قد تبدو الموسيقى والهندسة مثل المسارات الوظيفية المعارضة تقريبًا. ولكن بالنسبة إلى خافيير أورمان ، كان الانتقال من عازف الكمان المحترف إلى مهندس التعلم الآلي في LinkedIn طبيعية بشكل مدهش.
نشأ في Montevideo ، أوروغواي ، تميزت أورمان في كل من الموسيقى والرياضيات ، وضرب مزدوج في المواد في الكلية. لكن الموسيقى كانت شغفه الحقيقي وبعد الجامعة ، تابع مهنة عازف كمان محترف ، وأداء ، وتدريس ، والمساعدة في تسجيل وإنتاج فنانين آخرين.
خافيير أورمان
صاحب العمل:
إشغال:
مهندس التعلم الآلي
تعليم:
درجة البكالوريوس في الموسيقى والرياضيات ، كلية تشارلستون ؛ درجة الماجستير في الموسيقى ، جامعة ميشيغان
ولكن أثناء اضطراب جائحة Covid-19 ، أثارت محادثة مع صديق للمدرسة الدراسية التي تخلى عن الموسيقى لتطوير البرمجيات فضوله. بعد أخذ بعض الدورات المجانية عبر الإنترنت في بيثون والتعلم الآلي ، سرعان ما أصبح منغمسًا في عالم جديد رائع من البيانات والخوارزميات. لم يستغرق الأمر وقتًا طويلاً حتى يدرك أنه يريد أن يصنع مهنة.
كانت خوارزميات التعلم الآلي “مثل السحر” لأورمان تقريبًا. “لقد أصبحت مفتونًا بالمنهجية ، والرياضيات وراءها.”
معجزة مزدوجة
يمكن إرجاع المسار الوظيفي غير العادي لأورمان إلى طفولته المبكرة. كان كل من والديه مهندسين برمجيات ونشأ مع أجهزة الكمبيوتر في جميع أنحاء المنزل منذ سن مبكرة. لكنهم كانوا أيضًا عائلة موسيقية. استمتعت والدته بلعب البيانو ، ووالده البوق.
يوضح طريق Orman من الموسيقى إلى التعلم الآلي كيف يمكن أن ينجح الأشخاص الذين لديهم خلفيات غير تقنية في البرنامج.ديزموند “des Money” Owusu/Instagram
بدأت رحلته الموسيقية في الرابعة من عمرها عندما شاهد فصلًا من حوالي 100 طفل يلعبون كمجم كمجموعة. تم أسر أورمان وأخبر والدته على الفور أنه يريد لعب الكمان أيضًا. من خلال سن المراهقة ، بدأ التجول مع أوركسترا شباب أوروغواي ودخول مسابقات الموسيقى. في الوقت نفسه ، اكتشف قدرة طبيعية للرياضيات وكان يدخل أولمبياد الرياضيات. لكن أورمان يقول إن الرياضيات كانت في الأساس هواية قام بها على الجانب بينما ركز على مسيرته الموسيقية.
بعد الانتهاء من درجتين ، في الموسيقى والرياضيات ، في كلية تشارلستون في ساوث كارولينا في عام 2006 ، حصل أورمان على درجة الماجستير في الموسيقى بجامعة ميشيغان. بحلول عام 2009 ، كان يلعب في الأوركسترا في قاعة كارنيجي في مدينة نيويورك ويقوم بجولة في أمريكا الجنوبية مع مجموعة موسيقى الحجرة.
مهتمًا بمتابعة طريق أكثر إبداعًا ، بدأ Orman في تكوين الموسيقى للأفلام القصيرة وعلم نفسه إنتاج الموسيقى ، وفي النهاية قام ببناء استوديو صغير حيث كان يسجل وينتج فنانين آخرين. بمرور الوقت ، قام ببناء مهنة موسيقى مستدامة من خلال الجمع بين هذه المشاريع الإبداعية مع تعليم الكمان.
اتجاه جديد
في أوائل عام 2020 ، نظرًا لأن Covid-19 كان يزيد من العالم ، وجد أورمان نفسه يعيد تقييم مستقبله ويبحث عن تحديات جديدة. بالقرب من بداية الوباء ، تحدث إلى صديق من كلية الدراسات العليا الذي كان قد انتقل مؤخرًا من عازف الكمان المهني إلى مهندس البرمجيات. أخبرته عن لغات البرمجة وما كانت عليه المهنة ، وبدء الفضول قرر أن يأخذ دورة بيثون عبر الإنترنت. بعد فترة وجيزة من بدء استكشاف عالم التعلم الآلي.
يقول: “بدأت في أخذ دورات عبر الإنترنت ، لكنني بدأت أيضًا في البحث عن بيانات عن الأشياء التي تهمني فقط”. على سبيل المثال ، أنشأ Orman خريطة حرارة متحركة توضح معدل المستشفيات Covid-19 في كل ولاية. “بمجرد أن اكتشفت كيفية صنع مؤامرات باردة والتحقيق في البيانات أكثر قليلاً ، أصبح ذلك ممتعًا في الواقع.”
في غضون ستة أشهر ، أدرك أورمان أن هذا شيء أراد متابعته كمهنة. يقول: “لقد لاحظت أنني كنت أواجه صعوبة في التوقف عن استراحات الوجبات أو الذهاب للنوم”. “لذلك بدأت في أخذ الأمر على محمل الجد.”
في أبريل 2021 ، حصل Orman على وظيفة يقوم بإعداد البيانات في شركة Koios Medical التي تستند إلى مدينة نيويورك ، والتي تطور خوارزميات كشف السرطان. لكن استراحةه الكبيرة جاءت بعد بضعة أشهر فقط عندما اكتشف برنامج التدريب المهني في LinkedIn ، والذي يوفر وسيلة إلى صناعة التكنولوجيا للأشخاص الذين يعانون من خلفيات تعليمية أو مهنية غير تقليدية. تقدم بطلب وبدأ كمتدرب في هندسة برامج التعلم الآلي في يوليو.
تعلم تعلم الآلة
تم تعيين Orman لفريق AI الخاص بـ LinkedIn ، والذي يطور خوارزميات التوصية التي تحدد المنشورات التي يتم عرضها للمستخدم. هناك طبقات متعددة لهذا النظام ، والتي ترشح تدريجياً ملايين المنشورات المحتملة لتحديد معظم اهتمامات مستخدم معين.
في عام 2022 ، بعد سنة واحدة في برنامج Reach ، تمت ترقية Orman إلى مهندس البرمجيات ويعمل الآن على نموذج يعرف باسم “الممر الثاني” ، الطبقة الأخيرة من الذكاء الاصطناعي في هذا النظام. إنه يقرر المنشورات الأكثر صلة بالمستخدم بناءً على عوامل مثل ميلها إلى النقر أو التعليق على أنواع مشابهة من المنشورات.
يتضمن الكثير من عمله تجربة تقنيات التعلم الآلي الجديدة أو إجراء تعديلات صغيرة على النموذج للضغط على أداء إضافي. يقول أورمان: “إنه نظام معقد للغاية”. “إنه أيضًا نظام ناضج للغاية ، لذلك نقيس المكاسب من حيث الأعشار أو المئات من النسبة المئوية.”
لكنه يستمتع بالتحدي والدفع لتعلم أشياء جديدة باستمرار. هذا شيء يعتقد أن خلفيته في الموسيقى ، والتي تتطلب تفانيًا وممارسة مستمرة ، قد وضعه جيدًا.
هناك أيضًا الأسس الرياضية العميقة للموسيقى ، ويعتقد أورمان أن تلك الروابط ساعدت في حياته المهنية الجديدة. يقول: “هذه التقاطعات تعمل بعمق ويصعب وصفها”. “لكنهم يشعرون وكأنهم يدغدغان عقلي بطريقة معينة.”
ولديمان بعض النصائح للآخرين القادمين إلى الهندسة من خلفيات غير تقنية: التركيز على تطوير حدس لكيفية عمل التكنولوجيا قبل الغوص في التفاصيل الدقيقة. يقول: “إن قضاء الوقت في فهم الوقت والشعور بالكيفية التي تعمل بها الأمور على مستوى بديهي يجعل كل شيء أسهل”. “ثم تبدأ في ممارسة المكسرات والبراغي.”
في يوم من الأيام ، يأمل في الزواج من شغفيه الرئيسيين من خلال العمل على خوارزميات التوصية للموسيقى. في غضون ذلك ، فإنه راض عنهم للعب أدوار منفصلة ولكن تكميلية في حياته. يقول: “أحب أن آخذ فترات راحة من وظيفتي ولعب باخ”. “يبدو الأمر وكأنه توازن لطيف للذهاب ذهابًا وإيابًا بين الاثنين.”
من مقالات موقعك
المقالات ذات الصلة حول الويب