ฝึกงานที่ IBM เป็นอย่างไร? ประสบการณ์จริงจากพอตเตอร์ จรณชัย ดิลกกัลยากุล

IBM เป็นบริษัทที่เชี่ยวชาญด้านการคิดค้นนวัตกรรมทางด้านเทคโนโลยีมาเป็นเวลามากกว่า 110 ปี และยังคงเป็นบริษัทอันดับต้น ๆ ในสายธุรกิจ เทคโนโลยี และการเงินของโลก เบื้องหลังของความสำเร็จของ IBM นั้นก็ไม่ใช่อื่นใดนอกจากบุคลากรที่เชี่ยวชาญและความสามารถในการปรับตัวตามความเปลี่ยนแปลงมาได้โดยตลอด ซึ่งหากใครได้ผ่านการฝึกฝนและเรียนรู้จากบริษัทที่เข้มแข็งเช่นนี้ก็นับได้ว่าเป็นอีกหนึ่งบุคลากรที่มีคุณภาพในอุตสาหกรรม

หนึ่งในบุคคลที่ได้รับโอกาสในการฝึกงานและเรียนรู้ในตำแหน่ง Data Engineer Intern ก็คือ “พอตเตอร์” จรณชัย ดิลกกัลยากุล นักศึกษาจากวิทยาลัยนานาชาติ สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น (TNIC) สาขาวิศวกรรมดิจิทัล (Digital Engineering) ซึ่งได้แบ่งปันประสบการณ์ที่ได้รับจาก IBM ภายในบทความนี้

Q: พอตเตอร์เข้าไปฝึกงานที่ IBM ได้อย่างไร?

A: ผมก็ยื่น Portfolio กับ Resume เข้าไปตามปกติเลยนะครับ พอดีผมอยากลองฝึกงานเกี่ยวกับ Data แล้วที่ IBM ขึ้นชื่อเรื่องนี้อยู่แล้วและเปิดรับสมัครนักศึกษาฝึกงานพอดี ผมก็เลยลองยื่นสมัครเข้าไปดูครับ ด้วยความที่ Portfolio ของผมมีทำเกี่ยวกับ AI แล้วก็ Machine Learning ด้วยเลยอาจจะทำให้พี่ ๆ เขาสนใจ ผมเลยได้ไปสัมภาษณ์และผ่านเข้าไปฝึกงานครับ

Q: บรรยากาศการฝึกงานที่ IBM เป็นอย่างไรบ้าง?

A: สนุกมากเลยครับ ด้วยความที่ผมเข้าไปฝึกงานในตำแหน่ง Data Engineer เลยได้เข้าไปร่วมงานกับโครงการที่เกี่ยวกับ Data ใหญ่ ๆ ถึง 2 โครงการเลยครับ

โครงการแรกเป็นโครงการที่ลูกค้าเป็นธนาคารแห่งหนึ่งครับ ทางธนาคารต้องการที่จะทำ Chatbot ที่สามารถตอบโต้กับลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ตรงกับความสนใจของลูกค้ามากขึ้น รวมถึงนำเสนอในสิ่งที่ลูกค้าต้องการมากขึ้น ผมเลยได้เข้าไปวิเคราะห์ข้อมูลจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่และใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่เรียกว่า LLM (Large Language Models) ในการประมวลผลข้อมูลบทสนทนาเป็นล้านชุดข้อมูลเพื่อมาคัดแยก แบ่งประเภท และทำให้คอมพิวเตอร์นำเสนอข้อมูลออกมาใกล้เคียงกับภาษาคนมากที่สุดครับ โมเดลนี้จะทำให้คอมพิวเตอร์สามารถสร้างรูปประโยคที่อ่านแล้วเป็นธรรมชาติมากขึ้น นำเสนอข้อมูลที่ตรงกับความต้องการของลูกค้ามากขึ้นโดยคาดการณ์และวิเคราะห์จากรูปแบบประโยคครับ พอได้เข้ามาทำงานในโครงการนี้ก็ได้เรียนรู้เยอะมากเลยครับ ทั้งลักษณะข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น ทั้งเทคนิคในการทำ LLM ที่ซับซ้อนขึ้น ผมภูมิใจที่ได้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการนี้มาก ๆ ครับ

อีกโครงการหนึ่งที่ผมได้ทำคือ Data Migration ครับ ถ้าแปลตรงตัวก็คือการย้ายข้อมูลจากอีกระบบหนึ่งสู่อีกระบบหนึ่ง ฟังดูเผิน ๆ ก็เหมือนจะง่ายนะครับ แต่ว่ามันซับซ้อนมากเลยครับ เนื่องจากทาง IBM กับลูกค้าที่เป็นธนาคารใช้โปรแกรมคนละระบบกัน จึงต้องทำให้การย้ายข้อมูลนั้นไม่เกิดการสูญเสีย ข้อมูลที่ย้ายไปแล้วสามารถนำมาใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพไม่น้อยกว่าเดิม ไปจนถึงต้องทำให้ลูกค้าสามารถลดเวลาในการประมวลผลข้อมูลได้ ถือว่าเป็นโครงการที่ยากสำหรับผมเลยครับ แต่โครงการนี้ก็สำเร็จด้วยดีนะครับ ต้องขอบคุณพี่ ๆ ในทีม Data มาก ๆ ที่ให้ทั้งคำแนะนำและกำลังใจครับ

นอกจากนั้น ผมก็ได้เข้าร่วมโครงการ IBM WatsonX Challenge 2023 ด้วยครับ เป็นการแข่งขันที่รวบรวมผู้เชี่ยวชาญ ผู้ใช้งาน และผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับ AI มาไว้ด้วยกันเพื่อแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกด้านการใช้งาน อุปสรรค และร่วมกันหาทางออกด้วยการออกแบบนวัตกรรมขึ้นมาเพื่อให้สามารถใช้งาน AI ได้ดีขึ้นและน่าเชื่อถือขึ้นครับ ในส่วนของผมได้เข้าไปช่วยดูแลเกี่ยวกับขั้นตอนการบริการและการขยายการบริการให้ครอบคลุมความต้องการมากยิ่งขึ้นครับ ก็เป็นประสบการณ์ที่ตื่นเต้นมากครับ มีแต่คนเก่ง ๆ มารวมตัวกันเพื่อพัฒนาวงการไปอีกขั้นหนึ่งครับ

Q: เข้าไปฝึกงานที่ IBM ปรับตัวยากหรือเปล่า?

A: ส่วนตัวผมมองว่าไม่ใช่เรื่องยากเลยครับ เพราะพี่ ๆ ที่ IBM ใจดีมาก พูดคุยสอบถามเรื่องต่าง ๆ กับผมอยู่บ่อย ๆ ครับ ผมรู้สึกเป็นตัวเองและเป็นส่วนหนึ่งของทีมทุกครั้งที่ได้ไปฝึกงานครับ นอกจากนั้น ผมยังสามารถแสดงออกความคิดเห็นของผมได้เต็มที่เหมือนเป็นพนักงานของที่นั่นเลยครับ ส่วนเรื่องของการฝึกงาน ด้วยความที่ผมเคยไปช่วยอาจารย์ในห้องแล็บของสถาบันบ่อย ๆ ผมเลยคุ้นเคยกับความรู้และสกิลที่ต้องใช้ในที่ทำงานครับ แต่อาจจะต้องใช้สกิลขั้นสูงขึ้นและซับซ้อนขึ้นครับเพราะโครงการที่ทำก็ค่อนข้างใหญ่และอาศัยข้อมูลหลายอย่างที่ต้องเรียนรู้หน้างานเลยครับ ประสบการณ์ในครั้งนี้เลยทำให้ผมได้เรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ เยอะเลยครับ

Q: ถ้าต้องการไปฝึกงานที่ IBM เหมือนพอตเตอร์ ต้องทำอย่างไรบ้าง?

A: ผมมองว่าต้องมี Portfolio ที่ดีก่อนนะครับ อาจจะลองฝึกทำ AI หรือ Machine Learning ด้วยตัวเองแล้วสร้างเป็นโปรไฟล์ขึ้นมา เวลาไปยื่นหรือสัมภาษณ์ฝึกงาน พี่ ๆ เขาจะได้เห็นทั้งสกิลทั้งผลงานของเราครับ นอกจากนั้น อาจจะต้องลองไปสะสมประสบการณ์ข้างนอกด้วยครับ ผมว่าถ้าได้ลองไปลงแข่งในงานที่เกี่ยวข้องหรือไปเรียนรู้งานจากอาจารย์ก็น่าจะเพิ่มประสบการณ์ได้เร็วขึ้นนะครับ อย่างผมก็เป็นผู้ช่วยสอนของอาจารย์ในหลาย ๆ วิชาอยู่ครับ ได้ทั้งความรู้ทฤษฎีและปฏิบัติ เลยทำให้ข้อมูลผมแน่นประมาณหนึ่งครับ ผมเชื่อว่าช่วงแรก ๆ ที่เริ่มพัฒนาตัวเอง ทุกอย่างจะดูไม่ง่ายไปซะหมด แต่ทุกอย่างมีทางออกแน่นอนครับ ถ้าเชื่อว่าทำได้เราก็จะทำได้ครับ

หลังจากที่ได้ฝึกงานที่ IBM แล้ว ผลงานของพอตเตอร์ก็ยังคงอยู่ในใจของพี่ ๆ ในทีมจนทำให้พอตเตอร์ได้รับการเชิญชวนให้สมัครเป็นพนักงานประจำเมื่อเรียนจบ ณ ตอนนี้ พอตเตอร์ก็ได้เป็นส่วนหนึ่งของทีม Data ที่ IBM เป็นที่เรียบร้อยแล้ว

การฝึกงานนั้นอาจดูเหมือนเป็นการสร้างความรู้ ทักษะ และประสบการณ์ให้กับนักศึกษา แต่สิ่งที่ซ่อนอยู่ภายใต้เป้าหมายทางการเรียนรู้ก็คือเป้าหมายของความสำเร็จในสายอาชีพ การฝึกงานของพอตเตอร์เป็นตัวอย่างที่ดีที่สามารถต่อยอดจากความรู้สู่ความพร้อมในการทำงาน และก้าวสู่ความสำเร็จในอนาคต ดังนั้น การได้บ่มเพาะตัวเองในสิ่งแวดล้อมที่เหมาะสม ด้วยความพร้อมและแนวคิดที่ดีในการทำงาน จะช่วยให้ความสำเร็จในสายอาชีพนั้นอยู่ไม่ไกลเกินเอื้อม