LLMs के दौर में software engineers अपने करियर को future-proof कैसे डिज़ाइन करें?

 (news.ycombinator.com)
17 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-12-17 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • LLMs software engineering करियर का एक हिस्सा बनते जा रहे हैं
    • कई engineers अब AI का उपयोग करके code लिख रहे हैं, या पूरे project को AI के हवाले करके code review और adjustment करने के मामले बढ़ रहे हैं
    • जैसे-जैसे कंपनियाँ अपने अलग-थलग hosted LLMs चलाएँगी और अधिक hardware उपलब्ध होगा, वैसे-वैसे "proprietary code उपलब्ध कराने" जैसी समस्याएँ भी हल हो जाएँगी
    • junior से mid-level software engineering की अधिकांश भूमिकाएँ गायब हो जाएँगी, और senior engineers की भूमिका LLMs के output को guide करने वाली बन जाएगी
    • अंततः LLMs इतने विकसित हो जाएँगे कि senior engineers की भी आवश्यकता नहीं रहेगी
  • करियर को भविष्य के लिए तैयार करने के तरीके
    • मैं इस बात से सहमत हूँ कि software engineering सिर्फ code लिखना नहीं है, लेकिन करियर की शुरुआत में मौजूद युवाओं को यह विचार समझाना अधिक आसान है
    • मेरे पास लगभग 20 साल का SWE अनुभव है, लेकिन यह कि "coding लक्ष्य नहीं, बल्कि एक साधन है", यह बात मुझे पिछले कुछ वर्षों में समझ आई है
    • मुझे लगता है कि ऐसे ही हालात में और लोग भी होंगे, और मैं यह जानना चाहता हूँ कि करियर को future-proof कैसे किया जाए

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-12-17
Hacker News की राय

  • simianparrot

    • LLM code review के मानकों पर खरे नहीं उतरते, इसलिए वे सिर्फ समय की बर्बादी हैं
    • अपनी पसंद की नौकरी में काम करते हुए 20 साल के करियर में नेटवर्क और मौके बढ़े हैं
    • रचनात्मक चुनौतियाँ लगातार लेते रहे हैं, और CPU-आधारित 2D pixel blitter engine बनाने जैसे उन क्षेत्रों को भी खंगालते हैं जो हल हो चुके लगते हैं
    • AI को मानव डेवलपर के स्तर तक पहुँचने में कई पीढ़ियाँ लगेंगी, और जब वह समय आएगा तो वे खुशी-खुशी रिटायर हो जाएँगे
    • LLM को लेकर डर उन लोगों की वजह से है जो तकनीक को बढ़ा-चढ़ाकर देखते हैं या उसे समझते नहीं

  • dogman144

    • वित्तीय trading जैसे क्षेत्रों में तकनीकी automation उम्मीद से ज़्यादा तेज़ी से आगे बढ़ा
    • AI को "perfect" होने की ज़रूरत नहीं; "काफी अच्छा" होना भी प्रतिस्थापन के लिए पर्याप्त है
    • भविष्य की तैयारी के लिए LLM को अच्छी तरह संभालने वाला "operator" बनना महत्वपूर्ण है
    • trading अब भी मौजूद है, लेकिन अब वह automated systems को चलाने और manage करने के रूप में बदल गई है

  • mianos

    • 40 से अधिक वर्षों के डेवलपमेंट करियर में "डेवलपर को बदल देने वाली तकनीक" कई बार आई, लेकिन डेवलपर आज भी मौजूद हैं
    • LLM एक higher-level abstraction जैसा लगता है, लेकिन इसकी मौजूदा output अब भी पेशेवर काम के लिए पर्याप्त नहीं है
    • उनके डेवलपर के रूप में replace होने की संभावना कम है, और वे विकास कार्य जारी रखने की योजना रखते हैं

  • thegrim33

    • डेवलपर्स को बदलने के लिए असली AGI की ज़रूरत होगी, ऐसा उनका मानना है
    • LLM, AGI नहीं है, और सिर्फ ज़्यादा computing power झोंक देने से AGI नहीं बन जाएगा
    • AGI आ गया तो दुनिया पूरी तरह बदल जाएगी, इसलिए डेवलपर नौकरियों का जाना एक छोटा मुद्दा भर होगा

  • taylodl

    • 80~90 के दशक के CASE tools जैसी automation की कोशिशें आखिरकार विफल रहीं
    • AI के इस्तेमाल से higher-level abstraction पर modeling language का उपयोग कर code generate करने की दिशा में बदलाव होगा
    • software engineers को code लिखने से ज़्यादा modeling और architecture design पर ध्यान देना चाहिए

  • m_ke

    • software लिखने की लागत अगर लगभग 0 के करीब पहुँचती है, तो और भी ज़्यादा software बनाया जाएगा
    • व्यक्ति और कंपनियाँ VC-आधारित software की जगह आसानी से customized tools विकसित कर पाएँगी
    • open source software मुख्यधारा बनेगा, क्योंकि वह अधिक भरोसेमंद होगा और उसे modify करना भी आसान होगा
    • कंपनियों को रोज़मर्रा के काम automate करने के लिए केवल कम संख्या में engineers की ज़रूरत होगी

  • matrix87

    • LLM से पूरे project संभाल लेने का trend वास्तविकता से कटा हुआ दावा है
    • software engineering लोगों-केंद्रित काम है, जहाँ business की समझ और problem solving महत्वपूर्ण हैं
    • सिर्फ code लिखने से ज़्यादा, लोगों से communication और requirements analysis असली कुंजी हैं

  • uludag

    • LLM ज़्यादा code तो बनाते हैं, लेकिन maintenance को अधिक जटिल बना देते हैं, इसलिए वे डेवलपर नौकरियों की जगह नहीं ले पाएँगे
    • व्यक्तिगत productivity में सुधार: GTD जैसी methodology के ज़रिए organization और information management की क्षमता बढ़ानी चाहिए
    • metis skills को मज़बूत करना: अनुभव से मिलने वाले समाधान और जटिल समस्याएँ सुलझाने की क्षमता को निखारना चाहिए
    • LLM सिर्फ साफ-सुथरे और व्यवस्थित माहौल में अच्छा काम करते हैं, इसलिए जटिल systems की गहरी समझ ज़रूरी है

  • sureglymop

    • ML और AI सीखकर भविष्य के बदलाव के लिए तैयारी कर रहे हैं
    • cyber security क्षेत्र में जाने की तैयारी कर रहे हैं, और AI से बढ़ती security vulnerabilities को अवसर के रूप में देख रहे हैं
    • तकनीक के प्रति जिज्ञासा बनाए रखने पर AI को सहायक tool की तरह इस्तेमाल कर और बेहतर डेवलपर बना जा सकता है

  • throwaway_43793

    • SWE खत्म नहीं होगा, लेकिन बदलाव और workforce reduction अपरिहार्य हैं
    • data पढ़ने/लिखने पर केंद्रित सरल कामों को LLM के replace करने की संभावना काफ़ी अधिक है
    • भविष्य की तैयारी के लिए लोगों के बीच संवाद कौशल विकसित करना चाहिए, और technology व business को जोड़ने पर ध्यान देना चाहिए

  • gt0

    • LLM उपयोगी हैं, लेकिन programming productivity बढ़ाने में वे पुराने tools जितने क्रांतिकारी नहीं हैं
    • auto-completion, protected memory, syntax highlighting की तरह LLM भी एक सहायक tool के रूप में अपनी जगह बना लेंगे

  • Xophmeister

    • LLM की वजह से कम अनुभवी लोग भी code लिख सकते हैं, लेकिन quality कम होती है और maintenance मुश्किल हो जाता है
    • AI training data के low-quality code से दूषित होने की संभावना है, और engineering quality वाले LLM अभी बहुत दूर हैं