LifeInTech

EPAM Hungary

A tech világa, belülről. Ez a LifeInTech, az EPAM podcast csatornája, ahol valós történeteken keresztül, első kézből ismerheted meg az IT világát. Beszélgetünk technológiákról, egyenes és kacskaringós karrierutakról, a hétköznapokról, sikerekről (néha kudarcokról) és a jövőről.

  1. Oct 21

    Karrierváltás: Ügyvédből Data Analytics Engineer az EPAM Campus programmal | LifeInTech

    Ügyvédből Data Analytics Engineer? A LifeInTech podcast legújabb epizódjában Petróczi Tamás, Software Enginer meséli el, hogyan indította el tech karrierjét az EPAM Campus program segítségével. Szó esik az egyedül tanulás nehézségeiről, a data minőség és elemzés összefüggéseiről, valamint arról is, miért maradt pótolhatatlan az emberi hozzáadott érték az AI korában. Ismerd meg Tamás történetét! 📌 Hasznos linkek: Tudj meg többet az EPAM Campus programról: https://epa.ms/pNUJmx További epizódok: https://open.spotify.com/show/5uSqakpD7f8i68trtQM0UO LifeInTech podcast by EPAM Facebook csoport: https://www.facebook.com/groups/882633616403649 LifeInTech blog: https://epa.ms/lifeintechblog 0:00 – Bevezető és a mai téma: Data Analytics 1:31 – Mit takar a Data Analytics az EPAM-nál? 3:13 – Karrierváltás: ügyvédből hogyan lett Data Analytics Engineer? 5:34 – Miért az EPAM Campus programot választotta? 8:37 – Milyen egy EPAM Campus képzés a gyakorlatban? 11:22 – Miért pont a data terület volt a vonzó? 13:35 – Hogyan változtatta meg az AI a tanulást és a fejlesztést? 16:03 – Mi az emberi hozzáadott érték az AI korában? 20:03 – Miért fontos Tamás számára, hogy ma már mentorként segítsen másokat? 22:11 – Mik a leggyakoribb hibák a junior fejlesztőknél az AI használata során? 25:34 – Data quality és analízis: hogyan épül fel a terület 29:36 – Kinek való a data engineer pálya? 32:07 – Merre lehet továbbfejlődni a data analytics területén 34:25 – Záró gondolatok

  2. Jul 9

    Software Engineerből AI Engineer: Milyen készségek kellenek? | LifeInTech

    LifeInTech podcast vendége Apponyi Zsolt, Lead AI Engineer, akivel arról beszélgettünk, milyen mindennapi feladatai vannak az AI Engineer-nek, milyen tudásra és készségekre van szükség ehhez a szerepkörhöz, miként épül be a mesterséges intelligencia a szoftverfejlesztésbe. Mit jelent az AI Engineer szerepkör? Az AI Engineering a klasszikus szoftverfejlesztési életciklus kiterjesztése. Míg egy átlagos felhasználó a mesterséges intelligenciát csupán eszközként használja, addig egy AI Engineer magát az AI-t integrálja a nagyvállalati szoftverekbe aktív, döntéshozó komponensként. A szerepkör betöltéséhez elengedhetetlen a stabil szoftverfejlesztői háttér, a rendszerszintű problémamegoldó képesség és a folyamatos kíváncsiság az új technológiák iránt.Ha szeretnél Te is AI Engeer-ként dolgozni, nézd meg nyitott pozícióinkat itt: https://epa.ms/4L6eD8További epizódok: https://youtube.com/playlist?list=PLK23pc56HERNHx_dMmz_znsbuhpk5C8le&si=bkEFqNcK3_W8Gt8XLifeInTech blog: https://epa.ms/lifeintechblog00:00 – Mit jelent az AI Engineering?01:16 – Mit csinál egy AI Engineer?04:20 – Milyen út vezet az AI Engineer szerepkörig?06:41 – Milyen tudás és készségek szükségesek?09:18 – Mi az a RAG, és hogyan működik?11:29 – Hogyan lehet valakiből AI Engineer?16:00 – Az AI Engineer mindennapi feladatai20:33 – Kinek való ez a szerepkör, és mit hozhat a jövő?

About

A tech világa, belülről. Ez a LifeInTech, az EPAM podcast csatornája, ahol valós történeteken keresztül, első kézből ismerheted meg az IT világát. Beszélgetünk technológiákról, egyenes és kacskaringós karrierutakról, a hétköznapokról, sikerekről (néha kudarcokról) és a jövőről.

You Might Also Like