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Vijaya Chaitanya Palanki，SR Manager的Glassdoor数据科学 - AI驱动的工作建议，机器学习趋势，数据科学领导力，实验文化，道德AI和职业增长分析
在当今的AI驱动就业市场中，数据科学在将人才与机会联系起来都起着至关重要的作用。在这次采访中，Glassdoor数据科学SR经理Vijaya Chaitanya Palanki分享了有关机器学习新兴趋势的见解，建立AI驱动的工作建议的挑战以及创新和可扩展性之间的平衡。 Vijaya还讨论了养育[…]
来源:AI Time Journal在当今的AI驱动就业市场中，数据科学在将人才与机会联系起来都起着至关重要的作用。在这次采访中，Glassdoor数据科学SR经理Vijaya Chaitanya Palanki分享了有关机器学习新兴趋势的见解，建立AI驱动的工作建议的挑战以及创新和可扩展性之间的平衡。 Vijaya还讨论了培养数据驱动的文化，数据科学家的基本技能，并确保AI建议中的公平性。继续阅读以探索AI如何塑造招聘和职业发展的未来。
Vijaya Chaitanya Palanki 玻璃门在这里探索更多这样的访谈：数据科学领导者Jarrod Teo - 建立AI产品，数据获取策略，商业中的AI和LLM，数据科学的业务整合，现代数据科学家的技能，在经济不确定性
jarrod teo，数据科学领导者 - 建立AI产品，数据获取策略，商业中的AI和LLM，数据科学的业务整合，现代数据科学家的技能，在经济不确定性的情况下不断发展ML策略作为AI的一名已发表的研究人员，机器学习中有哪些新兴趋势使您最兴奋？
作为Glassdoor的数据科学高级经理，我对机器学习的几种新兴趋势感到特别兴奋：
首先，可以自主执行复杂任务的代理AI系统的演变。这些系统正在超越基本自动化，以处理细微的决策，这对于我们如何将求职者与有才华的机会和雇主联系起来是有影响力的。
第二，我在多模型模型中看到了显着的进展，这些模型集成了不同类型的数据（文本，图像，数值数据），以提供更全面的见解。这对于分析职位描述，用户互动和雇主评论特别有价值，以在候选人和公司之间创建更有意义的匹配。