tg-me.com/datarascals/225
Last Update:
«LLM уравняли всех — и джунов и тимлидов» — сказал один мой приятель.
Если верить цитатам в интернете, то еще «God made men, but Samuel Colt made them equal»
Сначала вообще про «уравнивание», а потом и до LLM дойдем.
Многие слышали про проект «осознанная меркантильность», про советы про накрутку опыта, про работу одновременно на 2-3 работах и прочее.
Многие менеджеры аргументируют в духе «а если все так начнут делать кто работать будет?».
Так вот, мне, как менеджеру, ребята с 2-3 работами более чем нравятся:
◦ Насмотренность и число технологий, с которыми они знакомы, у них всяко выше чем у сотрудника с 10+ лет на одном месте
◦ Знаний и навыков тоже — они постоянно проходят — ловят тренд на актуальные запросы рынка, оперативно учат то, чего не хватает
◦ Коммуникативно они тоже как правило сильные
◦ Работать с ними можно как с подрядчиком — на вход описанная задача, на выход — результат
◦ Расставаться в случае косяков с таким сотрудников не жалко и не сложно (у него еще 2 работы есть)
А теперь вернемся в начало — что рынку могут предложить тим. лиды, которые по 5 лет делают одно и то же? Блевотное «ставил задачи и контролировал их выполнение» из резюмех? Лояльность компании ?
Знание, какой цвет в презентации у шефа любимый (и то, если кукбуки позволяют)?
Если вы тимлид — остановитесь и задумайтесь, какие востребованные рынком навыки и знания (а не карьерный трек и опыт в годах) вас сейчас дифференцируют от мидла или синьора?
Умение декомпозировать задачи и планировать проект? Но каждый кто хоть раз сам ездил в отпуск и успешно из него вернулся — готовый руководитель проекта (точно так же оценивал риски, планировал бюджет, справлялся с нежданчиками, находил trade-off со стейкхолдерами)
Будет здорово, если поделитесь в комментариях (а если пост хотя бы 50 лайков наберет — напишу свою версию про себя).
Если вы из бизнеса — чего, кроме навыков, вы хотите от соискателя? Почему не подойдет соискатель без опыта, но с навыками и знаниями?
Так что мб и не LLM всех уравнял, а рынок, которые очень быстро развивается и меняет фокусы? Хотя с момента появления статьи про внимание 8 лет почти прошло — кто мешал заботать?
В штатах малый бизнес массово переключается на API к LLM и не нанимает экспертов со степенью чтобы полгода разрабатывать модель для узкой задачи.
Прототипы тоже собираются за вечер.
Есть и обратная сторона — шапкозакидательные поверхностные ребята, которые впаривают бизнесу работающие прототипы, а те потом топают ножкой со словами «да чего тут делать» и не понимают чем пром. решение отличается от прототипа.
Небольшой лайфхак, спросите ребят, которые лихо прикручивают прототип на базе API какой-н LLM:
◦ Насколько guardrails уменьшит latency? Хотя бы на 20% будет?
◦ На сколько % SFT снижает галлюцинации по сравнению с QLORA?
◦ В чем преимущества Groundedness над Faithfullness?
PS. Буду рад узнать вашу версию кого стоит нанять — джуна или тимлида (предполагается одинаковый функционал) при равенстве навыков, релевантных бизнесу в моменте (LLM например).
я в отпуске, пообщаться в комментах — велком!
BY Дата канальи — про «специалистов» в данных / ML / AI
Share with your friend now:
tg-me.com/datarascals/225