Microsoft Girl in the US talks about AI, DSA and life in the US 🔥

Summary

The video script features a casual interview with Ashwarya, a data scientist who has transitioned from academia to industry, working at Microsoft for startups. She discusses her educational background, career path, and the importance of understanding AI and data science in various roles. Ashwarya shares insights on the differences between working at startups and large corporations, the value of exploring interests, and the significance of networking. She also addresses the hype around AI and its impact on job roles, emphasizing that coding is not the only skill required in the AI industry.

Takeaways

• 😀 The speaker, Ashwarya, shares her educational background, starting with an undergraduate degree in Dentistry and then pursuing a Masters in Data Science.
• 🎓 Ashwarya worked at IBM as a data scientist and researcher before moving to Microsoft to work closely with startups, focusing on AI advisory and product market fit strategies.
• 💡 She emphasizes the importance of not just focusing on technical aspects but also understanding the market and customer needs to help startups succeed.
• 🌏 Ashwarya discusses the cultural and food experiences in India and the US, highlighting the diversity and personal growth that comes from living in different places.
• 🤔 The transcript touches on the challenges and considerations for students considering moving to the US for education and work, including visa issues and the impact on career growth.
• 💼 Ashwarya talks about the differences between working at a startup versus a big company like Microsoft, including the level of responsibility, autonomy, and the pace of growth.
• 🚀 She advises students and young professionals to explore different areas, gain experience through internships, and understand their interests before committing to a specific career path.
• 📚 The importance of foundational knowledge in data structures and algorithms is highlighted, as it applies to various fields within computer science and engineering.
• 🔍 Ashwarya shares insights on the scope of AI and how it has become integral to many industries, suggesting that understanding AI can be beneficial regardless of one's specific role.
• 🛠️ The transcript mentions that coding is just one aspect of working with AI, and there are various roles available for those with different skill sets, including management, product strategy, and business analytics.
• 🌟 Finally, Ashwarya encourages continuous learning, networking, and trying different things to discover one's niche and passion in the professional world.

Q & A

What was Ashwarya's educational background before joining Microsoft?

Ashwarya completed her undergraduate degree in Computer Science at Dayananda Sagar College of Engineering in India, followed by a Master's in Data Science from Columbia University.

What role did Ashwarya play at IBM before joining Microsoft?

Ashwarya worked as a Data Scientist at IBM, where she gained experience in various aspects of data science.

What motivated Ashwarya to move from IBM to Microsoft's Startups?

Ashwarya wanted to work closely with startups and was interested in the AI advisory side of working with startups, which led her to move to Microsoft's Startups.

What are some of the challenges startups face that Ashwarya discusses?

Startups often need help not just from a technical perspective but also in areas such as product design, attracting customers, developer promotion, and market strategy.

How does Ashwarya view the importance of exploring different roles in a startup environment?

Ashwarya believes that in a startup environment, one may have to take on various roles and responsibilities, which can lead to a broader understanding and contribution to the company.

What advice does Ashwarya give to students who aspire to move to the US for better opportunities?

Ashwarya advises students to consider their interests and goals, and not just follow the path because it's popular. She emphasizes the importance of exploring and finding what aligns with one's passion.

What is Ashwarya's perspective on the difference between working at a startup and a large corporation like Microsoft?

Ashwarya explains that while large corporations offer defined roles and responsibilities, startups offer more flexibility and the opportunity to take on varied tasks, contributing to a broader range of skills.

How does Ashwarya describe the growth opportunities in startups compared to large tech companies?

Ashwarya mentions that growth in startups can be rapid as the company expands, leading to increased responsibilities and the potential for faster career progression.

What are some of the factors Ashwarya considers important for someone thinking of moving to the US?

Ashwarya considers factors such as career opportunities, research interests, funding availability, and personal circumstances like family and stability.

How does Ashwarya perceive the importance of data structures and algorithms in the field of data science?

Ashwarya views data structures and algorithms as foundational knowledge that is essential for understanding how computers work and for excelling in the field of data science.

What advice does Ashwarya give to students who are unsure about their career paths in the tech industry?

Ashwarya advises students to explore various roles and to understand their interests and skills. She also emphasizes the importance of networking and trying different things to discover one's niche.

Outlines

00:00

😀 Introduction to Ashwarya's Informal Chat at Microsoft

Ashwarya, an AI advisor at Microsoft, engages in a casual chat about her journey from India to working at Microsoft in Silicon Valley. She discusses her educational background, including her undergraduate studies in Data Science at Columbia University and her subsequent work at IBM as a data scientist and researcher. Ashwarya then shares her experience moving to Microsoft to work closely with startups, emphasizing the importance of understanding the AI market and the need for a product-market fit. She candidly talks about the challenges and learnings from her role, including the necessity for startups to attract customers and developers and the importance of a strong product design and capabilities.

05:02

🏢 Differences Between Working at a Startup and a Big Company

Ashwarya compares her experiences working in large tech companies like Google and Microsoft to working in startups. She highlights the well-defined roles and responsibilities in big tech, where employees receive benefits like health insurance and good vacation time, contributing to a balanced work-life. In contrast, startups offer less defined roles, requiring employees to wear many hats and take on varied responsibilities. Ashwarya discusses the trade-offs between the stability and structured environment of big companies and the flexibility, autonomy, and rapid growth potential of startups. She also touches on the challenges of visa issues and the importance of considering personal and family factors when deciding to move to the US for work.

10:03

🌐 Reflections on Life, Work, and the Pursuit of Opportunities

Ashwarya shares her personal insights on the importance of considering various factors such as work stability, family, and lifestyle when deciding to move to a new country for work. She talks about the struggles of adjusting to life in the US, including the high cost of living and the challenges of managing without the support systems available in India, such as domestic help. Ashwarya emphasizes the need to weigh the potential benefits of career growth against the personal sacrifices involved in such a move. She also discusses the importance of exploring different opportunities and not just following the crowd, encouraging individuals to understand their interests and pursue what genuinely excites them.

15:05

🛠️ The Importance of Data Structures and Algorithms in Computer Science

Ashwarya emphasizes the foundational role of data structures and algorithms in computer science, explaining how understanding these concepts is crucial for grasping how computer architecture and hardware function. She shares her personal journey of learning these subjects during her undergraduate studies and further exploring them in her master's program in Data Science. Ashwarya advises students to delve deeper into these areas if they aim to excel in their field, as they form the basis for various applications in computer science, from software engineering to data science algorithms.

20:07

💡 Exploring AI Roles and Opportunities Beyond Coding

Ashwarya discusses the broad scope of AI and the various roles available for those interested in the field, regardless of their background. She dispels the myth that AI is only for data scientists or AI engineers, highlighting that every company is incorporating AI in some way. Ashwarya explains that roles range from coding to strategic and product management, and even business intelligence analysis. She encourages individuals to explore these roles based on their interests and skills, and not to be deterred by the need to code, as many AI-related roles do not necessarily require it.

🚀 Encouraging Exploration and Networking for Career Growth

Ashwarya concludes the discussion by encouraging students and professionals to explore various roles in AI and to build a strong network. She emphasizes the importance of trying different things, learning from failures, and understanding one's strengths and interests. Ashwarya also stresses the value of networking, stating that opportunities often arise from connections and experiences, and that persistence and exploration are key to finding one's niche and succeeding in the field.

Keywords

💡Data Science

Data Science is an interdisciplinary field that uses scientific methods, processes, and algorithms to extract knowledge and insights from structured and unstructured data. In the video, the speaker discusses their educational and professional journey in Data Science, indicating its importance in their career development and its role in analyzing and interpreting complex digital data sets.

💡IBM

IBM, or International Business Machines Corporation, is a multinational technology and consulting company known for its innovations in computing, including mainframe computers and the development of the Universal Product Code (UPC). The speaker mentions having worked at IBM, which highlights their experience in the tech industry and the application of data science in enterprise-level business solutions.

💡Microsoft

Microsoft is a leading technology company renowned for its software products and services, including the Windows operating system and Office suite. The script mentions the speaker's move to Microsoft to work with startups, emphasizing the company's role in fostering innovation and the integration of AI and data science in startup ecosystems.

💡Startups

Startups refer to new businesses that are in the initial stages of development and require funding and resources to grow. The video discusses the speaker's desire to work closely with startups, focusing on AI advisory and the challenges and opportunities unique to the startup environment, such as product design, market strategy, and investor relations.

💡AI Advisory

AI Advisory involves providing guidance and strategic recommendations on the integration and application of artificial intelligence technologies within a business. The speaker's interest in working with startups in an AI advisory capacity is indicative of the growing importance of AI in shaping business strategies and operations.

💡Product Market Fit

Product Market Fit is the concept of creating a product that perfectly suits the needs of a specific market, thereby ensuring its success. The script discusses the importance of product market fit for startups, as it is crucial for attracting customers and standing out in a competitive market.

💡Developer Relations

Developer Relations refers to the process of building and maintaining a relationship with developers, often to encourage the use of a company's tools, platforms, or services. The speaker mentions the need for startups to understand how to promote their product among developers, which is a key aspect of developer relations.

💡Optimization

Optimization is the process of making the best or most effective use of a situation or resource. In the context of the video, the speaker discusses their experience with optimization, likely referring to the application of data science techniques to improve business processes and outcomes.

💡Data Structures and Algorithms

Data Structures and Algorithms are fundamental concepts in computer science that deal with the organization, storage, and manipulation of data, as well as the development of efficient problem-solving methods. The speaker mentions having studied these during their undergraduate and master's education, emphasizing their foundational role in understanding and advancing in the field of data science.

💡Career Advice

Career Advice involves providing guidance and recommendations to individuals seeking to navigate their professional development. The video includes the speaker's advice for students and young professionals, particularly in the context of data science and technology, highlighting the importance of exploring interests and gaining diverse experiences.

💡Work-Life Balance

Work-Life Balance refers to the equilibrium between an individual's professional and personal life. The speaker touches on this concept when discussing the benefits of working in a large company like Microsoft, where there are policies and structures in place to support a healthy balance between work and personal life.

💡Green Card

A Green Card in the United States refers to the Permanent Resident Card, which grants the holder the right to live and work in the country permanently. The speaker mentions the process of obtaining a Green Card, which is significant for individuals seeking stability and long-term opportunities in the U.S.

💡H1B Visa

The H1B Visa is a non-immigrant visa that allows U.S. companies to employ foreign workers in specialty occupations. The script discusses the challenges and uncertainties associated with the H1B visa process, which is a critical issue for many international professionals seeking to work in the United States.

💡Cultural Differences

Cultural Differences refer to the variations in customs, behaviors, and social norms among different societies or regions. The speaker shares personal experiences of adapting to different cultures, particularly in the U.S., and how these experiences have shaped their understanding of diversity and inclusion.

Highlights

Experience sharing of working at Microsoft and the transition from academia to industry.

Discussion on the differences between working at a startup and a large corporation like Microsoft.

Importance of understanding AI and data science for students and young professionals.

The role of data scientists and their responsibilities in a startup environment.

Advice for students on how to approach their education and career in data science.

Insights into the importance of product market fit and go-to-market strategies for startups.

Discussion on the challenges faced by startups in terms of funding and scaling.

The impact of cultural differences on work-life balance and personal preferences in food.

Personal anecdotes about adapting to life in the US and the variety of Indian food.

The significance of data structures and algorithms in computer science and software engineering.

Exploration of the scope of AI and its application in various industries beyond just software development.

The misconception that AI will replace software developers and the reality of AI's role in the industry.

The importance of continuous learning and adapting to new technologies in the field of AI.

Advice for those considering a move to the US for better opportunities in AI and technology.

The role of networking and building relationships in the journey of career development.

Encouragement for students to explore different roles and opportunities in the AI field.

Reflection on the importance of failure and learning from mistakes in the pursuit of success.

Final thoughts on the value of diverse experiences and the pursuit of passion in one's career.

Transcripts

सो गाइज आई हैव ऐश्वर्या विद मी और यह काम

करती है यहां पर माइक्रोसॉफ्ट में आई एम

हियर एट सिलिकन वैली आई एम विजिटिंग और

यहां पर मैं कुछ बड़ी कैजुअल चट चाट

करूंगा ऐश्वर्या के साथ नॉट अ वेरी फॉर्मल

इंटरव्यू ठीक है सो इट्स अ वेरी कैजुअल चट

चट ठीक है तो मेरा पहला सवाल आपसे रहेगा

ऐश्वर्या वेरी क्विक इंट्रोडक्शन मे बी ऑफ

योरसेल्फ ओके सो मैं इंडिया में मैंने

अंडर ग्राड किया था देन आई केम टू

कोलंबिया यूनिवर्सिटी टू डू माय मास्टर्स

इन डेटा साइंस उसके बाद मैंने आईबीएम में

कुछ साल काम किया देन आई वाज वर्किंग एट ग

अ डेटा साइंटिस्ट एंड रिसेंटली मैंने

माइक्रोसॉफ्ट फॉर स्टार्टअप्स में मूव

किया बिकॉज आई वांटेड टू वर्क क्लोजल विद

स्टार्टअप्स मे को स्टार्टअप के एआई

एडवाइजरी साइड में काम करना था सो

दैट्ची डिंग और लाइक ऑप्टिमाइजेशन एंड

स्टफ बट बहुत सारे टाइम्स लाइक

स्टार्टअप्स को सिर्फ टेक पर्सपेक्टिव से

हेल्प नहीं चाहिए होती है उन्हें चाहिए

होता है कि ओके हमारा प्रोडक्ट अच्छे से

डिजाइन हुआ है कि नहीं डज इट हैव द राइट

कैपेबिलिटीज हम लोग कस्टमर्स को कैसे

अट्रैक्ट करें या डेवलपर्स है तो लाइक ये

प्रोडक्ट हम लोग डेवलपर्स में कैसे प्रमोट

करें लाइक कैसे यूसेज बढ़ाए उनका सो देर

लाइक अ लॉट ऑफ लाइक प्रोडक्ट मार्केट फेट

गो टू मार्केट स्ट्रेटेजी वो सब

स्टार्टअप्स के साथ डिजाइन करना पड़ता है

उनको इन्वेस्टर स्ट्रेटेजी बता जाने पड़ते

हैं कि हाउ डू यू रीच आउट टू वीसीज एंड यू

नो गेट योर फंडिंग हाउ डू यू बिल्ड योर

ब्रांड एक्सट सो

दैट्ची आ वुड से मैंने यूएस में आके

ज्यादा वरायटी इंडियन खाना खाया है राद

देन स्टेइंग इन इंडिया आई ग्रू अप इन

दिल्ली एंड आई एम फ्रॉम अ साउथ इंडियन

फैमिली सो ओबवियसली लाइक दिल्ली का खाना

चाट एंड साउथ इंडियन खाना तो खाया ही था

मैंने बट अ महाराष्ट्र का फॉर एग्जांपल या

गुजराती खाना मैंने कभी नहीं खाया था

दिल्ली में रह के बट यहां पे यू गेट लाइक

प्रिटी मच एवरीथिंग सो देर इज नो डिफरेंस

इन लाइफ स्पेशली इन बे एरिया मे बी इन

डिफरेंट सिटीज थिंग्स आर डिफरेंट बट बे

एरिया में रहते हुए आई डोंट थिंक कुछ

डिफरेंस लगता है मेरे को अच्छा ऐसा लगता

है लाइक कम

पॉपुलेशन क्वेश्चन वुड बी व्हाट इज योर

एडवाइस फॉर 20 टू 25 ईयर ओल्ड स्टूडेंट हु

इज

ऑलरेडी स्टडिंग मे बी बीटेक बी जो कि

जनरली होता है इंडिया में आपको पता होगा

उनके लिए क्या एडवाइस है और बहुत सारे

लोगों का सपना होता है यूएस आने का एस

सॉफ्टवेर लपर उनका यह होता है कि भाई

अल्टीमेट मेरा गोल यही है कि मुझे यूएस

जाना है उनके लिए आप क्या कहेंगे सो

फर्स्ट ऑफ ऑल लाइक फर्स्ट थिंग्स फर्स्ट

आई थिंक इंडिया में रहते हुए य मैंने भी

देखा है हर किसी को ना सिलेबस चाहिए होता

है लाइफ का हां हा लाइक स्कूल में सिलेबस

मिलता था कॉलेज में सिलेबस मिलता था कि

यार इतना रट लो इतना पढ़ लो स्कोर फुल

आएगा बट लाइफ डजन वर्क दैट वे एंड इवन टिल

डेट लाइक अ लॉट ऑफ पीपल लाइक हु आर बुकिंग

मेंटरशिप कॉल्स विथ मी दे आर लाइक ओ आई

वांट टू बिकम अ सक्सेसफुल डेट टा

साइंटिस्ट टेल मी हाउ लाइक मेरे को स्टेप

बाय स्टेप बताओ बट द थिंग इज लाइफ में कुछ

स्टेप बाय स्टेप नहीं होता है यू नो लाइक

दे इवन विथ इन डेटा साइंस से नहींन या

इतने सारे रोल्स हैं अलग-अलग कंपनी

अलग-अलग चीजें कर रही है अलग-अलग स्किल

सेट है सो यू हैव टू एक्सप्लोर इट फॉर

योरसेल्फ सो आई थिंक

दैट्ची ने यह किया उसका लाइफ अच्छा चल रहा

है या दे आर सक्सेसफुल फ्रॉम योर टर्म्स

डोंट जस्ट लाइक फॉलो व्हाट दे आर डूइंग

लाइक

दैट्ची वांट टू ग्रो व्हाट आर योर

इंटरेस्ट एंड व्हाट एगजैक्टली डू यू सी

योरसेल्फ लाइक यू नो फाइव इयर्स फ्रॉम नाउ

एंड स्टफ सो दैट्ची

डू कॉलेज का करिकुलम हमको असाइनमेंट मिला

कॉलेज से एग्जाम्स हो रहे हैं चलो लाइफ

बढ़िया है उससे आगे कोई कुछ सोचता ही नहीं

है लाइक प्रोजेक्ट्स उठाओ इंटर्नशिप्स करो

कंपनीज को रीच आउट करो एक्सपीरियंस लेने

का ट्राई करो व्हेन यू डू दैट राइट लाइक

ट्स व्हेन यू एक्सपेंड योर नॉलेज

बाउंड्रीज ट्स व्हेन यू आर लाइक एबल टू

एक्सपीरियंस न्यू काइंड ऑफ थिंग्स एंड

अंडरस्टैंड कि ओके व्हाट आर यू इंटरेस्टेड

इन क्योंकि चा साल का बीटेक तो हर कोई सेम

ही कर रहा है करेक्ट तो अगर तुमको कुछ अलग

करना है तो व्हाट आर द अदर एफर्ट्स दैट यू

आर ट्राइम टू पुट सो दैट व्ट

दैट्ची में रहते हैं कहते हैं यार ये कर

लो मार्क्स ले आओ सीजीबीए ले आओ बट आई

थिंक आपने जो पॉइंट बोला वो काफी मैटर

करता है आई थिंक क्या नाइस हां तो मेरा

अगला क्वेश्चन है कि डिफरेंस क्या है एक

स्टार्टअप में काम करने का और करने में और

एक बड़ी कंपनी में काम करने में लाइक

माइक्रोसॉफ्ट या

यूएस के पर्सपेक्टिव से पहले बताती हूं

मैंने इसके बारे में एक्चुअली एक रील भी

बनाया था कि लाइक दोनों में डिफरेंस क्या

है एंड पर्क्स या जो बेनिफिट्स रहते हैं

दोनों अलग-अलग इसमें डिफरेंस क्या है राइट

मैंने बिग टेक में भी काम किया आईबीएम में

काम किया

google2 में जाते हो तुम्हें रोल्स एंड

रिस्पांसिबिलिटीज दी जाती है कि ठीक है एक

तुम्हारा मैनेजर है एक तुम्हारा सीनियर

मैनेजर है यह 10 चीजें हैं जिसके लिए तुम

रिस्पांसिबल रहोगे काफी डिफाइंड रहता है

ओबवियसली पर्क्स रहते हैं उसमें कि हेल्थ

इंश्योरेंस अच्छा है तुम्हारा छुट्टियां

अच्छी है जो भी मतलब पर्क्स वर्क लाइफ

बैलेंस अच्छा रहता है बट जब तुम स्टार्टअप

में देखते हो ना स्टार्टअप में किसी का

रोल इतने अच्छे से डिफाइंड नहीं रहता है

एंड इतने लोग ही नहीं होते हैं कि तुम

छोटा-छोटा छोटा-छोटा पार्ट के लिए

रिस्पांसिबल रहो कभी तुम अगर तुम डाटा

साइंटिस्ट हो या इंजीनियर हो कभी तुम्हें

प्रोडक्ट मैनेजर का काम करना पड़ेगा कभी

तुम्हें सेल्स का काम करना पड़ेगा कभी

तुम्हें बैठ के यह सोचना पड़ेगा कि अरे

लाइक वेबसाइट का यूआई कैसा दिखना चाहिए या

तुम कॉन्फ्रेंसेस में कैसे जाके क्या बात

करोगे तो काफी सारी रिस्पांसिबिलिटीज आ

जाती है तो अब इसमें अच्छा बुरा ये है कि

जब जब मैंने एज अ न्यू ग्राड जवाइन किया

था आईबीएम तब मेरा टीम एक्चुअली काफी

फ्लेक्सिबल था ओके तो मेरे को उन लोगों ने

रिस्पांसिबिलिटीज दिया कि ठीक है लाइक तुम

तुम्हें इतना तो करना है बट उसके अलावा

तुम अपना टाइम कुछ नए इनिशिएटिव में भी

स्पेंड कर सकते हो बट मोस्टली ऐसा नहीं

होता है ह मोस्टली एज अ न्यू ग्राड अगर

तुम फ्रेशर हो तो ऑटोनॉमी कम हो जाती है

लाइक कितना तुम खुद से करना चाहते हो या

तुम्हारी ओपिनियन का कितना वैल्यू लिया

जाता है वो काफी कम हो जाता है बिग टेक

में क्योंकि इतना हायरा की आ जाता है राइट

तुम्हारा मैनेजर क्या बोल रहा है उसका

मैनेजर क्या बोल रहा है डायरेक्टर क्या

बोल रहा है वीपी क्या बोल रहा है सारे

डिसीजंस उतने ऊपर से आने लग जाते हैं हम

स्टार्टअप में तुम्हारे पास ज्यादा फ्रीडम

रहता है ओके तुम जिस तरीके से कंपनी को

शेप करना चाहते हो तुम कर सकते हो तो वो

फीलिंग ऑफ कि हां लाइक यू नो ये मैंने

किया है ये हां मैं कर रहा हूं या मैं कर

रही हूं एंड मेरे पास इतना पावर है वो

फीलिंग स्टार्टअप में ज्यादा आता है एंड

इवन ट्रेजे क्ट्री वाइज अगर तुम

देखोगे इसमें भी गैलिंग जैसा है राइट लाइक

कौन सा स्टार्टअप चलेगा नहीं चलेगा बोल

नहीं सकते बट एट से लाइक अ मीडियम टू लाइक

गुड स्टार्टअप राइट लाइक जो ठीक है फेल

नहीं हो गया पूरी तरीके से 10 साल के

ट्रेजे क्ट्री में बिग टेक में काम करना

वर्सेस स्टार्टअप में काम करना ग्रोथ

स्टार्टअप में बहुत ज्यादा होती है

क्योंकि सेम थिंग रिस्पांसिबिलिटी

तुम्हारे पास इतनी है तुम बहुत जल्दी आईसी

से मैनेजर बन जाओगे डायरेक्टर बन जाओगे

जैसे ही स्टार्टअप बढ़ रहा है तुम्हारे

अंदर रिपोर्ट ज्यादा आने लग जाएंगे

तुम्हारी टीम बढ़ेगी तुम्हारी

रिस्पांसिबिलिटीज बढ़ेगी तुम्हारी पोजीशन

बढ़ेगी सोट्स वन ऑफ द डिफरेंस अमेजिंग या

गुड इनसाइट्स ट्स रियली नाइस सो नेक्स्ट

क्वेश्चन मेरा रहेगा कि क्या किसी को एक

स्टूडेंट को जो कि इंडिया में है अभी क्या

उसको कंसीडर करना चाहिए मूविंग टू द यूएस

क्या मतलब इट्स अ वेरी बिग डील टू मतलब

उसके लिए उसकी लाइफ में क्या ये बहुत

इंपोर्टेंट होना चाहिए आई गेस इसका आंसर

तो डेफिनेटली नो ही होगा बट शुड दे कंसीडर

मूविंग टू द यूएस आपका जनरल ओपिनियन

देखो मेरा रीजन यूएस मूव करने का यह था कि

मेरे को एआई के कटिंग एज में काम करना है

रिसर्च अपॉर्चुनिटी तभी इंडिया में बहुत

कम थी एंड अनपेड था सब कुछ अगर मेरे को

रिसर्च करना है तो ऐसा था हां ठीक है तुम

जाओ इंटर्नशिप लो अनपेड लो हां फिर

कॉलेजेस या यूनिवर्सिटीज में या रिसर्च

सेंटर्स में फंडिंग नहीं रहती थी तो

प्रोजेक्ट्स चलते नहीं थे सो वो रीजन था

कि मेरे को यहां पे रिसर्चस के साथ काम

करना था मेरे को यहां पे प्रोफेसर्स के

साथ काम करना था तो मैंने सोचा मैं

मास्टर्स करने आ जाती हूं बट आई थिंक

इंडिया में रहते हुए ना लोगों को सबसे

ज्यादा यह लगता है कि अरे यूएस में रह रहे

हो तो भाई लाइफ सेट लाइफ सेट है हां हां

हां ये बिल्कुल भी सच नहीं है क्योंकि

यूएस में रहते हुए काफी सारा काफी ज्यादा

टाइम इंडियंस स्पेशली हां यह सोचने में

लगाते हैं कि यार मैं यहां पे परमानेंटली

रह पाऊंगा कि नहीं क्योंकि वीजा इश्यूज

हैं और काफी मेजर वीजा इश्यूज हैं ओके

लाइक आज से 3 साल पहले जब मेरे को अ वर्क

वीजा के लिए लॉटरी थी तो लॉटरी में फर्स्ट

टाइम फर्स्ट टाइम हां 2020 में मेरा

सिलेक्ट नहीं हुआ तो मैं सोचने लगी कि यार

अभी क्या करूं लाइक यू नो पूरा टाइम यही

स्ट्रेस रहता था कि अरे मैं कितना टाइम रह

पाऊंगी यहां पे या कैसे कैसे होगा या

इंडिया मूव करना पड़ेगा या कनाडा मूव करना

पड़ेगा फिर वापस आना पड़ेगा काफी कटिक था

फिर सम हाउ थिंग्स वर्क्ड आउट फिर मैंने ई

बीव ए ग्रीन कार्ड के लिए अप्लाई किया वो

हो गया उसकी वजह से मेरे को स्टेबिलिटी है

बट देर आर स्टिल लैक्स ऑफ पीपल इन द

कंट्री जिनके पास कोई वर्क स्टेबिलिटी

नहीं है लोग अभी भी h1 बी प काम कर मैं

लोगों को जानती हूं जो पिछले 10 साल से एव

बी पर काम कर रहे हैं उनके बच्चे हैं यहां

पर अगर कल को उनकी जॉब चली जाती है तो

उनको दो महीने के अंदर नई नौकरी ढूंढनी है

नहीं मिली वापस जाओ तुम्हारा बच्चा यहां

पर रह रहा है तुम्हारा बच्चा यूएस सिटीजन

है तो बहुत ज्यादा अनस्टेबल है बेसिकली

एंड स्पेशली इंडियस के लिए क्योंकि ग्रीन

कार्ड का वेट बहुत ज्यादा लंबा है वो है

अभी दूसरी चीज क्या होती है कुछ लोगों के

लिए फैमिली काफी इंपोर्टेंट रहती है राइट

लाक फैमिली मीन फैमिली सबके लिए ट रहती है

बट लाइक तुम्हारा अगर बहुत ज्यादा फैमिली

बैकिंग इंडिया में है तुम्हारी सारी

फैमिली इंडिया में है एंड तुम्हें विजिट

करने का टाइम नहीं मिल रहा या वो लोग

ट्रेवल नहीं कर सकते हैं तो देन यू फील

डिस्कनेक्टेड हा हा तो वो दूसरा रीजन आ

जाता है कि तुम अपने फैमिली से कितना पास

में रहना चाहते हो फिर तीसरा बिगेस्ट रीजन

होता है वो तो मेरे को भी अभी भी

चिड़चिड़ा नहीं रख सकती हो यार इंडिया में

जैसा ड्राइवर है कामवाली है य नहीं रख

सकते बहुत एक्सपेंसिव है लाइक एक ब मेरे

हम मैं घर में लाइक हफ्ते में हफ्ते में

एक बार या 10 दिन में एक बार बुलाती हूं

मेड को क्लीन करने के लिए 10000 लेकर जाती

है वो एक बारी का आ फॉर कंटेस्ट डॉलर नहीं

यार आईन आर सो लाक 50 लेके जाती है वो एक

बार साफ करके जाने इट गेट्स एक्सपेंसिव

या एंड दिस इज नॉर्मल इन द यूएस लाइक

नोबडी एक्सपेक्ट की तुम्हारे लिए एक

ड्राइवर होगा या तुम्हारे लिए बाई होगी या

ये एक्सपेक्टेशन ही नहीं है इवन लाइक

बच्चों का देखभाल कर करने के लिए व्हाट

एवर राइट लाइक जो जनरल हेल्प रहता है

इंडिया में वो नहीं रहता है एंड ये मैंने

कितने अपने दोस्तों से सुना है कि अरे यार

इतना पैसा कमा के यहां पर क्या कर रहे है

जब खुद के बर्तन खुद ही धोने पड़ रहे हैं

य बैठ के सो आई थिंक हर कंट्री का अलग-अलग

स्ट्रगल है एंड इन माय ओपिनियन एटलीस्ट इन

द लास्ट फ्यू इयर्स जो मैंने देखा है

इंडिया में व्हाट पीपल आर अर्निंग इन बिग

कंपनीज एंड स्टार्टअप्स काफी अच्छा है

काफी अच्छा फॉर द प्राइस पैरि एंड लाइक यू

नो व्ट यू कैन डू इन इंडिया लाइक इंडिया

में यू कैन प्रोबेबली लाइक अर्न हाफ ऑफ जो

आप यूएस में कमा रहे हो एंड आपकी लाइफ

ज्यादा कंफर्टेबल रह स य विल बी हैप्पी सो

प्रायोरिटी पे डिपेंड करता है कि व्हाट

एगजैक्टली डू यू वांट लाइक तुमको अपने

लाइफ से क्या चीजें चाहिए इट इज नॉट जस्ट

अबाउट जॉब अपॉर्चुनिटी राइट लाइक लाइफ में

और भी चीजें हैं सो आई थिंक वहां पे

डिसाइड करो क्योंकि काफी लोग अभी कैनेडा

मूव हो रहे हैं मेरे काफी सारे फ्रेंड्स

यूके मूव हुए हैं यूरोप मूव हुए हैं यूएसए

भी मूव हुए हैं कैनेडा मूव हुए हैं यूएस

उन लोगों ने लंदन ट्रांसफर लिया है काफी

सारे लोग इंडिया से डायरेक्टली यूरोप जा

रहे हैं एंड अगेन यूएस टेक के लिए काफी

अच्छा है मेरे काफी सारे फ्रेंड्स जो

आर्किटेक्चर में है या जो लोग लाइक

मैकेनिकल इंजीनियरिंग में है उनके लिए

जर्मनी एंड लाइक यू नो मिलान इन यूरोप दैट

अ बेटर ऑप्शन देन कमिंग टू द यूएस सो आई

थिंक लाइक ब्लाइंड जस्ट ये सोचना कि ओ

यूएस गया तो सब कुछ हो गया या यूएस इज द

बेस्ट ऑप्शन दैट नॉट ट्रू एवरी कंट्री हैज

उसका प्रोज एंड लाइक सब कंट्रीज में

अच्छाई है इंडिया में अच्छाई बुराई है तो

अब आपके लिए सोचो कि मेरे लिए क्या-क्या

चीजें इंपोर्टेंट है मेरे को कैसे करियर

बनाना है मेरे को कैसे लाइफ जीना है मेरे

लिए फैमिली कितनी इंपोर्टेंट है कितना

करीब रहना इंपोर्टेंट है एंड उस हिसाब से

अपने लिए डिसीजन लो या आईम सो हैप्पी की

सम बडी शड द डार्कर साइड आल्सो नहीं तो

लोग ना हमेशा ब्राइटर साइड प बात करते हैं

कि र य तो यह है हम तो ऐसे रहते हैं हम आई

एम सो हैप्पी यू सेड दैट या सो माय

नेक्स्ट क्वेश्चन सिंस यू आर वर्किंग एट

माइक्रोसॉफ्ट बहु सारे लोगों के दिमाग में

ये अभी है कि डीएसए करना है कि नहीं करना

है और एक बहुत बड़ा क्वेश्चन डेटा

स्ट्रक्चर्स एंड एल्गोरिथम डीएस इ डीएसए

इज डेटा स्ट्रक्चर एल्गोरिथम्स क्या करना

है कि नहीं करना है बहुत सारे लोग स्किप

करते हैं कते या हम डेवलपमेंट करेंगे

क्योंकि डायरेक्टली हमारी जॉब लग जाती है

रिएक्ट करेंगे तो जॉब लग जाएगी आपका क्या

टेक है इस पे सो मेरे को पर्सनली डेटा

स्ट्रक्चर एल्गोरिथम बहुत ज्यादा पसंद है

सो मैंने अंडर ग्रांड में किया था फिर जब

मैं मास्टर्स के लिए यूएस आई तो डेटा

साइंस के लिए भी देयर वाज अ मॉड्यूल व्हिच

वाज डेटा स्ट्रक्चर्स एंड एल्गोरिथम्स बट

मेरे को यह था कि मैंने ऑलरेडी कर लिया है

लाइक जो सिलेबस था मैंने वो देखा मेरे को

रिलाइज हुआ कि ये मैंने ऑलरेडी अंडर ग्राड

में किया है तो आई अपग्रेडेड दैट टू अ

पीएचडी लेवल एल्गोरिथम्स वाला क्राफ्ट

लाइक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स एंड स्टफ

काफी इंपॉर्टेंट है इट्स नॉट जस्ट फ्रॉम अ

डेटा साइंस पर्सपेक्टिव अगर तुम

इंजीनियरिंग कर रहे हो आई थिंक इट डेवलप्स

द वे यू थिंक करेक्ट हर चीज एवरीथिंग दैट

कंप्यूटर में जो भी एल्गोरिथम्स है या

लाइक हार्डवेयर हो गया सॉफ्टवेयर हो गया

हो गया सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग साइट का हो

गया या लाइक डेटा साइंस एल्गोरिथम्स हो गए

वो फाउंडेशन क्रिएट करता है आपके लिए

एब्सलूट एंड आई थिंक वन ऑफ द अदर थिंग्स

इज लाइक कोर्स करते हुए मेरे को

ऑप्टिमाइजेशन का भी काफी नॉलेज उसी से आया

क्योंकि जब तुम डेटा स्ट्रक्चर्स एंड

एल्गोरिथम अच्छे से समझते हो तुम्हें समझ

में आता है कि कंप्यूटर आर्किटेक्चर काम

कैसे करता है हार्डवेयर काम कैसे करता है

क्योंकि आपके साइड से तो तुम एक

प्रोग्रामिंग लैंग्वेज लिख रहे हो राइट

पाइथन हो गया सी प् प् हो गया आर हो गया

आपके साइड से तो इट इ जस्ट प्लेन इंग्लिश

सिंटेक्स में हाई लेवल काफी हाई लेवल बट

ये कोडिंग लैंग्वेज कंपाइलर में जाकर

कन्वर्ट कैसे होता है एग्जीक्यूट कैसे

होता है आर्किटेक्चर में अगर तुम्हें काफी

सीनियर लेवल तक जाना है अगर तुम्हें अपने

फील्ड में एक्सेल करना है तुम्हें यह

फाउंडेशन जानना जरूरी हो जाएगा नहीं तो

तुम ए टू बी तक जा सकते हो बट ए टू जी तक

नहीं जा स जा सकते करेक्ट या आई थिंक दैट

इ ल्स वेरी इपोर्ट मैं भी हमेशा यही कहता

हूं जब भी मैं मिलता हूं किसी स्टूडेंट से

और जो भी कहता है मुझसे कि यार अब तो पूछा

नहीं जाता ये नहीं होता बट आई थिंक अगर

मुझे किसी को हायर करना पड़ेगा कि कुछ

बिल्ड करने के लिए मे बी इवन इफ यू वांट

टू हायर समवन कभी आपको ऐसा डिसीजन लेना

पड़गा आई थिंक य विल डेफिनेटली आ डेटा

स्ट्रक्शन एल्गोरिथम आता है इंटरव्यूज में

हां आता है इट जस्ट मिसकनसेप्शन बहुत

लोगों ने सम टाइम्स कोई स्टार्टअप नहीं

पूछता है तो एक स्टार्टअप ने नहीं पूछा तो

लोग कहते हैं यार पूछा ही नहीं जाता ऐसा

नहीं नहीं इट इज स्टिल लाइक अभी फॉर

एग्जांपल हम लोग कुछ दिन पहले पहले डिस्कस

कर रहे थे टीम में कि एसएमएल करके एक

कंपनी है सो दे आर बेसिकली द ओनली कंपनी

इन द वर्ल्ड व्हिच इज क्रिएटिंग हार्डवेयर

दैट मेक्स लाइक दैट गोज इन एस कंप्यूटर

चिप्स राइट एंड वो एक ही एक लाता कंपनी है

जो मजल को अभी तक बनाए रखा हुआ है एंड वो

काफी मुश्किल है राइट लाइक एवरी ईयर

तुम्हें वो चिप साइज में हाफ द साइज ऑफ

लाइक रेजिस्टर्स एंड या ट्रांसिस्टर्स फिट

करने हैं तो इट्स लाइक रियली रियली

डिफिकल्ट सो वो लोग कैसे कर पा रहे हैं

बिकॉज दे अंडरस्टैंड द फाउंडेशन ऑफ

कंप्यूटर आर्किटेक्चर दे आर एबल टू

अंडरस्टैंड द फाउंडेशन ऑफ हाउ थिंग्स आर

वर्किंग इन इन लाइक डिटेल सो टिल यू डू

दैट लाइक इट्स य ऊपर ऊपर से करते रहोगे

नहीं तो आप या करेक्ट अगर सही से समझना है

किसी चीज को आपको डेप्थ में जाना है सही

से सीएस करना है तो डीएसए तो सीखना पड़ेगा

भाई ऑल राइट सो माय लास्ट क्वेश्चन फॉर यू

वुड बी कि सबसे पहले तो एआई का स्कोप

बताना आप कि क्या है एआई का स्कोप फॉर अ

बर्डिंग डेवलपर इन इंडिया या फिर

यूएस में भी और एक और मेरा क्वेश्चन है कि

आजकल बहुत ज्यादा हाइप बनी हुई है कि यार

एआई तो जॉब ले लेगा सॉफ्टवेयर डेवलपर की

उसके बारे में आपको क्या कहना है सो रोल्स

के हिसाब से आई थिंक मेजर मिसकनसेप्शन यह

भी है कि सिर्फ डेटा साइंटिस्ट रोल या एआई

इंजीनियर रोल अवेलेबल है एआई के स्पेस में

इन टुडेज वर्ल्ड एवरी कंपनी इज डूइंग

समथिंग और द अदर इन एई लिटरली एवरी कंपनी

इफ योर कंपनी इज नॉट डूइंग समथिंग इन एआई

देन लाइक यू आर इदर कंपलीटली मिसिंग आउट

और यू आर जस्ट लाइक रनिंग ग्रोसरी स्टोर

लाइक किराने के दो दुकान में तुम रजिस्टर

चला रहे हो ट्स द ओनली थिंग ट्स हैपनिंग

अदर वाइज हर कंपनी इवन इवन लाइक एनी

ग्रोसरी स्टोर से इन द यूएस राइट सबको

किसी ना किसी लेवल पे रिकमेंडेशन मॉडल्स

चला रहा है कि एक बंदे का प्रोफाइल है

हमने उसका परचेस पैटर्न कैप्चर किया है तो

उसको क्या-क्या प्रोडक्ट रिकमेंड कर सकते

हैं ये एक छोटा सा एग्जांपल हो गया राइट

बट हर लेवल पे हर कंपनी कुछ ना कुछ एआई के

साइड में कर रही है डिपेंड क्या करता है

कि तुम्हें कौन सा रोल पसू करना है तो

इसके लिए मैंने एक ब्लॉग बनाया था तो

उसमें मैंने डिसीजन ट्री बनाया है बेसिकली

ब्लॉग कहां पर l सबक पे सबक पे डाला मैंने

तो उसमें मैंने बेसिकली क्या किया मैंने

ये डाला कि आपको कोडिंग करना है आपको

कोडिंग करना पसंद है तो ये वाले कुछ कुछ

रोल्स अवेलेबल है डिसीजन ट्री बनाया मैंने

कोडिंग नहीं करना है बट आप मैनेजमेंट में

अच्छे हो आपको स्ट्रेटजी समझ में आती है

यू आर एबल टू लाइक यू नो रन अ टीम वेल तो

प्रोडक्ट मैनेजमेंट साइड आप जा सकते हो

ओके फिर आपको यूआई बेस टूल्स ज्यादा अच्छे

से यूज कर

अच्छे से कर पाते हो आप लाइक डटा के

आउटपुट से लेके इनसाइट्स तक कनेक्ट कर पा

रहे हो तो बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट

टाइप के रोल्स भी अच्छे हैं तो मैंने ये

पूरा स्प्लिट आउट करके बताया कि लाइक एआई

में क्या-क्या रोल्स अवेलेबल है आउटसाइड

ऑफ एआई इंजीनियर या डेटा साइंटिस्ट के

अलावा और क्या-क्या रोल्स आप पसू कर सकते

हो एंड हर चीज के लिए क्या-क्या स्किल सेट

चाहिए आपको ओके तो फर्स्ट ऑफ ऑल लाइक एआई

में आने के लिए जरूरी नहीं है कि आपको

कोडिंग आनी हो ओके एंड सेम चीज अगर आप कई

कई सारे लोग हैं जो लोग मेरे को बोलते हैं

कि यार मैं 10 साल से यह कर रहा हूं अभी

मेरे को एआई में कुछ करना है मैं

कंसल्टिंग में था या मैं मैकेनिकल

इंजीनियरिंग में था अभी मेरे को एआई सीखना

है तो क्या मुझे कोडिंग सीखनी पड़ेगी नहीं

यार कोडिंग के अलावा भी लाइक आई फील

कोडिंग सिर्फ 5 पर एआई के इंडस्ट्री में

काम करता है 95 हर चीज कोडिंग से नहीं चल

रही है लोग टीम्स बना रहे हैं जो लोग जो

लोग सॉफ्टवेयर इंजीनियर्स को मैनेज करते

हैं ये चीजें करने के लिए लोग एनालाइज कर

रहे हैं कि उनका बिजनेस मॉडल कैसे चलने

वाला है एआई के ट टूल्स को यूज़ करके राइट

सो 95 पर रोल्स ऐसे हैं जो एआई फील्ड में

काम करेगा बट तुम नेसेसरीली कोडिंग नहीं

कर रहे हो ओके तो नो कोड लो कोड टूल्स

यूज़ करना हो गया या स्ट्रेटेजिक साइड में

काम करना हो गया या प्रोडक्ट मैनेजमेंट

साइड में काम करना हो गया तो ये काफी सारे

और रोल्स है जो लोग एक्सप्लोर कर सकते हैं

एंड स्पेशली वो लोग जो अलग करियर साइड से

एआई में मूव करना चाहते हैं हम सो दैट इज

दैट इज वन थिंग दैट आ टेल यू या थैंक यू

सो मच फॉर स्पेयरिंग टाइम सबसे पहले तो

टाइम निकाला आपने अ ऑडियंस के लिए हमारे

लिए सो थैंक यू सो मच फॉर दैट और या

एनीथिंग यू वांट टू ऐड फॉर द स्टूडेंट्स अ

लॉट ऑफ स्टूडेंट्स आर वाचिंग यू अ आई वुड

जस्ट से कि लाइक यू नो जस्ट कीप हस्टलिंग

दैट्ची हूं कि अगर तुम फेल नहीं हो रहे हो

ना तो तुमने काफी चीजें ट्राई ही नहीं करी

है एंड एक और चीज लाइक अगर तुम किसी को

देख रहे हो तुम्हें लगता है कि अरे यार ये

बंदा या बंदी सक्सेसफुल है एंड इतना कुछ

कर रही है तुम्हें सिर्फ उसका 1 पर

हिस्ट्री ही पता है तुम उनके 99 पर फेलर्स

शायद तुम तुम्हें कभी दिखता ही नहीं है

क्योंकि फेलर्स के बारे में कोई बात ही

नहीं करता है दिखाई भी नहीं जाते दिखाए भी

नहीं जाते तो वो लोग ने इतना ट्राय किया

है अलग-अलग चीजें करी है फेल हुए हैं सीखे

हैं आगे बढ़े हैं नेटवर्क बनाया है आई

थिंक वो भी बहुत इंपॉर्टेंट है यह पूरे

जर्नी में कि आप नेटवर्क बनाओ एंड कोशिश

करते रहो अलग-अलग चीजें ट्राई करते रहो

इवेंचर में आएगा कि तुम्हारा नक किस में

है तुम किस चीज में नेचुरली अच्छे हो तुम

किस चीज में काम करना चाहते हो एंड ट्स

ट्स प्रेटी मच इट या सो थैंक यू सो मच

ऐश्वर्या थैंक यू सो मच या थैंक्स