मेटा में कार्यरत 23 वर्षीय भारतीय-अमेरिकी मशीन लर्निंग इंजीनियर ने अपने करियर के सफ़र के बारे में जानकारी साझा की है और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में प्रवेश करने के इच्छुक छात्रों और नौकरी चाहने वालों के लिए व्यावहारिक सलाह दी है। मेटा की विज्ञापन अनुसंधान टीम में कार्यरत मनोज तुमू ने अमेज़न छोड़कर इस सोशल मीडिया दिग्गज में एक ऐसी भूमिका निभाई है जिसका कुल वेतन पैकेज $400,000 से अधिक है, जो भारत में ₹3.36 करोड़ के बराबर है।
बिजनेस इनसाइडर के लिए लिखे एक निबंध में, तुमू ने बताया कि उन्होंने प्रतिस्पर्धी भर्ती प्रक्रिया का सामना कैसे किया और किन सबक ने उनके करियर को आकार दिया।
टुमु ने कहा कि हाल के वर्षों में मशीन लर्निंग का क्षेत्र तेज़ी से बदला है, पारंपरिक तकनीकों से न्यूरल नेटवर्क द्वारा संचालित डीप लर्निंग की ओर बढ़ रहा है। चैटजीपीटी जैसे उपकरणों के उदय ने प्रतिस्पर्धा को और बढ़ा दिया है, साथ ही मशीन लर्निंग इंजीनियर, एप्लाइड साइंटिस्ट या रिसर्च साइंटिस्ट जैसे विविध पदों का सृजन किया है। मेटा में उनका अपना पद अनुसंधान और कार्यान्वयन को जोड़ता है, जिसका उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि कंपनी एआई के क्षेत्र में अग्रणी बनी रहे।
परियोजनाओं से ज़्यादा अनुभव क्यों मायने रखता है
रेज़्यूमे की बात करें तो, टुमु ने व्यक्तिगत परियोजनाओं की तुलना में पेशेवर अनुभव के महत्व पर ज़ोर दिया। उन्होंने छात्रों को कॉलेज में रहते हुए इंटर्नशिप करने के लिए प्रोत्साहित किया, यह समझाते हुए कि परियोजनाएँ शुरुआत में उपयोगी तो होती हैं, लेकिन अंततः उन्हें पीछे छोड़ देना चाहिए।
जब तक उन्होंने अमेज़न और मेटा में पदों के लिए आवेदन किया, तब तक उन्होंने कार्य अनुभव को उजागर करने के लिए परियोजनाओं को पूरी तरह से हटा दिया था। उन्होंने यह भी बताया कि उन्होंने रेफरल पर निर्भर नहीं रहा, बल्कि कंपनी की वेबसाइटों और लिंक्डइन के माध्यम से सीधे आवेदन किया, और एक मज़बूत रेज़्यूमे के साथ यह काम पूरा हो गया।
टुमू ने व्यवहारिक साक्षात्कारों में बिना तैयारी के जाने के प्रति आगाह किया और इसे उम्मीदवारों द्वारा की जाने वाली सबसे बड़ी गलतियों में से एक बताया।
उन्होंने कंपनी के मूल्यों के अनुसार उत्तर देने की सलाह दी, जैसा कि उन्होंने अमेज़न के नेतृत्व सिद्धांतों और मेटा के कॉर्पोरेट मूल्यों की तैयारी के दौरान किया था। उनकी मेटा साक्षात्कार प्रक्रिया में एक स्क्रीनिंग कॉल शामिल थी, जिसके बाद छह हफ़्तों में कोडिंग, मशीन लर्निंग और व्यवहार संबंधी प्रश्नों के चार से छह दौर होते थे।
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अपने शुरुआती करियर पर विचार करते हुए, टुमू ने स्वीकार किया कि कॉलेज के दौरान उन्हें एक इंटर्नशिप का मौका नहीं मिला, लेकिन स्नातक होने के बाद उन्हें एक अनुबंधित भूमिका मिल गई।
मशीन लर्निंग और पारंपरिक सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग के बीच चयन करते समय, उन्होंने मशीन लर्निंग में कम वेतन वाली भूमिका को चुना क्योंकि यह उनकी रुचि के अनुरूप थी। उन्होंने कहा कि इस निर्णय ने अंततः मेटा में उनकी वर्तमान स्थिति सहित बेहतर अवसरों के द्वार खोल दिए।
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