मेटा कंपनी में काम करने वाले 23 साल के मशीन लर्निंग इंजीनियर मनोज तुमु ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में करियर बनाने के लिए बहुत ही उपयोगी सलाह साझा की है। उन्होंने 400,000 अमेरिकी डॉलर (लगभग 3.36 करोड़ रुपये) के सालाना पैकेज वाली नौकरी हासिल की है।
मनोज तुमु, जो एक भारतीय-अमेरिकी हैं, मेटा की विज्ञापन रिसर्च टीम में काम करते हैं। उन्होंने अमेज़न की नौकरी छोड़कर इस सोशल मीडिया दिग्गज कंपनी में शामिल होने का फैसला किया। बिजनेस इनसाइडर के लिए एक लेख में, तुमु ने विस्तार से बताया कि कैसे उन्होंने इस प्रतिस्पर्धी भर्ती प्रक्रिया को सफलतापूर्वक पूरा किया और वे कौन से सबक हैं जिन्होंने उनके करियर के रास्ते को आकार दिया।
तुमु ने कहा कि मशीन लर्निंग का क्षेत्र पिछले कुछ सालों में तेजी से बदला है। पहले जहां पारंपरिक तकनीकों का इस्तेमाल होता था, अब न्यूरल नेटवर्क्स पर आधारित डीप लर्निंग का जमाना है। ChatGPT जैसे टूल्स के उदय ने प्रतिस्पर्धा को और भी तेज कर दिया है और साथ ही नई नौकरियों जैसे मशीन लर्निंग इंजीनियर, एप्लाइड साइंटिस्ट, या रिसर्च साइंटिस्ट का सृजन किया है। मेटा में उनकी भूमिका शोध और कार्यान्वयन दोनों को जोड़ती है, ताकि कंपनी AI के क्षेत्र में सबसे आगे बनी रहे।
नौकरी के लिए अनुभव प्रोजेक्ट्स से ज्यादा जरूरी क्यों है?
अपने रिज्यूमे के बारे में बात करते हुए, तुमु ने पेशेवर अनुभव को व्यक्तिगत प्रोजेक्ट्स से कहीं ज्यादा महत्वपूर्ण बताया। उन्होंने छात्रों को सलाह दी कि कॉलेज के दौरान इंटर्नशिप जरूर हासिल करें। शुरुआत में प्रोजेक्ट्स उपयोगी होते हैं, लेकिन बाद में उनकी जगह काम का अनुभव ज्यादा मायने रखता है।
जब मनोज ने अमेज़न और मेटा के लिए आवेदन किया, तो उन्होंने अपने रिज्यूमे से प्रोजेक्ट्स को पूरी तरह हटाकर सिर्फ अपने काम के अनुभव को प्रमुखता से दिखाया। उन्होंने यह भी बताया कि उन्होंने किसी रेफरल (सिफारिश) का सहारा नहीं लिया, बल्कि सीधे कंपनी की वेबसाइट और LinkedIn के माध्यम से आवेदन किया, जहां एक मजबूत रिज्यूमे ने सारा काम किया।
तुमु ने चेतावनी दी कि बिना तैयारी के बिहेवियरल इंटरव्यू (व्यवहारिक साक्षात्कार) में जाना उम्मीदवारों की सबसे बड़ी गलतियों में से एक है। उन्होंने सलाह दी कि जवाबों को कंपनी के मूल्यों के अनुसार ढालना चाहिए, जैसे उन्होंने अमेज़न के लीडरशिप प्रिंसिपल्स और मेटा के cooperate values के लिए तैयारी की थी। मेटा की इंटरव्यू प्रक्रिया में एक स्क्रीनिंग कॉल के बाद कोडिंग, मशीन लर्निंग, और बिहेवियरल सवालों के चार से छह राउंड शामिल थे, जो छह हफ्तों तक चले।
अपने शुरुआती करियर को याद करते हुए, तुमु ने माना कि उन्होंने कॉलेज के दौरान एक इंटर्नशिप गंवा दी थी, लेकिन ग्रेजुएशन के बाद एक अनुबंधित भूमिका हासिल करने में कामयाब रहे। जब मशीन लर्निंग और पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बीच चयन करना था, तो उन्होंने मशीन लर्निंग वाली कम वेतन वाली नौकरी को चुना क्योंकि यह उनकी रुचि के अनुकूल थी। उन्होंने कहा कि उस फैसले ने आखिरकार बेहतर अवसरों के दरवाजे खोल दिए, जिनमें मेटा में उनकी वर्तमान नौकरी भी शामिल है।
(प्रस्तुति -त्रिपाठी पारिजात)
