Az AI lassan minden területen jelen van életünkben, és a cégek is egyre nyitottabbá válnak AI specifikus munkakörök megteremtésére, csapatok létrehozására. Machine learning gyakornokunkat kérdeztük arról, mivel foglalkozik jelenleg a cégen belül, és hogyan jelenik meg a felsőoktatásban a MI kérdésköre.

‍

Hogyan kerültél a céghez?

Korábban nem volt AI-val kapcsolatos tantárgyam, de már el szerettem volna helyezkedni gyakornokként, a ChatGPT kicsivel előtte robbant be a köztudatba, és ekkor keresett a BlackBelt CTO-ja plusz embert a csapatába, így kerültem ide.

Ha eddig nem is volt ilyen órád, biztos belefutottatok már ezen eszközök használatának vagy tiltásának témakörébe az egyetemi oktatás keretein belül.

Igen, egyelőre a tanárok között megosztó, az oktatásba nincs beleszőve. Vannak, akik kifejezetten mondják, hogy használd vagy ne használd, de azt még mindig el lehet mondani, hogy a tantárgyak, kurzusok nem erre vannak berendezkedve. Legyen egyensúly, ne essünk át a lótúloldalra, de jó lenne azt érezni, hogy nem egy bűnős dologról van szó.

Mi a tapasztalatod, kiket keresnek AI specifikus munkakörre?

A nagy cégeknek van erre lehetőségük, és főleg szeniorabb személyeket keresnek. Ritka, ha junior machine learningesként el lehet helyezkedni, de így külön menő az, amit a BlackBeltnél elértünk. Az R&D részlegünkben megélem a felfedezés örömét, hogy autodidakta módon, amit én csináltam az látszik, és jól mérhető. Nem mondják meg, hogy így és így csináld. Ezt nagyon élvezem.

Elmeséled, hogy mivel foglalkozol a mindennapjaid során?

A BlackBelt R&D üzletágának van egy saját terméke, a JUDO és az én dolgom a JSL (JUDO specification language) formális nyelv megtaníttatása nyelvi modellel, mely során szintatikailag helyes JSL kód generálása valósul meg. A cél egy modellező asszisztenst kreálni, aki segíti a humán modellező munkáját. A programozási nyelvek (most nevezzük annak a JSL-t is) tanítása nehéz, úgy is mondanám, hogy kutatási terület, nincsenek évtizedek óta jól bevált módszerek. A kezdeti cél megtaníttatni beszélgetni a JSL dokumentációjáról volt, de ez már nagyrészt sikerült. Szöveges információkra jól válaszol, most a kódgeneráláson van a hangsúly.

Milyen korlátai vannak akár a jelenlegi munkád, akár a jövő szempontjából az AI-nak?

Most egyetem mellett nagyjából félállásban tudok dolgozni, így az idő mindenképpen korlátolja a haladást, illetve az is, hogy én miközben csinálom, aközben tanulok bele. Hosszabb távon cégen belül AI részleg létrehozása lehet izgalmas, ahol több, különböző szenioritású kolléga tudása adódhat össze bizonyos problémák megoldására. Egyébként sok információ miatt nagyon könnyű lemaradni, az AI pedig főleg technológiai szinten fejlődött, így nem árt lépést tartani a legújabb ipari trendekkel.

Van olyan felület, személy, akit különösképpen követsz a témában?

Sokféle helyről tájékozódok, szeretem a YouTube eszközbemutató videóit, a LangChain-t itt fedeztem fel. A Medium nevű platformot is nagyon szeretem, rengeteg érdekes cikk jelenik meg ott AI témában magasan jegyzett szakmabeliektől. Egyébként a szakdolgozatom AI témából készül, így a konzulensemet is idevenném.

Czifra Barnabás első AI gólyaként érkezett a cég életébe, tavaly nyár óta az R&D részlegünket erősíti.

‍