数学博士未来职业发展（非学术方向）求建议

satibt2520 发表于 2023-07-15 21:45:56
请问EDA是？exploratory data analysis？

electronics design automation 做仿真，对数学功底有要求。

Batistuta 发表于 2023-7-16 11:46
我最近也在面quant，感觉quant 对数学phd 还是比较友好的，本身壁垒比较大，面试需要一定的推公式能力，这 ...

啊对，我面试的时候就是因为还没熟到那个程度。因为平时科研可以慢慢来，细节上的东西可以慢慢推敲。很多时候遇到一个问题我能大概知道怎么做，然后细节上再去翻书看看就能做出来。

面试的时候必须在几分钟内回答出来，特别是线性回归经常问一些很tricky的问题。其实事后照着书上推推公式都能做出来，但是还没有熟到那种能脱口而出的地步。

谢谢赐教。我会多多练习的。

cubic27 发表于 2023-7-16 11:46
也是数学phd，从最抽象的纯数转到AI的路过。还没上岸但是拿到过不少startup offer，有的工资还比不上postdo ...

对，其实我也希望即使转行，也能做一些其他行业的serious research。

请问如果主动去discord群里找一些ai research project，大概的prerequisite是什么？

satibt2520 发表于 2023-7-17 00:18
对，其实我也希望即使转行，也能做一些其他行业的serious research。

请问如果主动去discord群里找一 ...

会写python会用git明白github的PR和review的流程就可以。看到感兴趣的task直接做一做贡献一下就行，但是一定要有礼貌而且交流要充足。

我记得我去年第一个open source PR还只是复制粘贴别人写的一个关于tree的implementation改了几行（征得了同意）。到现在作为core contributor已经可以用一个组的公司内部的infra了。

cubic27 发表于 2023-07-16 09:29:47
会写python会用git明白github的PR和review的流程就可以。看到感兴趣的task直接做一做贡献一下就行，但是一定要有礼貌而且交流要充足。

我记得我去年第一个open source

方便透露一下相关的discord server吗？

satibt2520 发表于 2023-7-16 10:36
是，可能quant这个方向是最贴近数学的。概率相关的课我应该上过一些，随机过程是三四年前学过，可能有点 ...

嗯，你投全职的时候知名的可以感觉准备的比较好了再开始，因为他们处理的比较快，而且基本肯定会给你面试，但候选人太多也会稍微卷一些，稳定的机会浪费了还是不太值。

satibt2520 发表于 2023-7-17 00:47
方便透露一下相关的discord server吗？

贴invite link什么的会不会违反版规之类的？
这种其实现在很多，找那些在推动AI open source的公司，可以挖出一大堆来。

cubic27 发表于 2023-7-16 11:46
也是数学phd，从最抽象的纯数转到AI的路过。还没上岸但是拿到过不少startup offer，有的工资还比不上postdo ...

可以指路一下discord群吗

satibt2520 发表于 2023-7-16 12:07
啊对，我面试的时候就是因为还没熟到那个程度。因为平时科研可以慢慢来，细节上的东西可以慢慢推敲。很多 ...

嗯嗯，正好借宝地发表一下看法，我觉得quant （非对冲基金因为我没面过）和ai/ml/ds/ 的面试正好走到了两个极端。

quant 的行业成熟稳定（过时），面试的知识点和面试题也比较老（bs 方程年龄比好多从业者都大），而且有明确的答案那种，而且基本都是本科数学，只要有数理基础，努力就可以弄得很熟。同时quant的门槛比较高，得是名校phd 或者在圈子里的才能拿到面试，面试的时候好多面试官自己是数学物理phd，有种天然优越感，会不明缘由地鄙视非数学物理或者非名校出身的。

ai/ml/ds 恰恰相反，因为行业在飞速发展，两年之前的新model 新 work 很可能直接变成面试题，就连transfomer 这种秒杀一切的model 17年底才出现。好多面试题都是open question，很可能连面试官自己都不知道答案，再加上本身deep learning 可解释性很差，很多东西只能有intuitive understanding 而没有rigorous proof。要准备相关面试更需要平时大量的积累，大量阅读新发的论文并且读code 复现和思考才能形成完善的理解。

我自己的看法，quant 是适合速成的，只要能拿到面试，就是刷题背题，ai方向没有个一两年的积累挺难。到了工作之类我反而觉得quant 并不累，因为东西太死了，工作一点时间，想跳槽的话还是面同样的东西，把绿皮书小红书刷熟了，10年跳槽无忧（当然这不是件好事），而ai 方向反之，公司里senior 的人水平不如刚入职的人的情况经常出现，想要保持竞争力就得不同的follow new work，还是蛮累的

cubic27 发表于 2023-07-16 09:29:47
会写python会用git明白github的PR和review的流程就可以。看到感兴趣的task直接做一做贡献一下就行，但是一定要有礼貌而且交流要充足。

我记得我去年第一个open source

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