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[专业/学校/教授] EE@USC的Data Sciense Tack的找工作与申phd的情况如何?

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我的人缘0
zhudi0609 发表于 2017-11-12 12:21:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
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LZ的情况:在CV/ML方向的积累比较浅,只有相关实习和竞赛经历,但没有论文,所以打算把读MS作为申phd或者找ML工作的跳板。
最近在纠结收到的USCEE和37学分,仔细研究过EE的课程设置,除去两门先修的数学课,还有ML、神经网络、模式识别、图像处理、并行计算,基本上就是个data sciense track了,问题是,是对EE的发展路线不太清楚,不知道对于找工和申phd有多大帮助?这样搞会不会有啥大坑呀。。
分了两个方向来讨论:1. 对于找工作
这样修课的话,找ML相关工作有希望么?有没有先例?LZ知道大多数ML Engineer职位都偏向phd,所以这样修课的话,最后找工作会不会很惨?-google 1point3acres

2. 对于申phd
USC的EE系下有很多CV、ML的老师,读EE的master对于申这些老师的phd有多大帮助? 如果是为了读CV/ML的phd,选择EE是不是比37学分更合一些呢?(37学分只能选两门ML课)

麻烦知情的大佬提供下信息,也为有同样想法的学弟学妹们指条道路,按照惯例给提供信息一律给加米哈~

. more info on 1point3acres
USC的选课列表:http://classes.usc.edu/term-20173/classes/ee/. 一亩-三分-地,独家发布







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我的人缘0
xs1738 发表于 2017-11-13 16:35:30 | 显示全部楼层
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我了解的情况是:不同于国内,AI岗位在美国巨头互联网公司分为Engineer与Scientist系列。前者的工作以应用为主,不需要Phd学位,后者的工作以做研究为主,需要Phd学位。如果国内BAT主要需要Scitentist与在美国巨头公司的核心部门工作的Engineer,非核心部门的Engineer回国没有优势。我之前跟一位FLAG做ML Engineer的朋友聊过,他做的工作跟国内的差不多。

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