大規模モデルによって NLP エンジニアは時代遅れになったのでしょうか?

1. 新しく職場に入る

1. 職場に入るときに直面する問題

初めて職場に入るとき、新卒から社会人へと移行する過程で、誰もが戸惑いを感じるのは避けられません。修士課程または博士課程で指導教員と一緒に多くの科学研究プロジェクトやビジネスプロジェクトに取り組めば、比較的早く始めることができるでしょう。教えるだけのタイプで、講師との接点がゆるいと、居心地の悪さを感じやすいです。

職場に入ると、どの会社で働くか、どのような技術的方向性を選択するかという難しい選択に直面します。同時に、会社の業務に精通し、上司や同僚との関係を処理し、将来のキャリア開発を計画するなど、考慮すべき要素が多くあり、これがこの交換の目的です。

どうすればすぐに始められますか?
どちらの方向が自分に適しているかをどのように判断すればよいでしょうか?
どちらの方向がより有望でしょうか? (CV、NLP、検索プロモーション、サプライチェーンなど)
将来のキャリアの方向性をどのように選択し、より早く成長するのでしょうか? （トレンドに従うか、一つの方向に固執するか）
ビジネスが常に変化し、迷いを感じている場合はどうすればよいでしょうか? （リーダーや同僚は変わり続ける）
業界や企業の混乱にどう対処するか？（人員削減、事業調整）
リーダーや同僚とうまく付き合うにはどうすればいいでしょうか?
高い強度で働きながら学習を続けるにはどうすればよいでしょうか? （技術力やソフトパワーの向上）

2. 適切な開発方向を決定する

技術の方向性、種類、業種に応じて、次の分類があります。

技術方向別: NLP、CV、音声、メカニズム戦略、AIGC、...
タイプ別：検索・レコメンデーション・広告、アルゴリズムエンジニアリング、アーキテクチャ、データ開発、製品、運用...
業界別: ショートビデオ、電子商取引、ソーシャルネットワーキング、地域生活、エンターテイメント、旅行、クラウドコンピューティング...

異なる業界が特定のタイプを選択したり、特定のタイプ内で異なるテクノロジを選択したりするなど、上記の分類には重複がある場合があります。

具体的には、どの方向が自分に適しているかを判断するには、次の 2 つのポイントがあります。

（１）あなたはこの問題に対して、普通の人よりも強い情熱と粘り強さを持っていますか？物質的なインセンティブは熱意を刺激する一面ですが、物事自体への興味こそが、長いキャリアの中で前進し続けることを支える重要な要素です。

エンジニアリング（コーディング）が苦手な方は、戦略設計、データ開発、製品運用などを行うこともできます。
人と接するのが好きではない場合は、アルゴリズムエンジニアリングやアーキテクチャを行うこともできます。
テクノロジーに興味があり、それをビジネスと組み合わせたい場合は、検索プロモーションのアルゴリズムエンジニアになることに挑戦してみてはいかがでしょうか。

（２）あなたは他の人よりもこれをやるのが著しく上手ですか？（自分の強みを判断する）

コードを書くのは非常に得意だが、他の人とコミュニケーションを取るのがあまり得意ではない学生がいる場合、彼らは技術職には適していますが、製品や運用の職には適していません。
優れた技術力と優れたビジネス感覚を持つ学生がいる場合、純粋なアルゴリズム分野での作業よりも、戦略指向の仕事を通じてその価値をよりよく発揮することができます。

バケツ効果は通常、自分の成長は最も弱い部分によって影響を受けることを意味しますが、職場では、自分の成長は最も得意な部分によって影響を受けます。仕事は一人ではできません。チームワークが必要なので、同僚と協力することで自分の欠点を克服することができます。したがって、職場では、自分の強みを生かし、弱点を避けることを学ばなければなりません。そして、自分の強みを最大限に生かすことが正しい方法です。

3. 現在に焦点を当てる

学生が初めて職場に入るとき、つまり会社や部署、プロジェクトチームに入ったとき、彼らが行っている仕事に興味があるかどうかに関係なく、彼らが最初にすべきことは、目の前の仕事をうまくこなすことです。これは職場における基本的な姿勢を反映し、受け取る給与に責任があることの表れであり、良い評判を築くことにも役立ちます。

特に、興味のない仕事に遭遇したときは、積極的に心構えを調整し、まずはその仕事に適性を持つ必要があります。給料が高く、労力がかからず、家から近く、得意な仕事は非常に少なく、そのような仕事に 40 ～ 50 パーセント興味があるということは、すでに非常に良い仕事です。

具体的には、落ち着いてタスクを 80 点以上のスコアで完了するように最善を尽くし、次の評価を行います。

（１）仕事で80点以上を獲得した場合、その仕事は楽しいですか、好きですか、それとも嫌いですか？このときの感情の方が参考になるかもしれません。

（２）あなたの周りの人たちが80点程度のレベルで仕事をこなせる場合、あなたは彼らよりもかなり効率的に仕事をこなし、楽に仕事をこなせるでしょうか、それとももっと疲れて大変な仕事になるでしょうか？

さらに、現在取り組んでいる仕事に基づいて行動すると、一般的にパフォーマンスが向上し、ボーナスや昇進、昇給などの肯定的なフィードバックインセンティブが得られます。

4. 開発の方向性と見通しを決定する

以前は、どのキャリアを選択するかに焦点を当てていました。

今日のインターネット業界では、新しい仕事と古い仕事が急速に入れ替わり、キャリアのライフサイクルは 5 年よりも短くなることもあります。例えば、5年前、NLP技術にはBertモデルがありましたが、大規模言語モデルの出現により、徐々に置き換えられ、対応する実践者のスキル価値は徐々に低下します。今度は、自分の能力をより高い利益/価値の範囲に移行する方法に焦点を当てる必要があります。

キャリアの発展は直線的でも予測可能でもなく、多くの変動があります。個人の運命は自分自身の努力と正の相関関係にあるというのは本当ですが、完全に自分でコントロールできるものではありません。したがって、正確な判断ができない場合は、その価値が消費者の生活をより便利にし、社会全体のコストを削減するかどうかなど、その仕事が長期的な価値をもたらすことができるかどうかに着目する必要があります。

したがって、将来のキャリアの方向性を判断する際には、長期的な計画を立て、仕事の核となる価値に焦点を当てる必要があります。

「キャリア」の不安定さに直面しても、いくつかのコア能力を習得して習得することで、職業環境がどのように変化しても、バリューチェーンの最上位に留まり、自分自身をより価値あるものにすることができます。「そのような能力をどうやって身につけるか」ということにもっと重点を置くべきです。

5. 変化に常に対応する

常に変化する世界において、変わらないのは自分の中核となる能力です。十分な物質的報酬と精神的な肯定的および否定的なフィードバックを得るには、どの能力に重点を置くべきでしょうか?

（１）事業開発と成長をより効率的に推進する能力（テクノロジーは手段であり、製品とオペレーションの思考が必要）

（２）複雑なシステムを制御し影響を与える能力（総合的なマネジメント能力とコミュニケーション・調整能力）。

個人の能力がどれだけ優れていても、できる仕事には限りがあります。リーダーはチームを率いることで、より大きな価値を生み出すことができます。
ある業務の業務では、多くの分野（製品、運用、アルゴリズム、アーキテクチャ、データエンジニアリングなど）の同僚とのコラボレーションが必要となるため、調整やコミュニケーションにおけるソフトスキルを養う必要があります。

2. キャリアの各段階でのポイント

1. 利益/価値分析

利益/価値分析に基づいて、職場は下図に示すように 4 つの段階に分けられます。

2. 職場のさまざまな段階でのさまざまな課題

キャリアの段階や価値観が異なれば、直面する中核的な課題もまったく異なる可能性があります。年齢が異なれば、生活環境も異なります。たとえば、時間が経つにつれて、デート、結婚、出産などがあり、生活の焦点が自然に変化します。さらに、仕事の経験が異なれば、職場に対する期待も異なります。したがって、キャリアを選択する際に重点を置く点がまったく異なる可能性があります。

たとえば、キャリア開発で解決する必要がある中心的な問題は次のとおりです。

サバイバルスキルを学ぶ必要がありますか?
それとも、落ち着きのなさや不安を解消する必要がありますか?
あるいは、すでにいくつかのことはうまくできているものの、ボトルネックが明らかで、成長を加速させる必要があるのでしょうか?
あるいは、すでに優れた基盤を持っているものの、より大きな課題に対応するためにさらに大きなステージが必要ですか?

上記の条件が異なり、キャリア選択を行う際の判断ロジックも異なると考えられます。

（１）値の範囲１：職場の新人（０～２年）

第一段階は、職場に入ってから0年から2年までで、アリババのP5-P6レベルに相当します（この年以降、ほとんどのマスターはおそらくP4として参加し、この段階はP4-P6に延長されます）。通常、会社の戦略は上から下まで具体的なタスクに細分化されており、この段階は実行重視の役割となります。

この段階で直面する中心的な課題は、生き残りに関する問題、つまり「職業環境でどのように生き残るか」です。
生存のための資本: 実行される特定のタスクについて、効率的に実行を促進できます。業績評価を通じて、学生から有能な社会人へと変身することができます。
リーダーシップによって割り当てられたタスクを、品質と量を保証しながら完了します。
あらゆることに対してフィードバックがあり、実行が強力で、タイムリーさが保証されています。
高度な方法論や概念を理解するために多くの時間と労力を費やす必要はありません。

（２）価値範囲２：熟練した専門家（２～４年）

第 2 段階は、2 ～ 4 年間勤務し、Alibaba レベルの P6 ～ P7 に相当する熟練した専門家を対象としています。中心となる課題は、継続的な成長をどのように達成するかです。

①「道具使い」にとどまらず、「環境」や「道具」に依存しない仕事のやり方やスキルをできるだけ多く習得する（プロダクト思考＋オペレーション思考）

アルゴリズムエンジニア、アーキテクト、データ開発者などは、製品と運用に関する思考を意図的に培い、なぜ自分の仕事をしているのか理解することができます。
たとえば、データ開発では、開発の特徴やサンプルを選択した理由について考えることができます。
このアーキテクチャでは、企業がリコール対象の資料、製品、またはビデオをフィルタリングする理由の背後にあるロジックを考慮することができます。

②特定の分野の専門家になる

特定の分野に精通し、専門能力を転職時の昇進や昇給の鍵にしましょう。

③「事業目標に対する責任感」を強く持ち、一連の業務を通じて基幹事業指標の変化を牽引できる（技術面だけでなく事業成果に責任を持つ）

次のレベルの問題を検討し、技術計画、モデル選択、プロジェクトスケジュール、人員分担の内部ロジックを理解します。
テクノロジーが完全に最高だと考えるべきではなく、「テクノロジーはビジネスに役立つ」という認識を持つべきです。
さまざまな角度からビジネス成果の達成を支援することが、この段階でボトルネックを打破するための鍵です。これは、アリババでP7に昇進するときによくある問題でもあります。

（３）価値範囲３：セグメント化された分野の専門家（４～７年）

①コアチャレンジ：ボトルネックの突破（P7-P8）

値の範囲 3 は通常、キャリアの 4 年目から 7 年目の間に発生し、Alibaba では P7 から P8 に相当します。 P8 は、リコールアルゴリズムの専門家、ショートビデオソートアルゴリズムの専門家、ローカルライフ LBS サービスの専門家など、特定の分野の専門家である場合があります。 P8 は、戦略的な方向性が策定された後にそれを実行するためには、このセグメントの技術とビジネスに非常に精通している必要があります。

価値範囲 2 から価値範囲 3 に移行する際の中心的な課題は、ボトルネックを突破することです。多くの人はボトルネックを突破できず、小規模チームの中間レベルのリーダーにしかなれません。ビジネスの運営や生死に影響を与えることができるビジネスリーダーにはなれません。突破するのが最も難しいポイントは 2 つあります。

第一線のビジネス能力を「優秀」から「超特化」に本当に向上させ、その分野のリーダーとなり、最大の潜在エネルギーを獲得できるでしょうか?
実行力や現場力を備えながら、“根底にあるロジック”を学び、体得することで、成長率を大きく向上させることは可能でしょうか？

②「優秀」と「超特化」の違い

「優秀」と「超特化」の違いは、「同業他社の 70% より優れている」と業界で極めて稀な 5% の違いです。

「ヘッドルール」は常に有効です。ある分野で上位 5% に入ると、その分野で最も多くの配当が得られ、多くのリソースが自動的にあなたに向けられます。
マシュー効果は多くの分野に存在し、例えば人類社会の富は少数の人々の手に集中し、電子商取引のトラフィックは少数のトップ商品の手に集中し、短編動画のトラフィックはトップの人気動画の手に集中しています。
マシュー効果が存在するということは、1% の改善を行うごとに 1% 以上の成果が得られることを意味します。つまり、私たちの仕事は非常に価値があり、したがって、私たちはその分野で非常に専門的になる必要があるのです。

③根底にある論理

分野においては、方法や技術に焦点を当てるよりも、数多くのイノベーションを生み出す基盤となるいくつかの重要なルールを見つけ、そのルールを深く理解することがより重要です。以下では、CTR の推定、推奨の新規性、および動作ルールの例を使用して、基礎となるロジックを説明します。

たとえば、電子商取引のシナリオでは、CTR の推定は、ユーザーのクリック率と購入率が最も高い製品を最前面に表示し、その露出で表示される製品リストページでの全体的な予想購入額または予想取引数を増やすことを目的としています。
お勧めの目新しさ。推奨アルゴリズムを作成するときは、クリックスルー率を推定するだけでなく、推奨される素材（製品カテゴリまたはビデオ、ショートビデオカテゴリ）とその新規性をどのように組み合わせるかを考慮して、ユーザーの滞在時間、ユーザー完了率、ページめくり率、いいね率、注目率などを高める必要があります。
運用ルール。テクノロジー分野で働く学生は、オペレーションやプロダクト指向の仕事には技術的な内容が欠けていると感じるかもしれませんが、この概念は偏っていると思います。オペレーションは、実際にはビジネスの本質に近いものです。会社で本当にトップに立つ同僚のほとんどは、オペレーション、製品、財務の出身です。技術系の学生にとって、運用ルールと開発戦略の根底にあるロジックを理解することは、キャリア開発の余地を広げるのに役立ちます。

（4）価値範囲4：現場の専門家（7年以上）

私の表面的な観察に基づくと、このレベルでは技術的な経験よりも複雑で包括的な管理経験が必要です。チーム管理で発生する次のようなイベントに対処するには、心理学の知識を学ぶ必要がある場合もあります。

例えば、課題を割り当てるときに、抵抗する生徒にはどのように課題を割り当てればよいでしょうか。
困難に直面したとき、どうやってみんなの感情を落ち着かせるのでしょうか?
チームの戦闘効率を維持するにはどうすればよいでしょうか?

3.開発提案

1. 選択する際に考慮すべき要素

具体的な開発提案は次のとおりです。

適切な人物に従う: 優れたビジョン、パターン、視点、能力を持つ上司に従い、その言葉と行動から学び続ける。同時に、仕事を通じてリーダーとの信頼関係を築き、自身の成長とともにより大きな責任を共有し、リーダーとともに成長します。
正しいことをしてください。選択は常に努力よりも重要です。
適切な分野を選択してください。大企業の中核事業部門に入り、大企業内で最も中核的かつ最も価値のある一連の作業方法とビジネスプロセスを体系的に学習します。

2. T字型人材を目指す

① 垂直（専門的業績の深さ）：

専門的なスキルを向上させましょう。
ニッチな分野についての理解を深めましょう。

②水平的（分野横断的な知識と思考）：

完全なアルゴリズム、アーキテクチャ、製品、および運用上の思考機能。
ソフトスキル：管理、心理学…

3. 開発の方向性

①テクノロジーをやりたい学生：

1 つの方向は「広さ」に焦点を当て、テクノロジーの整合性、アーキテクチャ、ビジネスソリューションを検討し、「アーキテクト」をベンチマークします。
1 つの方向は「専門化」に焦点を当て、特定の特殊技術の深さ、専門性、洗練度に注目し、「特定分野の技術専門家」または「科学者」をベンチマークします。

②経営者を目指す学生：

技術マネージャーは、大規模な技術システムまたは技術部門全体の責任者です。
通常、エンジニアとしてスタートし、技術チームの第一線のマネージャーになり、その後徐々に部門長になります。
製品やデザインなどの「製品提供」チームをすべて同時に管理する場合は、従来の意味での CTO になります。
ビジネスマネージャーは多くの場合、ビジネス全体の責任を負い、技術チームの管理に限定されません。彼らはビジネスの CEO や GM に似ており、ビジネス運営のあらゆる側面に配慮する必要があります。
多くのビジネスマネージャーは技術マネージャー出身であり、これは点から表面へのキャリアの飛躍に相当します。

4. 専門分野を定義して探求する

仕事にこだわりすぎず、ジュニアでもシニアでも、より多くの仕事を引き受け、仕事の経験と能力を積み重ねながら考え続けましょう。
優れた人々をベンチマークし、優れた人を模倣します。さまざまな分野の優れた人々のやり方や知識体系を学ぶことは、業界に対する理解と認識を向上させるのに役立ちます。 ;
上司との定期的な 1 対 1 の面談: つまり、リーダーとの 1 対 1 のコミュニケーションにより、良好なコミュニケーションメカニズムを確立します。
現在の作業に対する理解を表現し、作業をより効果的にするためのアイデアを提供するよう努めます。
上司、指導者、信頼できる同僚と直接会ってコミュニケーションを取り、意見を求め、徐々に自分の考えをより信頼性が高く効果的なものにするよう努めてください。
あなたのリーダーシップを完全に信頼してください。リーダーシップの観点から見ると、あなたは彼らの仕事のヘルパーなので、彼らはコミュニケーションを通じてあなたの仕事の状況と期待を理解し、あなたのためにリソースを獲得するよう努め、それによってチーム全体のパフォーマンスを向上させます。

5. 要約することを学ぶ

仕事を受けるときは、「なぜこれをするのか」を考える習慣をつけましょう。そうすることで、職場に入ったばかりの頃のように、無意識に仕事を受け、実行してしまうことがなくなります。
毎週日記をつけ、定期的に見直すなど、目標志向になりましょう。
たとえば、これまでの期間に取り組んだ仕事について考えたとき、目標に向かって着実に進んでいるでしょうか?それは単に形式的に物事をやっているだけで、本質から外れているのでしょうか?どの行動が正しくて、どの行動が間違っているのでしょうか?
自分が得意なことをやってみて、自分の長所や資質を発見し、それを常に検証し、「自分の短所を補う」、そしてさらに重要なことに、自分の長所を生かして弱点を避けるようにしてください。

4. 質疑応答

1. テクノロジーの進歩が速すぎて、そのペースについていけなくなったらどうすればいいでしょうか?

テクノロジーは確かに急速に発展しており、最近では大きなモデルが多くの業界に混乱をもたらしています。
しかし、テクノロジーがどれだけ速く発展しても、それは依然としてビジネスに依存しています。ビジネス理解を深め、競争力を向上させることで、急速な技術進歩によるリスクを相殺します。
同時に、最新のテクノロジーを理解し、最新の状態に保つ必要があります。

2. 大規模モデルによって NLP エンジニアは不要になったか?

短期的にはそうではありません。
オープンソース分野では英語圏から大量のデータを取り込めるOpenAIと違い、中国では大規模モデルの開発に必要なデータが少なく、まだつながっていないため、プロセスが必要だ。

3. 上司と一対一でコミュニケーションをとるにはどうすればよいですか?

形式は、ランチ、ディナー、コーヒーに誘うなど、非常にカジュアルなものでも構いません。
上司を恐れないでください。あなたは上司の仕事のアシスタントであり、上司はあなたの仕事の助手です。

4. 大型モデルの今後の展開

ビッグモデルは将来多くの業界に大きな変化をもたらすでしょう。
たとえば、検索と推奨のいくつかのパラダイムが変わります。現在、商品を検索するには、欲しいものを正確に入力する必要がありますが、ビッグモデルに基づいて、意図（特定の場所への旅行を予約する）を入力すると、完全なソリューションセット（交通機関、ホテル、レストラン）が提供されます。

5. 職場の書類、グループ書類、会社書類、現場書類の扱い方

現在の環境では、ボリュームが標準です。過去には、業界全体が急速に発展し、多くの内部および外部の機会がありました。現時点では、人々の不安は相対的に大きくなり、ボリュームの現象がより顕著になるでしょう。
ローリング中は体に気を配ってください。あなたの体は革命の首都だからです。
単に反復的な作業を行うのではなく、自分のスキルを向上させることを目的として、有意義な方法でロールを実行します。

6. アルゴリズムの最新技術と応用の方向性

検索プロモーション、アルゴリズムエンジニアリング、音声、NLP、CV などの技術的な方向性に大きな変化はありません。

7. アルゴリズムを製品に変換することが容易になりますか?具体的なパスは？

アルゴリズムから製品への切り替えは良い方法です。アルゴリズムに取り組んだことのあるプロダクトマネージャーは、関連技術を理解しているため、プログラマーとのコミュニケーションがよりスムーズになります。アルゴリズムエンジニアは論理的思考力が強く、製品への切り替えに有利です。
特定のパスについては、通常、社内に転職のための組織的な仕組みがあります。

8. 部署の業務が大きく変化したとき、自分自身のキャリアプランをどのように考えればよいでしょうか。

部署内で大きな変化があった場合には、転職するかどうかを検討する必要があります。

転職を希望する場合は履歴書を準備する必要があります。
転職を希望しない場合（戸籍上の制限などにより）は、社内で異動の機会を探す必要があります。

9. 目標指向のシナリオの具体的な例にはどのようなものがありますか?

目標指向とは、タスクを完了するために必要な主要な要素、ノード、依存関係を決定することを意味します。たとえば、入出力比率、費やされた時間、タスクに関係する部門、リソースに依存する関係者、昇進させる必要がある役割などを決定します。例えば、データを推進する学生はデータを作成し、アーキテクチャを推進する学生はオンラインラベリング機能を開発します。

10. 製品オペレーション思考を養うには？

製品オペレーションの考え方を養うには、製品オペレーションの同僚ともっとコミュニケーションを取る必要があります。また、製品や業務の観点から問題を考えることも共感力と呼ばれます。具体的には、製品またはオペレーションの場合、ビジネス目標を達成するために何を行う必要があり、それをどのように行うかを検討します。電子商取引のWeiliでは、製品はユーザーエクスペリエンスを重視し、運営はよりマクロ的であり、業界とBサイドをより重視しています。