ठीक है, अब बात सामने है: ऐसा लगता है कि हाल ही में ग्रेजुएट हुए लोगों से लेकर मध्य आयु में करियर बदलने वालों तक, हर कोई अपने रिज्यूमे में "एआई" जोड़ रहा है। लेकिन असल में क्या बात मायने रखती है? जैसे, क्या बात है जो एक हायरिंग मैनेजर को बीच में ही रुककर सोचने पर मजबूर करती है, "ठीक है, इसमें दम है"?
क्योंकि सच कहूँ तो - शब्दबाण चलाना आसान है। एआई में वास्तविक, उपयोगी कौशल का प्रदर्शन करना? यह एक अलग ही बात है।
अगर आप तकनीक के क्षेत्र में कोई भूमिका पाना चाहते हैं (या फिर मशीन लर्निंग की लहर में पिछड़ने से बचना चाहते हैं), तो यह जानना कि किन एआई कौशलों पर ज़ोर देना है, आपके लिए निर्णायक साबित हो सकता है। तो चलिए, असल में गहराई से जानते हैं। 👇
इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:
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उपयोगी AI कौशल को बाकी से क्या अलग करता है?
संक्षिप्त उत्तर? संदर्भ। लेकिन यह भी:
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वास्तविकता में अनुप्रयोग : क्या यह कौशल कुछ व्यावहारिक कर सकता है? क्या यह कुछ गैर-सैद्धांतिक हल कर सकता है?
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क्रॉस-रोल लचीलापन : चाहे आप उत्पाद, डिजाइन या एनालिटिक्स में हों, यह अच्छी तरह से काम करता है।
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मापनीयता एवं उपकरण : क्या आप ऐसे फ्रेमवर्क (जैसे कि टेन्सरफ्लो, एपीआई, आदि) का उपयोग कर रहे हैं जो परियोजनाओं के साथ बढ़ते हैं?
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रसीदें : क्या आपके पास काम के नमूने हैं? प्रोजेक्ट्स? छोटे-छोटे डेमो भी बहुत कुछ कह जाते हैं।
केवल यह मत कहिए कि आप "एआई करते हैं।" यह भी बताइए कि आपने इसके साथ किया
रिज्यूमे-तैयार एआई कौशल जो वास्तव में मायने रखते हैं 💼
यहां एक संक्षिप्त विवरण दिया गया है - संपूर्ण नहीं, लेकिन निश्चित रूप से ठोस - जो ध्यान आकर्षित करने वाले बायोडाटा के लिए उपयोगी होगा:
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मशीन लर्निंग (एमएल)
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प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)
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प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग (हाँ, अब यह एक चीज है - इससे निपटें)
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मॉडल का सूक्ष्म समायोजन (विशेषकर हगिंग फेस, पायटॉर्च आदि के साथ)
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कंप्यूटर दृष्टि
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डीप लर्निंग / न्यूरल नेटवर्क
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डेटा प्रीप्रोसेसिंग और सुविधा चयन
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संवादात्मक AI / चैटबॉट्स
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सुदृढीकरण सीखना (यदि आप वरिष्ठ या अनुसंधान-संबंधी भूमिकाओं के लिए जा रहे हैं)
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MLOps / मॉडल परिनियोजन वर्कफ़्लो
ओह, और अगर आप इनमें से किसी को भी GCP, AWS, या Azure के साथ लेयर कर रहे हैं? यह तो बहुत अच्छी बात है।
एआई कौशल स्नैपशॉट: एक त्वरित तालिका 🔍
| एआई कौशल | इसका उपयोग कौन करता है? | कठिनाई सीमा | यह रिज्यूमे पर क्यों दिखाई देता है 💡 |
|---|---|---|---|
| यंत्र अधिगम | विश्लेषक, डेटा वैज्ञानिक | इंटरमीडिएट+ | लचीला, व्यापक रूप से उपयोगी |
| एनएलपी | लेखक, विपणक, समर्थन | सभी स्तर | भाषा = सार्वभौमिक |
| प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग | देव, डिजाइनर | प्रवेश-स्तर+ | अति नवीन, अति प्रासंगिक |
| मॉडल परिनियोजन (MLOps) | इंजीनियर, ऑपरेशन टीमें | विकसित | विकास से उत्पादन तक का पुल |
| कंप्यूटर दृष्टि | खुदरा, स्वास्थ्य सेवा, इमेजिंग | मध्यवर्ती | दृश्य-विश्व के कार्यों को हल करता है |
| ट्रांसफॉर्मर्स / गले लगाने वाला चेहरा | एआई इंजीनियर, शोधकर्ता | विकसित | पूर्व प्रशिक्षित = तेज़ वितरण |
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग: वह अंडरडॉग कौशल जो थप्पड़ मारता है 🧠
यहां एक बात पर ध्यान नहीं दिया गया है: आप एआई के साथ
यह कोई मज़ाक नहीं है - प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग सिर्फ़ ChatGPT ट्रिक्स नहीं है। यह इस बारे में है:
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स्तरित या पुनरावृत्तीय संकेतों की संरचना
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सुसंगत आउटपुट के लिए विविधताओं का परीक्षण
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लैंगचेन या फ्लोइज़ जैसे उपकरणों को एकीकृत करना
साइड प्रोजेक्ट्स भी मायने रखते हैं। यहाँ तक कि यादृच्छिक प्रयोग भी आपको दिखा सकते हैं कि आप चलाना , न कि केवल उनका उपयोग करना।
उन AI परियोजनाओं पर प्रकाश डालना जो बहुत सफल रहीं 🛠️
क्या आप अलग दिखना चाहते हैं? अपना काम दिखाइए।
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अपने GitHub या पोर्टफोलियो को लिंक करें (भले ही यह बदसूरत हो - बस कुछ )
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आपके द्वारा विवादित डेटासेट या डेटा प्रकारों का नाम-ड्रॉप करें
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किसी भी मीट्रिक को शामिल करें: सटीकता, गति में वृद्धि, लागत में कमी
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गड़बड़ियों को साझा करें: अजीब बग, परियोजना के मोड़ - लोगों को कहानियाँ पसंद आती हैं
यहां एक सुझाव है: यदि रूपरेखा सही हो तो बुनियादी पाठ्यक्रम को भी "व्यावहारिक अनुभव" में बदला जा सकता है।
इन सॉफ्ट स्किल्स पर ध्यान न दें ✨
सब कुछ पायथन और जीपीयू नहीं है।
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जिज्ञासा: एआई तेजी से आगे बढ़ता है - क्या आप उसकी गति से चल रहे हैं?
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आलोचनात्मक सोच: मॉडल गड़बड़ कर देते हैं - क्या आपने देखा कि कैसे?
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संचार: क्या आप इस विषय को तकनीकी भूत की तरह बोले बिना समझा सकते हैं?
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सहयोग: शायद ही कभी अकेले काम करें - आप टीमों में होंगे, अक्सर अंतर-विषयक कार्य करेंगे
ईमानदारी से कहें तो, कठिन कौशल + नरम संदर्भ का संयोजन ही अभ्यासकर्ताओं को बायोडाटा-योद्धाओं से अलग करता है।
प्रमाणपत्र जो बेकार नहीं हैं 🎓
आवश्यक नहीं हैं ... लेकिन वे शोर को कम करने में मदद करते हैं:
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डीप लर्निंग.एआई विशेषज्ञताएँ (कोर्सेरा)
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Google क्लाउड प्रोफेशनल AI इंजीनियर
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Fast.ai व्यावहारिक गहन शिक्षण
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डेटाकैंप या edX संरचित AI ट्रैक
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LearnPrompting.org पर प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग
बोनस: यदि आप इन्हें वास्तविक परियोजनाओं के साथ जोड़ते हैं - यहां तक कि छोटी परियोजनाओं के साथ भी - तो आप 90% आवेदकों से आगे रहेंगे।
AI कौशल के लिए रिज्यूमे लेखन युक्तियाँ 🧾
रूखे मत बनो। स्पष्ट वास्तविक बनो ।
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क्रियाओं से शुरुआत करें: “निर्मित,” “अनुकूलित,” “तैनात”
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मेट्रिक्स का उपयोग करें: “अनुमान लगाने का समय 40% तक कम हो गया”
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"AI और डेटा विज्ञान" शीर्षक से एक अनुभाग बनाएँ
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जब तक कि नौकरी की पोस्टिंग में इसकी आवश्यकता न हो, शब्दजाल का प्रयोग कम करें
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पूर्णतः जादूगर-मोड में न जाएं। "एआई जादूगर" = स्वतः-छोड़ें।
आपको वास्तव में क्या चाहिए 🚀
हां, अपने बायोडाटा में एआई को शामिल करें - लेकिन केवल तभी जब आपने इसे अर्जित किया हो
व्यावहारिक उपयोग पर ज़ोर दें, संदर्भ पर ज़ोर दें, और तकनीकी कार्य को सॉफ्ट स्किल के विवरण के साथ प्रस्तुत करें। इससे कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता कि आप इंजीनियर हैं या डिजिटल मार्केटर - AI अब आपके टूलकिट का हिस्सा है।
तो अपनी बात मनवाओ। बस शीर्षकों के साथ अजीब मत बनो। 😅