Dlaczego kandydaci wybierają kurs AI & Machine Learning Engineering?

Rynek AI rozwija się szybciej niż kiedykolwiek. Coraz więcej osób — z różnych zawodów, na różnych etapach kariery — szuka sposobu, by wejść głębiej w świat machine learningu i nowoczesnych technologii opartych na AI.

W związku z tym, przeanalizowaliśmy formularze zgłoszeniowe na kurs AI & Machine Learning Engineering z ostatnich 6 miesięcy. Szczególnie interesowała nas odpowiedź na pytanie: Będzie nam miło, jeśli zechcesz podzielić się informacją, dlaczego wybrałeś właśnie nasz kurs. To krótkie, anonimowe wypowiedzi, ale każda z nich pokazuje coś ważnego: co naprawdę motywuje ludzi do wejścia na tę ścieżkę kariery?

Poniżej znajdziesz 10 powodów - 10 historii, które pokazują, czego szukają przyszli inżynierowie AI/ML.

1. Od teorii do praktyki.

Zdecydowałem się na ten kurs, ponieważ wydaje on się zawierać bardzo cenne i praktyczne szkolenia z zakresu ML/wdrażania modeli językowych. Bardzo chciałbym posiąść te umiejętności, gdyż uważam je za kluczowe w pracy w nowoczesnych zespołach produkcyjnych. Jest to dla mnie też świetna okazja, żeby móc przełożyć swoją wiedzę nabytą na studiach, na praktyczne i użytkowe projekty.

Niektórzy uczestnicy przychodzą z solidnym fundamentem wyniesionym ze studiów, ale brakuje im tego, co najważniejsze w pracy inżyniera ML: praktyki. Chcą wreszcie zbudować, wdrożyć i utrzymać modele w realnym środowisku. Dlatego szukają kursu, który przełoży akademicką wiedzę na produkcyjne umiejętności - dokładnie takie, jakie są potrzebne w nowoczesnych zespołach wykorzystujących AI.

2. Wyjście poza podstawy.

Większość kursów w tematyce AI zaczyna się od podstaw i na podstawach kończy. Ja już trochę uczyłem się na własną rękę korzystając ze szkoleń online i wydaje mi się że byłaby to powtórka. Natomiast tutaj dużą częścią jest cykl życia wdrożeniowego i utrzymania, co wydaje mi się kompleksowym podejściem.

Rynek jest pełen kursów, które obiecują „wejście w AI”, ale kończą się na powtarzaniu podstaw. To ogromna frustrująca powtarzalność. Niektórzy kandydaci są już po samodzielnej nauce i nie chcą zaczynać od zera - potrzebują zaawansowanego podejścia. Nasz kurs przyciąga ich dlatego, że uczy całego cyklu życia modeli, wdrożeń, MLOps i realnej inżynierii, uwzględniając wejściową wiedzę uczestników. Tego, czego brakuje w tradycyjnych programach.

3. Rozwój zgodny z marzeniami.

W tym szybko zmieniającym się świecie szukam nowych wyzwań, możliwości i wiedzy. Wierzę, że rozwój w kierunku machine learningu i AI engineeringu pomoże mi zrealizować moje cele, a przecież w życiu chodzi o to, by działać tak, aby spełniać swoje marzenia. Poza tym w przyszłości bardzo chciałabym połączyć pracę z pasją do neuroscience i zdrowia mózgu, a myślę, że taki kierunek mi na to pozwoli.

Są też osoby, które widzą w AI nie tylko technologię, ale drogę do realizacji swoich długofalowych pasji. Dla jednej z nich inżynieria AI to narzędzie do połączenia kariery z fascynacją neuroscience i zdrowiem mózgu. Kurs staje się mostem między ich obecną wiedzą a przyszłością, którą chcą dla siebie zbudować - taką, w której praca daje poczucie sensu.

4. Utrzymanie technicznej przewagi.

Jestem doświadczonym Managerem Produktów, starającym się jednocześnie utrzymywać wysoki poziom kompetencji technicznych. Na co dzień zajmuję się zagadnieniami z zakresu automatyzacji sieci oraz integracji systemów. Aby realizować te zadania stale programuję (python, java script, java). Zależy mi na utrzymywaniu moich kompetencji na najwyższym możliwym poziomie i dlatego chciałbym radykalnie pogłębić moją wiedzę z zakresu ML/AI. Państwa kurs porusza praktycznie wszystkie interesujące mnie zagadnienia: AI/ML, konteneryzacja, programowanie. Jest tym czego szukam.

Na kurs zgłaszają się także osoby, które nie są typowymi inżynierami - doświadczeni Product Managerowie i liderzy zespołów działający na styku technologii i biznesu. Na co dzień koordynują prace techniczne, podejmują decyzje produktowe i prowadzą projekty IT. Aby robić to skutecznie w obszarze AI, potrzebują głębszego zrozumienia technologii, realnych możliwości modeli i współczesnego stacku ML. Kurs pozwala im zdobyć właśnie tę wiedzę, dzięki czemu mogą pewniej kierować zespołami i świadomie prowadzić projekty oparte na sztucznej inteligencji.

5. Naturalna kontynuacja ścieżki.

Wybrałem ten kurs, ponieważ jest naturalną kontynuacją zakończonego u Państwa kursu AI & Data Science Kończę także studia inżynierskie z informatyki, gdzie przygotowuję pracę o algorytmach uczenia maszynowego w łańcuchu dostaw. Chcę pogłębić wiedzę w kierunku inżynierii AI/ML, szczególnie w zakresie wdrażania modeli, MLOps i nowoczesnych rozwiązań opartych na LLM, a Państwa program najlepiej odpowiada tym potrzebom.

Są kandydaci, którzy budują swoją karierę krok po kroku. Mają już za sobą wcześniejsze szkolenia, studia inżynierskie, projekty z ML. Dla nich kurs jest logicznym kolejnym etapem - wejściem w praktyczną inżynierię modeli, MLOps, LLM-y i nowoczesne pipeline’y. To osoby, które dokładnie wiedzą, czego szukają i znajdują to w naszym programie.

6. Uzupełnienie studiów podyplomowych.

Obecnie uczestniczę w studiach podyplomowych z Data Science na PW. Wydaje mi się, że Państwa kurs będzie ich znakomitym rozszerzeniem.

Wśród kandydatów są również uczestnicy studiów podyplomowych z Data Science (współprowadzonych przez Sages), którzy szukają bardziej praktycznego rozszerzenia swojej wiedzy. Studia dają im szeroką wiedzą pokrywającą ogrom wątków tej dziedziny, ale to kurs pozwala wejść w świat wdrożeń, automatyzacji i rzeczywistej pracy inżyniera ML/AI. Dzięki temu łączą teorię z rzemiosłem.

7. Kompleksowość i praktyka.

Wybrałem Wasz kurs, ponieważ oferujecie kompleksowe podejście do tematyki AI i Machine Learning, które jest poparte praktycznymi przykładami i współczesnymi narzędziami. Dodatkowo pozytywne opinie uczestników oraz profesjonalizm prowadzących przekonały mnie, że to najlepszy wybór, aby poszerzyć swoje kompetencje w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie.

Inni aplikują, bo widzą w opiniach absolwentów, że kurs daje pełne, spójne i aktualne podejście do AI Engineeringu. To właśnie absolwenci kursu podkreślają profesjonalizm prowadzących, nowoczesny program i jasną strukturę nauki — i to te rekomendacje sprawiają, że kolejne osoby czują się bezpiecznie inwestując swój czas i energię w rozwój. Wybrane opinie absolwentów.

8. Zgodność z kierunkiem rozwoju.

Program kursu wydaje się interesujący i praktyczny, a tech stack jest zbieżny z moimi aktualnymi zainteresowaniami i wybranym kierunkiem rozwoju (python, fastapi). Poza tym brałem już kiedyś udział w szkoleniu zorganizowanym przez Sages i wspominam je jako bardzo profesjonalnie przygotowane.

Część kandydatów trafia na kurs, bo od dłuższego czasu rozwija się w kierunku AI i szuka kolejnego, właściwego etapu nauki. Program odpowiada na te potrzeby, prowadzi dalej, w stronę rynkowych technologii, praktycznych projektów i nowoczesnego stacku, który realnie przygotowuje do pracy w obszarze ML/AI.

9. Szybka i praktyczna zmiana kierunku.

Interesuje mnie kurs, na którym zajęcia nie będą poświęcone tematom, które mogę z łatwością i w dużo krótszym czasie opanować lub przypomnieć sobie samodzielnie, i taki, który pozwoliłby mi w maksymalnie krótkim czasie przekwalifikować się w stronę programowania ML / AI.

Wreszcie są osoby, które chcą jak najszybciej przekwalifikować się do roli inżyniera ML/AI - bez powtarzania tego co już potrafią oraz bez marnowania czasu na przerabianie podstaw, których można nauczyć się samemu. Cenią efektywność, jasno określony cel i intensywne, praktyczne tempo nauki. Nasz kurs daje im właśnie to: koncentrację na umiejętnościach, które są naprawdę potrzebne na rynku pracy.

10. Kierunek: AI/ML.

Chcę przejść z roli data engineer, na rolę AI/ML engineer.

Na kurs aplikują także specjaliści z mocnym doświadczeniem w pracy z danymi, tacy jak Data Engineer’owie, osoby, które naturalnie szukają kolejnego kroku zawodowego. Przejście do roli AI/ML Engineera pozwala im wykorzystać dotychczasową wiedzę o danych i infrastrukturze, ale wzbogaconą o modelowanie, wdrażanie i utrzymanie modeli w środowisku produkcyjnym. To szczególnie interesująca ścieżka, bo mówimy o dziedzinie, która jest wciąż nowa, dynamiczna i niesamowicie ciekawa - obszarze, który dopiero odkrywamy jako branża. Kurs daje im solidne fundamenty, by wejść w ten świat świadomie i pewnie, otwierając drogę do bardziej zaawansowanych i przyszłościowych ról.

Podsumowanie

Dziesięć różnych historii, a każda z nich pokazuje ten sam kierunek: trafiają do nas ludzie, którzy chcą świadomie budować swoją przyszłość w świecie AI. Szukają realnych kompetencji, praktyki i rozwiązań, które mają znaczenie na dzisiejszym rynku — od solidnej inżynierii, przez MLOps, po pracę z nowoczesnymi modelami.

Jeśli czujesz, że nadszedł moment, aby rozwinąć skrzydła i wejść poziom wyżej, może to być idealna przestrzeń właśnie dla Ciebie. Gotów zrobić krok naprzód? Zobacz program: AI & Machine Learning Engineering.