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우리는 모두 신화적인 10X 엔지니어에 대해 들었습니다. 10 배 더 많은 코드를 작성하고 리뷰에서 10 배 더 많은 피드백을 제공하며 일반적으로 10 배 더 많은 영향을 줄 수있는 엔지니어. 첫째, 토론을 쉬게하려면 10 배의 엔지니어가 존재합니다.
15 년 동안 Pinterest 및 Meta와 같은 회사에서 최고의 소프트웨어 엔지니어와 함께 일하는 업계에서 저는 생산량과 생산성이 엄청난 수준의 개인과 긴밀히 협력했습니다. 그들은 더 많은 일을하는 것이 아니라 다른 엔지니어가 많은 시간을 보냈지 만 다른 엔지니어가 할 수없는 문제와 설계 솔루션을 해결할 수 있습니다.
이 엔지니어를 강력하게 만든 것은 엄청난 기술이 아니 었습니다. 효과적으로 적용하는 것은 그들의 능력이었습니다. 내가 10X 엔지니어들과 협력했을 때, 그들은 그들이 생각하고있는 것과 그들이 왜 결정을 내린지 이해할 수 있다는 의미에서“인간”을 느꼈습니다. 따라서 최고의 엔지니어를 다른 엔지니어와 분리하는 기술이 아니라면 차이점은 무엇입니까?
아마도 더 좋은 질문은 왜 10 배 더 많은 엔지니어가 아닌가? 두 가지 이유가 있다고 생각합니다.
- 도메인 전문 지식 부족. 기술 스택이나 도메인에 익숙하지 않은 경우 처음 몇 달 또는 몇 년 동안 가파른 학습 곡선에 직면하게됩니다. 반대로, 당신이 당신의 수년을 바치면 직업 특정 문제를 깊이 연구하기 위해 다른 엔지니어보다 자연스럽게 직관과 통찰력을 얻게됩니다. 분산 시스템, AI 모델 교육 또는 모바일 앱 성능에 관계없이 도메인이 무엇인지는 중요하지 않습니다. 전문 지식을 갖추면 다른 사람들이 할 수있는 문제를 해결할 수 있습니다.
- 영향력 부족. 엔지니어로서의 성공은 단순히 지적 마력에 관한 것이 아닙니다. 마찬가지로 중요한 것은 당신의 방향을 옹호하고 다른 사람들을 설득하는 능력입니다. 예를 들어, 순수하게 코드를 작성하면 지금까지만 얻을 수 있습니다. 많은 엔지니어 그룹에 영향을 줄 수 있어야합니다. 작업하기가 어려운 경우 10 배 엔지니어가 될 수 없습니다.
위의 점은 종종 상관 관계가 있습니다. 회사에 익숙하지 않은 경우 전문 지식과 영향력이 부족할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 팀의 특정 시스템의 복잡성과 제약 조건을 이해하기 시작합니다. 이렇게하는 동안, 당신은 조직의 주요 사람들과 더 깊은 관계를 맺고, 상주 전문가로서 당신을 더 신뢰하기 시작합니다.
10X 엔지니어가 존재한다는 것은 분명하며, 실제로 AI는 최고 엔지니어에게 일을 할 수있는 능력을 훨씬 더 많이 제공 할 것입니다. 곧 100x 및 1000 배의 엔지니어가있을 것입니다.
그러나 엔지니어로서의 곱셈 능력은 상황에 따라 다르다는 것도 분명합니다. 귀하의 영향은 회사 내 전문 지식과 영향에 달려 있습니다.
—rahul.
양자 과학 발전 : Hausi Müller의 여정
컴퓨터 과학자 Hausi Müller 의이 프로필은 양자 과학 발전에 대한 그의 오랜 헌신에 대해 이야기하며 Müller의 귀중한 통찰력이 직업 양자 컴퓨팅에서. 선형 대수의 기본 사항에서 특정 양자 소프트웨어에 이르기까지 엔지니어가 배우는 것이 권장되는 것을보십시오.
이력서가 죽어 가고 AI는 흡연 건을 들고 있습니다.
채용 담당자는 AI 생성에 압도 당합니다 직업 응용 프로그램 및 이력서. 이 작품에서 Ars Technica는 초기보고를 추가합니다. 뉴욕 타임즈 신청자와 채용 담당자 모두가 AI 도구를 사용하여 “고용 슬로프”의 성장에 대해. “홍수 chatgpt-제작 된 이력서와 봇 제출 애플리케이션은 사이에 무기 경주를 만들었습니다. 직업 구직자와 고용주.”
의견 : 미국 컴퓨터 과학 교육 격차를 해소하는 방법
현재 미국 고등학교의 약 58 %만이 많은 경력에서 중요 함에도 불구하고 컴퓨터 과학 전용 과정을 제공합니다. 미래를 위해 학생들을 더 잘 준비 시키려면이 과정이 요구 사항이되어야합니까? Allegheny College의 부교수는 의무적 인 컴퓨터 과학 수업에 대한 사례를 제시하고 그러한 정책이 성공하는 데 필요한 것을 설명합니다.