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Tag: Interview

特雷·杜瓦格,Pathlight的首席技术官兼联合创始人–访谈系列

Trey Doig是Pathlight的联合创始人和首席技术官Trey在科技行业拥有超过十年的经验,在IBM、Creative Commons和Yelp公司担任工程师Trey是Yelp预订的首席工程师,负责将SeatMe功能整合到Yelp.com上Trey还领导了SeatMe网页应用程序的开发[…]

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彼得·麦基,Sonar开发者关系主管-访谈系列

彼得·麦基是Sonar开发者关系负责人,Sonar是一个解决糟糕代码这一万亿美元难题的平台Sonar为开发者和组织提供工具,以系统化地实现代码的清洁状态,使所有代码适用于开发和生产通过应用Sonar的边开发边清洁的方法,组织可以最小化风险,减少[…]

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彼得·王,Anaconda首席执行官兼联合创始人——访谈系列

Peter Wang是Anaconda的CEO兼联合创始人在创办Anaconda(前身为Continuum Analytics)之前,Peter在软件设计和开发领域拥有15年经验,在包括3D图形、地球物理学、大数据模拟和可视化、金融风险建模以及医学影像学等广泛领域进行工作作为PyData社区和会议的创始人之一,[…]

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Snorkel AI的首席执行官兼联合创始人 Alex Ratner – 面试系列

亚历克斯·拉特纳是Snorkel AI的首席执行官兼联合创始人,该公司诞生于斯坦福人工智能实验室Snorkel AI通过将手动的人工智能开发流程转变为程序化的解决方案,使人工智能开发变得快速而实用Snorkel AI利用自有数据和知识,使企业能够开发适用于其独特工作负载的人工智能

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Amir Haramaty, aiOla的CEO兼联合创始人-访谈系列

Amir Haramaty 是 aiOla 的首席执行官兼联合创始人,aiOla 是一个旨在使语音可行,并以完全准确的方式优化特定行业流程的平台我们拥有的专利技术是多语言的,可以识别行话、缩写和首字母缩略词,并且即使在嘈杂的环境中也是无误的你的第一家初创公司是一家建造遥控器的公司[…]

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Etan Ginsberg, Martian联合创始人 – 采访系列

埃坦·金斯伯格是 Martian 的联合创始人,Martian 是一个动态路由每个提示到最佳 LLM 的平台通过路由,Martian 实现了比任何单个提供商(包括 GPT-4)更高的性能和更低的成本该系统基于该公司独特的模型映射技术,将复杂的黑盒中的 LLM 解释为更可理解的形式

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阿尔珀·特金,Findem首席产品官 – 访谈系列

阿尔珀·泰金是Findem的首席产品官,Findem是一个人工智能人才招聘和管理平台Findem的人才数据云建立在最先进的人才数据之上它能够以市场的运动速度学习,为您的整个团队提供无与伦比的人才情报以前您是一位连续创业者,担任创始人兼首席执行官

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Vitalii Romanchenko,Elai的CEO兼联合创始人-访谈系列

Vitalii Romanchenko,是Elai的首席执行官兼联合创始人,Elai是一个人工智能视频生成平台,赋予个人制作一流视频的能力,无需麦克风、摄像机、演员或工作室作为一名连续创业者,您创办了几家早期企业?我在技术行业已经工作了15年,[…]

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Binny Gill,Kognitos的创始人兼首席执行官 – 采访系列

Binny Gill拥有丰富多样的工作经验,涵盖了多个职位和公司Binny目前是Kognitos公司的创始人兼首席执行官,该公司致力于使编程变得易于接触,并帮助企业优化运营和客户体验Binny在计算机科学领域是一位多产的发明家,拥有近100项专利,并相信[…]

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莫汉·吉里德哈拉达斯,LeanTaaS的创始人兼首席执行官 – 访谈系列

莫汉·吉里达拉达斯是LeanTaaS的创始人兼首席执行官,LeanTaaS是一家在健康系统中提供基于人工智能和软件即服务(SaaS)的容量管理、人员配置和患者流程软件的市场领导者该公司的软件已被全国超过175个健康系统使用LeanTaaS最近成为第一家估值超过10亿美元的数字健康公司

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Paxton AI创始人兼首席执行官Tanguy Chau-访谈系列

陈唐伟,是Paxton AI的联合创始人兼首席执行官,Paxton AI是一个利用生成式人工智能来减轻法律研究和起草负担的平台,使法律团队能够以更高的准确性在更短的时间内完成更多工作您过去投资过多家人工智能创业公司,成功的创业公司与普通公司有何不同?在我的…

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朱丽叶·鲍威尔(Juliette Powell)和阿特·克莱纳(Art Kleiner)是《人工智能困境—访谈系列》的作者

《AI困境》一书由朱丽叶·鲍威尔(Juliette Powell)和阿特·克莱纳(Art Kleiner)共同撰写朱丽叶·鲍威尔是一位作家、电视节目制作人,在她的名下有9000个直播节目,同时也是一位技术专家和社会学家她还是彭博电视台/商业新闻网络的评论员,并在由经济学家和国际金融公司组织的会议上发表演讲[…]

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Amir Hever,UVeye的联合创始人兼首席执行官-采访系列

阿米尔·赫弗(Amir Hever)是UVeye的首席执行官和联合创始人,UVeye是一家深度学习计算机视觉初创公司,通过快速准确的异常检测来为汽车和安全行业识别问题或威胁,从而制定了全球标准的车辆检查UVeye是赫弗的第三个创业项目他曾在Visualead担任研发副总裁的职位

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Ami Hever,UVeye的联合创始人兼首席执行官 – 采访系列

Amir Hever是UVeye的首席执行官和联合创始人,UVeye是一家深度学习计算机视觉初创公司,通过快速准确的异常检测来识别汽车和安全行业面临的问题或威胁,为车辆检查设定了全球标准UVeye是Hever的第三个创业项目他之前在Visualead担任研发副总裁的职务

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Gautam Bakshi, 15Rock的联合创始人兼首席执行官 – 采访系列

高坦·巴克什是15Rock的联合创始人兼首席执行官,15Rock是全球领先的气候风险管理和咨询服务提供商高坦负责监督15Rock的所有关键运营部门,包括技术、研究、产品和运营你能分享一下你何时开始关注气候变化以及何时意识到[…]的故事吗?

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康奈利斯网络软件工程副总裁道格·富勒 – 采访系列

作为软件工程副总裁,Doug负责Cornelis Networks的软件栈的所有方面,包括Omni-Path架构驱动程序、消息软件和嵌入式设备控制系统在加入Cornelis Networks之前,Doug在Red Hat领导云存储和数据服务的软件工程团队Doug在HPC和云计算领域有着丰富的职业生涯[…]

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OpenAI CEO Sam Altman:随着人工智能证明其强大之处,工作岗位面临风险

OpenAI首席执行官Sam Altman对AI的潜在危险问题一直持有不同寻常的关注,尤其是他的创作ChatGPT。在最近的一次采访中,Altman深入探讨了AI对工作和整个人类的影响。虽然有人认为AI只会补充人类的努力,但Altman持有不同的观点,坚称由于技术进步,工作必将消失。让我们一起探讨Altman的观点和AI与人类共存的有趣未来。 也可阅读:人工智能的迅速崛起导致失业:科技行业受到数千人影响 围绕AI工作置换的担忧 像ChatGPT这样的AI工具的崛起在公众和技术专家中引发了一波担忧。担心的是,AI可能会取代各行各业的人工劳动力,导致大规模的工作置换。Altman对他的AI聊天机器人潜在危险的担忧进一步加剧了这些焦虑。 也可阅读:AI激增:Stability AI首席执行官预测印度开发人员将在2年内失业 Shopify的例子:对未来的一瞥 对于AI工作置换的担忧并非仅仅是理论上的。现实世界中已经出现了一些实例,比如Shopify使用AI取代部分员工。一名Shopify员工违反了保密协议,披露了公司的争议行为和战略方向。这一令人震惊的揭示增加了人们对AI对就业市场影响的担忧。 了解更多:Shopify员工曝光AI驱动的裁员和客户服务危机 Sam Altman的大胆断言:工作将消失 在最近的一次采访中,Sam Altman对AI的未来及其与人类工作的关系表达了大胆立场。他驳斥了AI只会补充人类努力的观点,坚称由于技术的进步,工作必将被淘汰。AI对就业的影响是一个“什么时候”的问题,而不是“是否”的问题。 虽然Altman预测由于AI的进展,工作必将不可避免地丧失,但他也承认未来的不可预测性。可能性是巨大的,AI和人类的共存可能会导致意想不到的结果,既有积极的,也有具有挑战性的。 也可阅读:OpenAI员工涌向Google DeepMind寻求新机会 平衡进步和准备 Altman透露,OpenAI本可以创建一个比ChatGPT更强大的AI工具,但他们选择不发布。这个决定背后的原因是对公众准备的关注。Altman强调了给予社会足够时间来适应强大的新智能与人类共存的重要性。在某种程度上,ChatGPT是一个温和的“警告信号”,向公众介绍了AI进步的潜在影响。 也可阅读:AI无法替代的工作 我们的观点 Sam Altman对AI对工作和人类的影响的洞察力揭示了技术进步的复杂性。虽然AI有可能为行业和人类生活带来革命性变革,但它也带来了重大风险,包括工作置换。在我们航行这个变革时代时,关键是平衡进步和准备,确保社会准备好负责任地拥抱AI的力量。未来仍然不确定,但我们可以通过解决问题和共同努力来引导AI朝着与人类更加美好的共存方向发展。

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大卫·史密斯,TheVentureCity首席数据官 – 访谈系列

大卫·史密斯,也被称为“大卫数据”,是TheVentureCity的首席数据官,该公司是一家在软件驱动型初创企业中进行国际投资并提供运营支持的风险投资平台您能描述一下您在TheVentureCity担任首席数据官的角色以及所涉及的内容吗?我领导一个团队,使用提供的数据评估投资机会

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如何在2023年打破数据科学FAANG职位的难题?

数据科学已经成为一个备受追捧的领域,而在FAANG(Facebook,Amazon,Apple,Netflix,Google)公司获得一份工作被认为是一个重大的成就。FAANG公司以其创新的方法、尖端的技术和有吸引力的薪酬待遇而闻名。本文将讨论15个可以帮助您在2023年获得数据科学FAANG工作的技巧。 FAANG工作有什么特别之处? FAANG公司以其影响力、市场支配地位和颠覆整个经济部门的能力而闻名。在FAANG组织工作有许多优势,包括访问大量数据集、尖端技术、合作工作环境以及参与开创性项目的机会。此外,FAANG企业经常吸引来自全球各地的顶尖人才,创造出一个竞争激烈的劳动市场。 FAANG数据科学家的工作内容是什么? 在FAANG公司,数据科学家在利用数据推动业务决策、提升用户体验和开发尖端技术方面起着关键作用。他们的职责可能包括: 对大型数据集进行深入分析,以发现能够为战略决策和产品改进提供见解的模式、趋势和洞察。 开发和实施机器学习模型和算法,解决复杂问题,如推荐系统、欺诈检测和自然语言处理。 创建可视化和仪表板,以清晰、可操作的方式呈现基于数据的见解。 设计和分析A/B测试,评估新功能或产品变更的有效性。 构建预测模型,预测用户行为、客户流失或产品和服务的需求。 应用自然语言处理技术处理和理解非结构化文本数据,用于情感分析和聊天机器人等应用。 与数据工程师合作开发和维护数据管道,确保高效可靠的数据流动。 及时了解数据科学的最新进展,探索新的方法来改进现有流程。 与产品经理、工程师、设计师和其他团队合作,了解业务需求并提供基于数据的解决方案。 在处理敏感用户数据时确保数据隐私和维护道德标准。 获得FAANG工作的15个技巧 遵循以下技巧来获得FAANG工作: #1. 在数据科学和相关概念上建立坚实的基础 要在数据科学领域取得成功,必须牢固掌握统计学、线性代数、概率论和微积分等基本概念。在这些领域建立坚实的基础,以有效解决复杂的数据问题。 #2. 掌握数据科学常用的Python / R编程语言 在数据科学家社区中,最流行的两种编程语言是Python和R。掌握其中一种或两种语言将极大地增加您在获得FAANG工作方面的机会。…

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Kevin Baragona,DeepAI创始人兼首席执行官 – 访谈系列

DeepAI创始人Kevin Baragona是一位拥有十多年经验的专业软件工程师和产品开发人员他在设计和开发DeepAI时的目标是创建一个全面的平台,对于一般从业人员来说直观易用,对于开发人员来说可以将DeepAI集成到他们的项目中,并向初学者介绍人工智能的新 […]

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Jonathan Dambrot,Cranium AI的首席执行官和联合创始人 – 采访系列

Jonathan Dambrot是Cranium AI的首席执行官兼联合创始人,Cranium AI是一家帮助网络安全和数据科学团队了解人工智能在他们的系统、数据或服务中的影响的企业Jonathan曾是KPMG的合伙人、网络安全行业领袖和远见者在加入KPMG之前,他曾带领Prevalent成为Gartner和Forrester行业的一员[…]

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