AI初创公司的两年经历，让我学到这7件事

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-12-29 09:20 88阅读 0赞

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![AI初创公司的两年经历，让我学到这7件事][AI_7]

图源：unsplash

我还记得成功应聘数据科学工作的那一天。在那之前，我主要是进行在线课程学习并从事投资组合项目。在拿到offer后回家的路上，我一边打气，一边为自己拍手叫好。以应届生的身份闯入数据科学领域并不容易，这绝对是一种成就。

时光匆匆，如今我的职业生涯即将面临更大的挑战。下面是我过去两年多在一家人工智能初创公司担任机器学习工程师所获得的经验反思。

**1.真心兴奋，由心而发**

再读一遍，关键词是“真心”。每个人在入职时都声称自己兴奋不已。但真正做到并一直坚持做到这一点的人寥寥无几。而这一点对个人影响深远。

加入团队后，我开始对初创公司的发展有了同样的梦想和愿景。我被这个小团队产生的巨大影响所吸引。我开始投入更多精力和时间来学习和提升自己，因为我想了解更多，成长更快。

同时，我为能够帮助到团队以及利用AI解决现实中的商业问题而高兴。而且一想到这一点，我总是激动不已。我一直努力控制着这份兴奋，但总是情不自禁。

在这两年中，我开始处理客户事务，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。对于每一个出现在我面前的机会，我真心兴奋，由心而发。我在成长，创业公司也在成长。

所以我的秘诀是，如果你要加入一家初创公司(或任何一家机构)，要对他们所做的工作真正感到兴奋，不要隐藏你的兴奋，表达出来。职业发展更是如此，你迟早会意识到这一点。

**2.首先了解端到端**

数据科学的生命周期包罗万象。它包括了解业务需求，阐述问题，收集和检索相关数据，了解数据，研发解决问题的模型，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等一系列过程。通常涉及业务分析师，数据工程师，数据分析师，数据科学家，机器学习工程师等不同人员。

我做过以上所有工作。初创公司是了解以上过程的最佳地方，可以让你一展身手。即使没有机会实践，你也可以随时和团队交流，学习经验。换句话说，在职业生涯的早期阶段，成为一个通才。

我知道这引起了通才与专才之间由来已久的争论，但请听我说。首先了解任何工作端到端的过程都是很重要的，在职业生涯的早期阶段，你会知道自己的兴趣和专长。之后，一旦你知道自己的兴趣和擅长点，就可以专注于一点。始于通才，成为专才。这曾让我受益无穷。

**3.勇于承担责任**

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图源：unsplash

曾经出现失误时，我害怕又惶恐，毫无理由地惊慌失措。现在我称之为一次学习经验，而不是一个错误。

六个月后，我被指定全程负责一个项目。这是一个期限紧迫的项目，高层管理者十分信任由我负责它，至于原因我无从可知。一想到自己身负重任，我就害怕到了极点，我害怕失败。如果结果不如预期那么好呢？如果我的能力达不到呢？我问自己这些问题纯粹是出于恐惧。

当然，开始进行这项工作时，必须做一些额外的工作，必须打破一些障碍，但最终我们出色完成任务。最终，把这个项目打造成了自己的一款AI产品。这段经历独一无二，从那以后，我从未退缩承担任何责任。

期待责任比你能预见的更早来临。责任到来，不要害怕接受它们。到目前为止，初创公司是你学习承担责任的最佳场所。一定要把你的进度和遇到的问题和他人交流，这样有助于顺利完成任务。

**4.拥有自己的作品**

无论是研发一个小功能，还是创建一个仪表板，或是构建一个成熟的产品，你一定要原创作品。大公司也是如此，但对于团队规模较小的初创公司来说，这一点更为重要。大家很自然地期望可以自我管理。这样做的好处有两点，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专注于更重要的问题。

提出问题或议题通常很容易，但很少有人会跟进解决问题。从最初的初级员工，到成为领导者，我开始掌控所做的每一件小事，团队发现与我共事很容易。我不断提醒自己，永远努力拥有自己的作品，无论是什么小事，它都会带你走向成功。

**5.接受他人与文化**

与工作地方无关，它不只是工作本身的问题。我一直认为，员工是任何组织的重要组成部分。求职面试时，我养成了一个习惯，就是在对方评估我是否适合所求职位时，评估对方的团队和文化。无论当时还是现在，我都希望在工作场所，和我一起工作的人都能感受到工作的快乐。

入职后，我欣然接受了团队的人员和文化。由于所在团队规模较小，不知不觉中我开始和大家建立了感情。加班对我来说并不是负担，调整好心态，工作就很愉快。工作之余，我们时常会出去游玩、旅游。现在依然如此。

请尽最大努力与大家建立联系，接受团队文化。这会让你的工作生活更加愉快。和我共事过的人都是最优秀的，我也结交了一些终身朋友。我真心希望你在工作时也能遇见终生挚友。

**6.身兼多职从来都是必选**

我把这句话告诉了我的大多数学员。身兼多职在所难免。我并不是指数据科学生命周期中的不同职位，它远不止于此。

我们成功打造了几款人工智能产品，但除了几个现有的客户外，没有人知道。我们必须宣传出去，但是我们没有任何类似营销团队的人员。大多数初创企业都是这样，宣传人员与核心团队一起运作。

我的想法是这样的：Hey，这是我们的产品，我们最了解如何推销该产品。我们不能把它委托给某个营销公司。还记得要自我管理吗？我们不再区分内容撰稿人、营销主管、网页设计师等头衔。我们重新设计并发布了网站，为每种产品提供了新颖内容，以推广我们的产品。

团队中的许多人都曾担任过类似的职务，在早期的初创公司，无论喜欢与否，这都是不可避免的。学会应对这个问题，同时，不要忘记关注核心技能。

**7.追求卓越——质量胜于数量**

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我把这个写在最后，因为这是我最大的收获。一件作品质量上乘时，最终它会得到认可和欣赏。所有额外的付出都是值得的。你会成长进步，成为行业里的佼佼者。

牺牲工作质量，完成更多的工作这很容易。编写不符合代码质量要求但可以运行的代码也十分简单。想解决所有问题而又不把它们彻底清除，也不难做到。你可能会觉得现在一切都很容易，但从长远来看，你便不会这样觉得。

例如，我努力在数据科学团队中引入软件的最佳实践、最好流程，在机器学习工作流中引入更好的库和工具等等。当然，我会在这些方面多投入一些时间，但在维护产品时，这些措施简化工作流程。所以许多人从中受益，感谢我在团队中引入这些产品。

我可以举出更多例子，但更重要的是要专注于实现卓越。追求卓越。努力做得更好，在每件事上彰显卓越。长久以往，人们会注意到你的优质作品。相信我，这一切都是值得的。

当然，这并不能推广到世界上所有的AI初创公司，这完全是基于个人经验。每个人都会有不同的体验和感受。

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