লাইব্রেরি তৈরির জন্য পড়া বন্ধ করুন। সমস্যা সমাধানের জন্য পড়া শুরু করুন।
বেশিরভাগ ইঞ্জিনিয়ারিং রিডিং লিস্ট জ্ঞান সংগ্রহের ওপর গুরুত্ব দেয়।
আধুনিক ইঞ্জিনিয়ারিং একটি জিনিসেরই পুরস্কার দেয়: bottleneck বা বাধা দূর করা।
সম্প্রতি একজন জুনিয়র ইঞ্জিনিয়ার আমাকে ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য সেরা ১০টি বইয়ের একটি তালিকা দেখিয়েছেন। এটি দেখতে ঠিক দশ বছর আগের তালিকার মতোই ছিল। এটি সেই একই পুরনো ক্লাসিক এবং প্রসেস বইগুলোর ওপর নির্ভরশীল ছিল।
এই ধারণাটি ভুল। বই পড়া মানেই আপনি স্বয়ংক্রিয়ভাবে একজন ভালো ইঞ্জিনিয়ার হয়ে উঠবেন না।
উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন দলগুলো বইয়ের ওপর ভিত্তি করে শেখার পরিকল্পনা তৈরি করে না। তারা সেগুলো তৈরি করে constraints বা সীমাবদ্ধতার ওপর ভিত্তি করে।
সাধারণ রিডিং লিস্টগুলো ধরে নেয় যে সব জ্ঞানই সমান মূল্যবান। বাস্তবে, ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের গুরুত্ব নির্ভর করে আপনার নির্দিষ্ট পরিস্থিতির ওপর।
- ডেটাবেস সমস্যার সম্মুখীন হওয়া একজন backend engineer-এর Agile বইয়ের প্রয়োজন নেই।
- উচ্চ AI খরচের সম্মুখীন হওয়া একটি দলের সাধারণ কোনো software বইয়ের প্রয়োজন নেই।
- latency সমস্যা থাকা একটি startup-এর leadership framework-এর প্রয়োজন নেই।
এই মানুষগুলোর প্রয়োজন তাদের সামনে থাকা নির্দিষ্ট bottleneck-এর সমাধান।
ইঞ্জিনিয়ারিং প্রাসঙ্গিকতাকে পুরস্কৃত করে, পূর্ণতাকে নয়।
databases এবং networking-এর মতো fundamentals এখনও গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু সেগুলো এখন আর যথেষ্ট নয়। আধুনিক সিস্টেমগুলো AI inference খরচের মতো নতুন চ্যালেঞ্জ নিয়ে আসছে।
কয়েক দশক ধরে ইঞ্জিনিয়াররা deterministic সিস্টেম নিয়ে কাজ করেছেন। একই input সবসময় একই output দিত।
আজ অনেক সিস্টেমই probabilistic। একটি AI prompt প্রতিবার ভিন্ন ভিন্ন response দিতে পারে। কোড স্পর্শ না করেই একটি model upgrade আপনার app-এর কার্যকারিতা বদলে দিতে পারে।
নতুন কিছু প্রশ্ন আপনার কাজকে পরিচালিত করে:
- আপনি কীভাবে quality মূল্যায়ন করবেন?
- আপনি কীভাবে unpredictable components পরিচালনা করবেন?
সবচেয়ে দক্ষ ইঞ্জিনিয়াররা mechanism বোঝার জন্য পড়েন, বই শেষ করার জন্য নয়। তারা একটি bottleneck খুঁজে বের করেন এবং সেটি সমাধানের জন্য প্রয়োজনীয় নির্দিষ্ট logic শিখে নেন।
- latency বেশি হলে, batching নিয়ে পড়াশোনা করুন।
- context হারিয়ে গেলে, retrieval নিয়ে পড়াশোনা করুন।
- AI agents ব্যর্থ হলে, evaluation নিয়ে পড়াশোনা করুন।
এটি শেখার সাথে production results-এর সংযোগ স্থাপন করে। আপনার জ্ঞান তাৎক্ষণিক leverage হয়ে ওঠে।
এই learning loopটি ব্যবহার করুন:
- bottleneck চিহ্নিত করুন।
- এটি সমাধানের জন্য নির্দিষ্ট resource খুঁজে বের করুন।
- এটি system-এ প্রয়োগ করুন।
আপনার পরবর্তী বইটি শুরু করার আগে নিজেকে একটি প্রশ্ন করুন: আমার system-এ এখন সবচেয়ে বড় constraint কী?
এটি কি latency, cost, reliability, নাকি observability?
সেই সমস্যাটি সমাধানের জন্য সঠিক resourceটি খুঁজে বের করুন। সবচেয়ে জনপ্রিয় বইটি বেছে নেবেন না। বরং সেটি বেছে নিন যা আপনার constraint সমাধান করতে পারে।
ইঞ্জিনিয়ারিং কোনো পড়ার প্রতিযোগিতা নয়। এটি সীমাবদ্ধতা সমাধানের একটি পেশা। আপনার সিস্টেমকে সিদ্ধান্ত নিতে দিন আপনি পরবর্তীতে কী শিখবেন।
ঐচ্ছিক লার্নিং কমিউনিটি: https://t.me/GyaanSetuAi