एआय इंजिनियरची नोकरी मिळवण्यासाठी फक्त Python शिकणे किंवा काही प्रोजेक्ट्स तयार करणे पुरेसे नसते. बहुतांश लोक चुकीच्या गोष्टींवर लक्ष केंद्रित करतात आणि म्हणूनच त्यांना नोकरी मिळण्यात अडचण येते.
पहिला टप्पा म्हणजे Start. इथेच बहुतांश लोक अडकतात. तुम्हाला गोंधळ वाटतो, कुठून सुरुवात करावी हे समजत नाही, आणि शंका तुम्हाला पहिलं पाऊल उचलण्यापासून अडवतात. तुम्ही स्वतःलाच विचारत राहता: शिकायला सुरूवात करावी का? हे खरंच फायदेशीर आहे का? पण सत्य हे आहे की एआय इंजिनियर बनण्याचा मार्ग विचार करून होत नाही. कोड लिहूनच तुम्ही आत जाता. कोड लिहायला लागा, जरी सुरुवातीला काहीच समजत नसेल. हे पूर्णपणे सामान्य आहे. प्रत्येकाची सुरुवात अशीच होते.
या टप्प्यावर तुमचं उद्दिष्ट तज्ज्ञ बनणं नाही. उद्दिष्ट आहे momentum तयार करणं. परफेक्ट प्लॅनची वाट पाहू नका. फक्त सुरू करा. एआय किंवा मशीन लर्निंग कसे सुरु करावे हे समजत नसेल तर DataCamp चे दोन कोर्स विशेष उपयुक्त आहेत. इंटरअॅक्टिव्ह लर्निंग मशीन लर्निंग आणि एआय शिकताना खूप महत्वाचे असते. त्यांचा Machine Learning Engineer career track सुरुवातीपासून advanced concepts पर्यंत शिकवतो, MLOps, end-to-end ML, आणि Python सह. जर एआय तुमचे लक्ष्य असेल तर Associate AI Engineer track तुम्हाला OpenAI API, HuggingFace आणि ChatGPT prompt engineering शिकवतो. DataCamp मध्ये तुम्ही फक्त व्हिडिओ पाहत नाही, तर हाताने प्रोजेक्ट्स करत शिकता, ज्यामुळे confidence वाढतो. तुम्ही त्यांचा AI Fundamentals certification देखील देऊ शकता, ज्यात timed exam असतो आणि तो नोकरीसाठी आकर्षक ठरतो.
एकदा तुम्ही कोड लिहायला आणि प्रोजेक्ट्स करायला सुरुवात केली की पुढचा प्रश्न येतो: आता पुढे काय? कोणती भाषा शिकावी? काय बनवावे? या टप्प्यावर हे फारसे महत्त्वाचे नसते. काही तरी सोप्पं निवडा आणि कामाला लागा. या learning tracks मुळे तुम्ही विचार करण्यात वेळ वाया घालवत नाही आणि सतत पुढे जात राहता.
जेव्हा तुम्ही साधारण 5 ते 10 प्रोजेक्ट्स केलेले असतात, मग ते DataCamp वर असोत किंवा स्वतः केलेले असोत, नेमका आकडा महत्त्वाचा नाही. महत्त्वाची गोष्ट म्हणजे momentum. आता एक महत्वाचा निर्णय घ्यायची वेळ येते: पुढे चालू ठेवायचे की दिशा बदलायची?
पहिला पर्याय म्हणजे सोडून देणे. जर तुम्ही प्रयत्न केला आणि जाणवलं की कोडिंग तुमच्यासाठी नाही, तर ते पूर्णपणे ठीक आहे. यात काही लाज नाही. एआय इंजिनियरिंग सर्वांसाठी नसते. हे लवकर ओळखणे म्हणजे पराभव नाही, तर जिंकणे. तुम्ही प्रयत्न केला, शोधलं, शिकलात आणि आता पश्चात्ताप न करता पुढे जाऊ शकता. कधी कधी सर्वोत्तम निर्णय पुढे ढकलत राहणे नसतो, तर तुमच्या आवडीचा मार्ग निवडणे असतो.
दुसरा पर्याय म्हणजे track बदलणे. कदाचित एआय आवडत नाही, पण कोडिंग आवडते. मग तुम्ही web development, app development, game development, किंवा data science सारख्या इतर मार्गांचा विचार करू शकता. टेक क्षेत्रात अनेक पर्याय आहेत. जर हे तुमच्यावर लागू होत असेल, तर level one कडे परत जा आणि नवीन फोकससह सुरुवात करा. लक्षात ठेवा, कोणतेही शिकणे वाया जात नाही.
तिसरा पर्याय म्हणजे committed राहणे. तुम्ही एआय किंवा मशीन लर्निंग हेच तुमचे क्षेत्र आहे असे ठरवले आहे. आता तुम्ही Level Up या पुढच्या टप्प्यावर जाऊ शकता.
Level Up हा खरा विकासाचा टप्पा आहे. इथे तुम्ही beginner पासून खरोखर चांगले बनायला सुरुवात करता. जर तुमच्याकडे PhD किंवा मोठ्या विद्यापीठातील मेंटर नसेल तर याला वेळ लागतो. पण याचा अर्थ तुम्ही करू शकत नाही असा नाही. तुम्ही स्वतः शिकत आहात, चुका करत आहात आणि पुढे चाललेले आहात. थॉमस एडिसन म्हणतो की: “मी अपयशी झालो नाही. मी फक्त काम न करणाऱ्या 10,000 पद्धती शोधल्या.” एआय शिकणेही तसेच आहे.
या टप्प्यावर तुम्ही फक्त प्रोजेक्ट्स करत नाही, तर हुशारीने करत आहात. advanced प्रोजेक्ट्स करा, नवीन algorithms वापरून बघा, नवीन tools वापरा, आणि तुमचा comfort zone सोडा. Level one मध्ये असताना नोकरी मिळण्याची शक्यता कमी असते. कंपन्या तुम्ही सुरुवात केली म्हणून भरती करत नाहीत. ते तुम्ही चांगले आहात म्हणून भरती करतात.
एआय इंजिनियर बनण्यासाठी एकच मार्ग नाही. काही लोक PhD करतात, पण ते आवश्यक नाही. माझ्याकडेही PhD नाही. जर तुम्ही academic मार्गावर नसाल, तर पुढे जाण्यासाठी दुसऱ्या मार्गांनी स्पर्धात्मक व्हावे लागेल. GitHub वर अनेक प्रोजेक्ट्स टाकणे पुरेसे नाही. प्रभावी, real-world प्रोजेक्ट्स करा. जिथे खरे वापरकर्ते तुम्ही बनवलेली गोष्ट वापरू शकतील. तुम्ही स्वतःची app लॉन्च करू शकता, AI tools वापरून वेबसाइट तयार करू शकता, nonprofit संस्थांना मदत करू शकता किंवा freelancing करू शकता. उद्दिष्ट म्हणजे खऱ्या जगाचा अनुभव तयार करणे.
एआय इंजिनियर होण्यासाठी कोणताही shortcut नाही. एका महिन्यात हे शक्य नाही. consistent learning आणि real-world अनुभव याशिवाय पर्याय नाही.
जर तुम्ही इथपर्यंत आले असाल तर तुम्ही level three साठी तयार आहात: Strategize.
इथे पुन्हा तीन पर्याय आहेत.
पहिला पर्याय: स्वतःसाठी काम करणे. तुम्ही स्वतःचे बॉस होता, स्वतःला आवडणारे प्रोजेक्ट्स करता. तुम्हाला स्वातंत्र्य असते. पण उत्पन्न अनिश्चित असते, आणि शिस्त खूप लागते. आणि हे नेहमी full-time नोकरी मिळवून देईलच असे नाही.
दुसरा पर्याय: पुन्हा track बदलणे. टेकमध्ये बरेच पर्याय आहेत, technical आणि non-technical दोन्ही. जर एआय कठीण वाटत असेल तर तुम्ही दुसरा पर्याय निवडू शकता. पण लक्षात ठेवा, सर्व टेक क्षेत्रे कठीण असतात. जर तुम्ही फक्त अवघड वाटत असल्यामुळे दिशा बदलत असाल, तर भविष्यात पुन्हा असे होऊ शकते. हा बदल तुमच्या दीर्घकालीन ध्येयांशी जुळतोय का ते तपासा.
तिसरा पर्याय: एआय किंवा मशीन लर्निंगच्या मार्गावरच राहणे आणि जॉब सर्चसाठी रणनीती तयार करणे. याचा अर्थ असा की तुम्ही full-time tech job च्या शोधात आहात, मोठ्या कंपनीत किंवा स्टार्टअपमध्ये.
तुमच्या job search ला प्रभावी बनवण्यासाठी, प्रथम तुमची स्थिती तपासा.
जर तुम्हाला interview मिळत असतील पण ऑफर नाहीत, तर interview skills सुधारण्याची गरज आहे. बरेच लोक समजतात की ते “चांगले केले”, पण ऑफर मिळाली नाही तर interview चांगला गेला नाही. coding interviews सरावा, mock interviews करा, feedback घ्या, स्वतःच्या interview च्या व्हिडिओ रेकॉर्ड करा. हे मोफत आहे. कॉलेजमध्ये career services वापरा.
जर recruiters तुमच्याशी संपर्क साधतच नसतील, तर समस्या तुमच्या resume मध्ये आहे. 100 applications मधून 10-20 recruiters संपर्क करतात, junior असाल तर त्याचे प्रमाण कमी. जर 5 पेक्षा कमी interview कॉल्स मिळत असतील तर resume सुधारण्याची वेळ आली आहे. Recruiters 6 ते 8 सेकंदात resume स्कॅन करतात. हे कठोर आहे, पण वास्तविकता आहे.
खालील पर्यायांचा वापर करून तुम्ही एआय शिकण्याची सुरवात करू शकता!
Top AI Engineer Learning resource – Datacamp AI Engineer for developers track 👉 https://datacamp.pxf.io/kOoR9d
Top ML Engineer Learning resource – Datacamp Machine Learning Engineer track 👉 https://datacamp.pxf.io/3JdAYA
