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作为团队经理培养机器学习工程师的经验教训
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
AI团队经理Vivek Gupta强调反馈、学习时间和跨团队合作的重要性。他指出，工程师需在技术和人际交往方面获得反馈，并鼓励提问与合作。有效的数据管理和人机验证是成功的关键，建议通过黑客马拉松和学习日促进团队学习。
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关键要点
- AI团队经理Vivek Gupta强调反馈、学习时间和跨团队合作的重要性。
- 工程师需要在技术和人际交往方面获得反馈，并鼓励提问与合作。
- 有效的数据管理和人机验证是成功的关键。
- 建议通过黑客马拉松和学习日促进团队学习。
- 工程师需要时间来学习和尝试新事物。
- 鼓励工程师向高级工程师和管理者提问以解决问题。
- 跨团队合作可以减少重复工作，促进知识共享。
- 高级工程师可以担任初级工程师的导师，提升组织的可扩展性。
- 机器学习工程师需要了解数据管理和模型验证的重要性。
- 建议自动化数据管理以提高训练的一致性。
- 人机验证可以帮助评估模型的表现并进行必要的修改。
- 团队定期举办黑客马拉松和学习日以促进学习和发展。
- 高级工程师的合作包括参与设计评审和知识分享。
- MLOps在管理大型语言模型时仍然适用传统模型的经验。