Юйцзянь Тан: почему я присоединился к Zilliz в качестве Developer Advocate
Краткое представление о себе
Меня зовут Yujian Tang, и я работаю developer advocate в Zilliz, где создаю, объясняю и экспериментирую с AI-приложениями. Моя карьера началась с двух побед подряд в American Computer Science League (ACSL), что привело к стажировке в IBM во время учёбы в старшей школе. После трёх летних стажировок я поступил в UNC, где изучал Computer Science, Statistics и Neuroscience. В это время я также занимался исследованиями в области машинного обучения, и одна из моих работ о слиянии данных для обеспечения целостности данных была опубликована на IEEE Big Data. Моё выступление на этой конференции помогло мне получить должность software engineer в Amazon, где я создал ценность на $2.5M. Я ушёл из Amazon, чтобы заняться стартапами, стремясь быстрее развивать и расширять свои навыки.
Что привело меня сюда?
Решение присоединиться к Zilliz было для меня простым. По мере прохождения собеседований стало ясно, что Zilliz — мой главный выбор. Всю свою профессиональную карьеру после колледжа я работал в области AI/ML. Во время собеседований с Frank, Director of Operations and ML Architect в Zilliz, и Charles, CEO Zilliz, я лучше понял, какую роль в AI играют векторные базы данных, что стало для меня настоящим мотивирующим фактором присоединиться к Zilliz.
Во время разговора с Frank мы обсуждали ML и векторные базы данных, а также их взаимосвязь. Я узнал о нём три вещи. Во-первых, у него исключительные знания в этой области, о чём свидетельствуют конкретные вопросы, которые он задавал. Во-вторых, он чрезвычайно компетентен. И дело не только в его квалификации и достижениях, но и в том, как он о них говорит. Вы получите такое же ощущение, если пройдёте с ним собеседование. Наконец, у нас с Frank общие интересы в мире стартапов, включая выявление правильных проблем и поиск подходящих людей для их решения.
Что действительно привлекло меня в Charles, так это его глубокое понимание области векторного поиска. Он давно работает с базами данных и рассказал захватывающую историю о том, как пришёл к созданию Milvus и Zilliz. Его непоколебимая преданность Milvus произвела на меня по-настоящему сильное впечатление. Особенно интересно, как он решил вернуться в Китай, чтобы доказать жизнеспособность Milvus в масштабе миллиардов векторов, и ещё более впечатляет то, что он оказался прав, и это сработало.
Ещё один аспект, который привлёк моё внимание, — это его видение того, что векторные базы данных станут основным решением для неструктурированных данных. Кроме того, я ценю, насколько мы совпадаем во взглядах на идеологию open source, которую Charles привил Zilliz и которая является значимым отличительным фактором.
Много удовольствия от работы в Zilliz
Честно говоря, за свою жизнь я сделал недостаточно вкладов в open source — вероятно, меньше 25, — чтобы по-настоящему называть себя энтузиастом open source. Однако работа здесь, в Zilliz, помогает мне это изменить. Как developer advocate, я работаю с большим количеством open-source software и уже сделал несколько вкладов. Кроме того, у меня есть возможность работать с одними из самых передовых AI-технологий, такими как LangChain, LlamaIndex и AutoGPT. Помимо создания контента, я провожу митапы и выступаю с докладами на конференциях и хакатонах. Выступления перед аудиторией — новый для меня опыт, но он мне нравится.
Еще один замечательный аспект работы девелопер-адвокатом в Zilliz — это маркетинговая поддержка, которую я получаю. Наш вице-президент по маркетингу, Chris, — отличный лидер, который направляет нас, не проявляя при этом чрезмерного контроля и не занимаясь микроменеджментом. У нас есть взаимное понимание того, как общаться с разработчиками, что крайне важно для адвоката. Наша главная цель — предоставить разработчикам инструменты и ресурсы, необходимые им для понимания, создания решений и внедрения инноваций с использованием векторных баз данных.
Приходите к нам!
Мы делаем здесь много крутых вещей, и мне очень пригодилась бы дополнительная поддержка в создании контента и человеческие ресурсы для участия в большем количестве мероприятий и их проведения. Если вы ищете роль в DevRel, свяжитесь со мной! Вы также можете заглянуть на нашу страницу вакансий, чтобы узнать больше и подать заявку.
Читать далее
Context Engineering Strategies for AI Agents: A Developer’s Guide
Learn practical context engineering strategies for AI agents. Explore frameworks, tools, and techniques to improve reliability, efficiency, and cost.
Zilliz Cloud Update: Smarter Autoscaling for Cost Savings, Stronger Compliance with Audit Logs, and More
What's new in Zilliz Cloud? Smarter autoscaling with scale-down, audit logs GA, enhanced SSO, and Milvus 2.6 in Private Preview.
Zilliz Cloud Delivers Better Performance and Lower Costs with Arm Neoverse-based AWS Graviton
Zilliz Cloud adopts Arm-based AWS Graviton3 CPUs to cut costs, speed up AI vector search, and power billion-scale RAG and semantic search workloads.