与许多工程师一样，Sarang Gupta从小就热衷于捣鼓家里的各种物件。从年幼时起，他便对那些能够改善日常生活的项目情有独钟。
家里的微波炉插头坏了，Gupta便和父亲一起研究如何修复；抽屉把手松动令人恼火，他也很快想办法解决了这个问题。
到11岁时，他的兴趣从螺丝钉和零件延伸到了软件领域。他自学了Basic和Logo等编程语言，并设计了一些简单的程序，其中包括帮助当地一家餐厅实现在线点餐和账单自动化的系统。
如今，Gupta是IEEE高级会员，在旧金山OpenAI担任数据科学团队成员。他将好奇心、实践解决问题的能力以及让事物运转得更好的愿望，融入到日常工作之中。他与市场推广（GTM）团队紧密协作，帮助企业更好地使用ChatGPT及其他产品，并构建支持销售与市场部门的数据驱动模型和系统。
Gupta表示，他努力确保自己的工作能够产生切实影响。在做职业决策时，他总会思考能否借助AI解决方案来改善人们的生活。
"如果用一句话概括我的总体目标，"他说，"那就是我希望AI的价值能够惠及尽可能多的人。"
从实体修修补补到代码世界
对工程和编程的早期兴趣，促使Gupta在印度泰米尔纳德邦的Chinmaya国际寄宿学校选择了物理、化学和数学作为高考重点科目。作为该校国际文凭课程的一部分，学生需要选择三门专攻科目。
"我对工程学很感兴趣，包括其理论部分，"Gupta说，"但我始终对应用层面更感兴趣：如何推广这项技术，或者它与现实世界的联系是什么。"
2012年毕业后，他远赴海外，就读于香港科技大学。该校提供双学士课程，让他得以在四年内同时获得工业工程和工商管理两个学位。
课余时间，Gupta开发了一款智能手机应用程序，让学生上传课程表并找到同学一起共进午餐。这款应用并未大获成功，但他享受开发的过程。他还创办了Pulp Ads，一家在餐巾纸上为学生社团印制广告的小生意，在学校食堂分发。他赚了一些钱，但约一年后便关闭了这家业务。
2016年从大学毕业后，他决定投身香港金融圈，加入高盛，在该行的运营部门担任分析师。
从金融到数据科学的转型
在证券交易双方达成协议后，银行运营部门负责确保交易细节准确记录、证券和款项准备妥当，以及交易按时准确结算。
作为分析师，Gupta的任务是找出银行工作流程中的瓶颈并加以解决。他发现了一个实现交易对账自动化的机会：分析师原本需要手动比对多张电子表格和系统中的数据，以确认交易细节的一致性。
Gupta开发了内部自动化工具，从不同系统中提取交易数据、运行验证检查，并生成突出显示差异的报告。
"以前分析师需要手动检查大量数据，现在工具会自动标记出需要人工介入的案例，"他说，"这帮助团队减少了重复性核验工作的时间，得以将更多精力放在解决复杂问题上。这也是我第一次真切体验到软件和数据系统能够如何大幅改善运营工作流程。"
这段经历让他意识到，自己希望在技术和数据驱动系统领域深耕。2018年，他决定重返校园，攻读数据科学与AI方向的学位——彼时这两个领域正开始进入大众视野。
他发现哥伦比亚大学开设了专注于AI方向的数据科学硕士项目。2019年被录取后，他移居纽约。
在整个项目学习过程中，他对机器学习的应用方向格外感兴趣，修读了应用深度学习和神经网络等课程。
他提到的一个重要学术亮点，是2019年他在布朗研究所完成的一个项目。该研究所是哥伦比亚大学和斯坦福大学联合建立的研究实验室，专注于利用技术改善新闻业。团队与《费城问询报》合作，帮助编辑人员从地理和社会维度更好地理解新闻报道的覆盖情况。该项目揭示了"新闻沙漠"——即报纸报道严重不足的弱势群体聚居地区——从而帮助报社重新分配报道资源。
为识别这些区域，Gupta和团队开发了工具，从新闻文章中提取街道名称和社区等位置信息，并将其映射成可视化图表，呈现报道集中的区域。《问询报》以多种方式使用了这一工具，包括推出一个按县聚合新冠疫情报道的新网页。
"新闻业对我来说是个有趣的问题领域，因为我每天都喜欢读新闻，"Gupta说，"这是一个与真实新闻编辑室合作的机会，解决的问题对业务和本地社区都具有真实意义。"
从项目管理平台到OpenAI
2020年获得硕士学位后，Gupta移居旧金山，加入了开发同名工作管理平台的Asana公司。他被这家规模相对较小的公司所吸引，因为在这里他可以对项目拥有端到端的所有权。他以产品数据科学家的身份加入，专注于新平台功能的A/B测试。
两年后，新的机遇出现了：他受邀领导Asana Intelligence的启动工作——这是一个构建AI驱动功能并将其融入公司产品的内部机器学习团队。
"我觉得自己当时经验不够充分，"他说，"但我又对这个领域非常感兴趣，从零搭建整个机器学习项目是一个我无法拒绝的机会。"
Asana Intelligence团队被给予六个月的时间，开发多项机器学习驱动的功能，帮助用户更高效地工作。这些功能包括项目进展的自动摘要、潜在风险或延误的洞察提示，以及下一步行动建议。
团队达成了这一目标，并推出了包括Smart Status在内的多项功能——这是一款能够分析项目任务、截止日期和活动情况，并自动生成状态更新的AI工具。
"当你终于发布了你一直在努力构建的东西，看到使用量不断攀升，那种感觉令人振奋，"他说，"你会觉得，这就是你一直在为之努力的方向：用户真正看到并受益于你所创造的东西。"
Gupta和团队还将第一阶段的工作成果转化为可复用的框架和文档，以便在Asana内部更便捷地开发机器学习功能。他和同事还申请了多项美国专利。
就在他担任这一职务期间，OpenAI发布了ChatGPT。生成式AI和大语言模型的普及，使他在Asana的工作重心逐渐从模型开发转向大语言模型评估。
OpenAI的出现吸引了全球众多人的目光，Gupta也不例外。2025年9月，他离开Asana，加入OpenAI数据科学团队。
他表示，这次转变既令人充满活力，也让他深感谦逊。在OpenAI，他与市场营销团队紧密协作，协助指导战略决策。他的工作聚焦于建立模型，以评估不同营销渠道的效率，衡量影响来源，并帮助公司更好地触达和服务客户。
"工作节奏与以前大相径庭，事情推进得非常快，"他说，"这个行业竞争极其激烈，对快速交付有很高的期望。这是一段很宝贵的学习经历。"
Gupta表示，他计划继续深耕AI领域。他说，随着技术的飞速演进，他看到了各行各业任务自动化的巨大潜力。AI已经改变了他核心的软件工程工作方式，并帮助他在非自身优势的领域取得了进步。
"我不擅长写作，而AI在帮助我更好地组织语言、更清晰地呈现工作成果方面发挥了巨大作用，"他说，"无论是帮助一个人改善某种能力，还是推动企业提升效率，AI都蕴含着巨大的帮助潜力。能成为其中的一小部分，我感到非常兴奋。"
参与IEEE社区
Gupta自2024年起成为IEEE会员，他将该组织视为宝贵的技术资源和专业人脉网络。
他经常浏览IEEE出版物和IEEE Xplore数字图书馆，阅读关于AI、数据科学及工程职业发展动态的文章。
IEEE的会员目录工具也是他经常使用的另一项资源。
"这是与同领域或相近领域工程师建立联系的好方式，"他说，"我喜欢分享和聆听大家正在做的事情，这让我跳脱出日常工作的局限。"
"这激励着我，是我真正享受并珍视的事情。"
Q&A
Q1：Sarang Gupta在OpenAI具体负责什么工作？
A：Sarang Gupta在OpenAI担任数据科学团队成员，主要与市场营销团队协作，构建数据驱动模型，评估不同营销渠道的效率，衡量业务增长的驱动因素，并帮助公司更好地触达和服务客户。他的工作目标是通过数据分析支持市场推广（GTM）团队，推动ChatGPT等产品的企业采用。
Q2：Asana Intelligence团队开发了哪些AI功能？
A：Asana Intelligence团队在六个月内开发了多项机器学习驱动的功能，包括：项目进展自动摘要、潜在风险或延误的洞察提示，以及下一步行动建议。此外，团队还推出了Smart Status功能，该工具能够自动分析项目任务、截止日期和活动记录，并生成项目状态更新报告，帮助用户更高效地管理工作。
Q3：Sarang Gupta如何看待AI对个人工作效率的影响？
A：Gupta认为AI对个人工作效率的提升潜力巨大。他以自身为例，表示自己并不擅长写作，但AI帮助他更好地组织语言、更清晰地呈现工作成果。他相信AI不仅能帮助个人弥补能力短板，还能推动企业各类流程的自动化和效率提升，其核心目标是让AI的价值惠及尽可能多的人。
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