第七章 开启 AI 求职的简单框架（工作章节）
找工作有几个可预测的步骤，包括选择你想申请的公司、准备面试，以及最终选定职位并协商薪资和福利。在本章中，我将重点介绍一个对许多 AI 求职者（尤其是那些从其他领域进入 AI 领域的求职者）有用的框架。
如果你正在考虑下一份工作，请问自己：
✓ 你在转换角色吗？ 例如，如果你是一名软件工程师、大学生或物理学家，并且希望成为一名机器学习工程师，那么这就是角色转换。
✓ 你在转换行业吗？ 例如，如果你在医疗保健公司、金融服务公司或政府机构工作，并且想去软件公司工作，那么这就是行业转换。角色和行业转换
一家科技初创公司的产品经理在原公司（或不同公司）担任数据科学家，这意味着他转换了角色。一家制造公司的营销人员在科技公司担任营销人员，这意味着他转换了行业。一家金融服务公司的分析师在科技公司担任机器学习工程师，这意味着他转换了角色和行业。
✓ 如果您正在寻找您的第一份人工智能工作，您可能会发现转换角色或行业比同时转换两者更容易。假设您是金融服务行业的分析师：如果您在金融服务行业找到一份数据科学或机器学习的工作，您可以继续运用您的领域专业知识，同时获得人工智能方面的知识和专业知识。在这个职位上工作一段时间后，您将更有能力跳槽到科技公司（如果这仍然是您的目标）。
✓ 或者，如果你成为一家科技公司的分析师，你可以继续运用你的分析师技能，但将其应用到不同的行业。在科技公司工作也更容易向同事学习人工智能的实际挑战、在人工智能领域取得成功的关键技能等等。
如果你正在考虑职位转换，初创公司可能比大公司更容易实现。虽然也有例外，但初创公司通常没有足够的人手来完成所有期望的工作。如果你能够帮助完成人工智能任务——即使这不是你的正式工作——你的工作很可能会受到赞赏。这为无需离开公司即可实现职位转换奠定了基础。相比之下，在大公司，僵化的奖励制度更有可能奖励你出色的工作表现（以及你的经理对你完成原定工作的支持），但不太可能奖励你工作范围之外的贡献。
在你期望的职位和行业工作一段时间后（例如，在一家科技公司担任机器学习工程师），你会对该职位在该行业更高级别的要求有充分的了解。你还会在该行业拥有一个可以为你提供帮助的人脉网络。因此，如果你选择坚持现有的职位和行业，未来的求职之路可能会更加顺畅。
换工作意味着你迈向未知，尤其是在转换职位或行业的情况下。信息面试是熟悉新职位和/或新行业最容易被低估的工具之一。我将在下一章中详细介绍。
我非常感谢 FourthBrain（DeepLearning.AI 的子公司）的首席执行官 Salwa Nur Muhammad 提供的一些想法。
克服不确定性
关于未来，我们有很多未知：我们何时才能治愈阿尔茨海默病？谁会赢得下届选举？或者，从商业角度来看，明年我们会有多少客户？
随着世界发生如此多的变化，许多人对未来感到压力，尤其是在找工作方面。我有一种练习可以帮助我重拾掌控感。面对不确定性，我会尝试：
- 列出所有可能出现的情景，并承认我并不知道具体情况。为每种情景制定行动计划，并确定这些计划最终会实现。开始执行那些看似合理的行动。随着未来发展，定期回顾各种情景和计划。
例如，在 2020 年 3 月的新冠疫情期间，我进行了这种情景规划练习。我设想了从新冠疫情中快速（三个月）、中期（一年）和缓慢（两年）的恢复过程，并为每个案例制定了应对计划。这些计划帮助我确定了优先顺序。
同样的方法也适用于个人生活。如果你不确定自己能否通过考试、获得工作机会或获得签证——所有这些都可能让你感到压力——你可以写下在每种可能情况下你会做什么。思考各种可能性并严格执行计划，无论未来如何，都能帮助你有效地掌控未来。
额外福利：通过人工智能和统计学方面的培训，你可以计算出每种情景的概率。我很喜欢超级预测方法，这种方法将众多专家的判断综合起来，形成一个概率估计。
