與許多工程師一樣，Sarang Gupta從小就熱衷於搗鼓家裡的各種物件。從年幼時起，他便對那些能夠改善日常生活的項目情有獨鍾。
家裡的微波爐插頭壞了，Gupta便和父親一起研究如何修復；抽屜把手鬆動令人惱火，他也很快想辦法解決了這個問題。
到11歲時，他的興趣從螺絲釘和零件延伸到了軟體領域。他自學了Basic和Logo等編程語言，並設計了一些簡單的程序，其中包括幫助當地一家餐廳實現在線點餐和賬單自動化的系統。
如今，Gupta是IEEE高級會員，在舊金山OpenAI擔任數據科學團隊成員。他將好奇心、實踐解決問題的能力以及讓事物運轉得更好的願望，融入到日常工作之中。他與市場推廣（GTM）團隊緊密協作，幫助企業更好地使用ChatGPT及其他產品，並構建支持銷售與市場部門的數據驅動模型和系統。
Gupta表示，他努力確保自己的工作能夠產生切實影響。在做職業決策時，他總會思考能否藉助AI解決方案來改善人們的生活。
"如果用一句話概括我的總體目標，"他說，"那就是我希望AI的價值能夠惠及儘可能多的人。"
從實體修修補補到代碼世界
對工程和編程的早期興趣，促使Gupta在印度泰米爾納德邦的Chinmaya國際寄宿學校選擇了物理、化學和數學作為聯考重點科目。作為該校國際文憑課程的一部分，學生需要選擇三門專攻科目。
"我對工程學很感興趣，包括其理論部分，"Gupta說，"但我始終對應用層面更感興趣：如何推廣這項技術，或者它與現實世界的聯繫是什麼。"
2012年畢業後，他遠赴海外，就讀於香港科技大學。該校提供雙學士課程，讓他得以在四年內同時獲得工業工程和工商管理兩個學位。
課餘時間，Gupta開發了一款智慧型手機應用程序，讓學生上傳課程表並找到同學一起共進午餐。這款應用並未大獲成功，但他享受開發的過程。他還創辦了Pulp Ads，一家在餐巾紙上為學生社團印製廣告的小生意，在學校食堂分發。他賺了一些錢，但約一年後便關閉了這家業務。
2016年從大學畢業後，他決定投身香港金融圈，加入高盛，在該行的運營部門擔任分析師。
從金融到數據科學的轉型
在證券交易雙方達成協議後，銀行運營部門負責確保交易細節準確記錄、證券和款項準備妥當，以及交易按時準確結算。
作為分析師，Gupta的任務是找出銀行工作流程中的瓶頸並加以解決。他發現了一個實現交易對賬自動化的機會：分析師原本需要手動比對多張電子表格和系統中的數據，以確認交易細節的一致性。
Gupta開發了內部自動化工具，從不同系統中提取交易數據、運行驗證檢查，並生成突出顯示差異的報告。
"以前分析師需要手動檢查大量數據，現在工具會自動標記出需要人工介入的案例，"他說，"這幫助團隊減少了重複性核驗工作的時間，得以將更多精力放在解決複雜問題上。這也是我第一次真切體驗到軟體和數據系統能夠如何大幅改善運營工作流程。"
這段經歷讓他意識到，自己希望在技術和數據驅動系統領域深耕。2018年，他決定重返校園，攻讀數據科學與AI方向的學位——彼時這兩個領域正開始進入大眾視野。
他發現哥倫比亞大學開設了專注於AI方向的數據科學碩士項目。2019年被錄取後，他移居紐約。
在整個項目學習過程中，他對機器學習的應用方向格外感興趣，修讀了應用深度學習和神經網路等課程。
他提到的一個重要學術亮點，是2019年他在布朗研究所完成的一個項目。該研究所是哥倫比亞大學和斯坦福大學聯合建立的研究實驗室，專注於利用技術改善新聞業。團隊與《費城問詢報》合作，幫助編輯人員從地理和社會維度更好地理解新聞報道的覆蓋情況。該項目揭示了"新聞沙漠"——即報紙報道嚴重不足的弱勢群體聚居地區——從而幫助報社重新分配報道資源。
為識別這些區域，Gupta和團隊開發了工具，從新聞文章中提取街道名稱和社區等位置資訊，並將其映射成可視化圖表，呈現報道集中的區域。《問詢報》以多種方式使用了這一工具，包括推出一個按縣聚合新冠疫情報道的新網頁。
"新聞業對我來說是個有趣的問題領域，因為我每天都喜歡讀新聞，"Gupta說，"這是一個與真實新聞編輯室合作的機會，解決的問題對業務和本地社區都具有真實意義。"
從項目管理平台到OpenAI
2020年獲得碩士學位後，Gupta移居舊金山，加入了開發同名工作管理平台的Asana公司。他被這家規模相對較小的公司所吸引，因為在這裡他可以對項目擁有端到端的所有權。他以產品數據科學家的身份加入，專注於新平台功能的A/B測試。
兩年後，新的機遇出現了：他受邀領導Asana Intelligence的啟動工作——這是一個構建AI驅動功能並將其融入公司產品的內部機器學習團隊。
"我覺得自己當時經驗不夠充分，"他說，"但我又對這個領域非常感興趣，從零搭建整個機器學習項目是一個我無法拒絕的機會。"
Asana Intelligence團隊被給予六個月的時間，開發多項機器學習驅動的功能，幫助用戶更高效地工作。這些功能包括項目進展的自動摘要、潛在風險或延誤的洞察提示，以及下一步行動建議。
團隊達成了這一目標，並推出了包括Smart Status在內的多項功能——這是一款能夠分析項目任務、截止日期和活動情況，並自動生成狀態更新的AI工具。
"當你終於發布了你一直在努力構建的東西，看到使用量不斷攀升，那種感覺令人振奮，"他說，"你會覺得，這就是你一直在為之努力的方向：用戶真正看到並受益於你所創造的東西。"
Gupta和團隊還將第一階段的工作成果轉化為可復用的框架和文檔，以便在Asana內部更便捷地開發機器學習功能。他和同事還申請了多項美國專利。
就在他擔任這一職務期間，OpenAI發布了ChatGPT。生成式AI和大語言模型的普及，使他在Asana的工作重心逐漸從模型開發轉向大語言模型評估。
OpenAI的出現吸引了全球眾多人的目光，Gupta也不例外。2025年9月，他離開Asana，加入OpenAI數據科學團隊。
他表示，這次轉變既令人充滿活力，也讓他深感謙遜。在OpenAI，他與市場營銷團隊緊密協作，協助指導戰略決策。他的工作聚焦於建立模型，以評估不同營銷渠道的效率，衡量影響來源，並幫助公司更好地觸達和服務客戶。
"工作節奏與以前大相徑庭，事情推進得非常快，"他說，"這個行業競爭極其激烈，對快速交付有很高的期望。這是一段很寶貴的學習經歷。"
Gupta表示，他計劃繼續深耕AI領域。他說，隨著技術的飛速演進，他看到了各行各業任務自動化的巨大潛力。AI已經改變了他核心的軟體工程工作方式，並幫助他在非自身優勢的領域取得了進步。
"我不擅長寫作，而AI在幫助我更好地組織語言、更清晰地呈現工作成果方面發揮了巨大作用，"他說，"無論是幫助一個人改善某種能力，還是推動企業提升效率，AI都蘊含著巨大的幫助潛力。能成為其中的一小部分，我感到非常興奮。"
參與IEEE社區
Gupta自2024年起成為IEEE會員，他將該組織視為寶貴的技術資源和專業人脈網路。
他經常瀏覽IEEE出版物和IEEE Xplore數字圖書館，閱讀關於AI、數據科學及工程職業發展動態的文章。
IEEE的會員目錄工具也是他經常使用的另一項資源。
"這是與同領域或相近領域工程師建立聯繫的好方式，"他說，"我喜歡分享和聆聽大家正在做的事情，這讓我跳脫出日常工作的局限。"
"這激勵著我，是我真正享受並珍視的事情。"
Q&A
Q1：Sarang Gupta在OpenAI具體負責什麼工作？
A：Sarang Gupta在OpenAI擔任數據科學團隊成員，主要與市場營銷團隊協作，構建數據驅動模型，評估不同營銷渠道的效率，衡量業務增長的驅動因素，並幫助公司更好地觸達和服務客戶。他的工作目標是通過數據分析支持市場推廣（GTM）團隊，推動ChatGPT等產品的企業採用。
Q2：Asana Intelligence團隊開發了哪些AI功能？
A：Asana Intelligence團隊在六個月內開發了多項機器學習驅動的功能，包括：項目進展自動摘要、潛在風險或延誤的洞察提示，以及下一步行動建議。此外，團隊還推出了Smart Status功能，該工具能夠自動分析項目任務、截止日期和活動記錄，並生成項目狀態更新報告，幫助用戶更高效地管理工作。
Q3：Sarang Gupta如何看待AI對個人工作效率的影響？
A：Gupta認為AI對個人工作效率的提升潛力巨大。他以自身為例，表示自己並不擅長寫作，但AI幫助他更好地組織語言、更清晰地呈現工作成果。他相信AI不僅能幫助個人彌補能力短板，還能推動企業各類流程的自動化和效率提升，其核心目標是讓AI的價值惠及儘可能多的人。
