每个人建立联系并拥抱团队文化。这将使您的工作生活更加愉快。与我共事的人都很棒，我还交到了一些终生的朋友。我真的希望你在工作的同时遇到一生的朋友。6.身兼多职始终是必须的。我告诉我的大多数学生这句话。身兼多职是不可避免的。我不是指数据科学生命周期中的不同位置，它远不止于此。我们成功地构建了几个AI产品，但除了一些现有客户外，没有人知道它们。我们必须宣传，但我们没有像营销团队这样的东西。与大多数初创企业一样，公关人员与核心团队一起运作。我的想法是：嘿，这是我们的产品，我们最了解如何推销它。我们不能委托给某个营销公司。还记得自我管理吗？我们不再区分内容作家、营销主管、网页设计师等头衔。我们重新设计并推出了网站，为每种产品提供新鲜内容，以推广我们的产品。团队中的很多人都担任过类似的角色，无论喜欢与否，这在早期创业公司中都是不可避免的。学会处理这个，同时不要忘记专注于核心技能。7.追求卓越——质量胜于数量我把它放在最后是因为这是我最大的收获。当一件作品质量高时，它最终会得到认可和赞赏。所有额外的努力都是值得的。您将成长和进步，成为行业中的佼佼者。为了完成更多工作而牺牲工作质量很容易。编写不符合代码质量要求但仍然有效的代码也很简单。不彻底消灭问题，不难解决所有问题。你可能认为现在一切都很容易，但从长远来看，它不会。例如，我努力引入软件最佳实践、数据科学团队中的最佳流程、机器学习工作流程中更好的库和工具等。当然，我会在这些领域投入更多时间，但在维护产品时，这些措施简化了工作流程。这么多人从中受益，感谢我把这些产品介绍给团队。我可以举出更多的例子，但更重要的是专注于实现卓越。追求卓越。力争做到更好，凡事出类拔萃。随着时间的推移，人们会注意到你的高质量工作。相信我，这一切都是值得的。当然，这并不适用于全球所有的人工智能创业公司，这纯粹是个人经验。每个人都会有不同的经历和感受。
