PHD毕业大半年，找工作近一个月，焦虑到不行，求群友建议支招！

Edify 发表于 2023-08-22 20:42:23
以前听别人说过简历上不写phd，甚至就写个本科学历。

哈哈哈，我真的想过这个问题诶，这种要是公司要过背景调查，算欺骗吗？

没啥建议，该做的都做了，现在这个job market new grad找工纯靠运气。其实没什么好分析来分析去的，就是经济不景气。

gcf108 发表于 2023-08-22 21:07:22
楼主的背景缺少一个行业的domain knowledge，所以找DS/DA都很难，还是先找自己专业的公司更靠谱，然后再在这个公司内寻找DA的机会

对，就是强转方向中间的gap有点大。我朋友也是建议我投工程或research相关岗位，岗位需求里涉及到data处理和ml相关知识，这样能慢慢往上面靠。也非常感谢你的建议！

tsda706 发表于 2023-08-22 15:53:31
感谢回复！我没有想投mle，更多的是想投data science里涉及到ml modeling或者research方面的岗位。可能对coding的要求要比mle弱一些，但对data处理，ml算法还有r

Data Science涉及的面太广了，而且因为是最近16年以后才爆火的方向，所以大家没有相对统一的命名规则。同样一个title，不同的公司要求的内容可以完全不同。所以找工作的时候要仔细看具体要求，title不重要。

之前有个帖子，至少半年前了，对现在这个领域讲的很清楚。楼主可以自己搜一下，我简单回忆一下: Data Science可以大致分五到六类，从对ml的要求多少，我们叫他们1-5类好了。

1-3大致包括data analysts，BIE，data scientist (一般大厂的data scientist就是以sql为主)。这些岗位对ML的要求基本为0，HM招一个本科生就够了，很多公司都会招，但其实这些岗位几十年前就有了。这些年只不过借着ml的风口换了个相对高大上的名字，这对应了你找工作的时候的over qualify。

4-6类包括了常见的mle，applied scientist，and research scientist。这一类对ml的要求很高，是这几年真正随着ml的应用出现的职位。但是业界opening很少，基本要求ml相关专业的phd。这部分对应的就是楼主找工作的under qualify。

所以，并没多少适合转专业phd的中间选项。楼主说的你想去的那这个职位，业界真的很少很少。养一个ml的组是个很贵的长期投资，一般传统行业或者非领域头部企业，根本养不起。这也是我为什么劝你打开思路，找找普通的sde。

补充内容 (2023-08-23 13:07 +08:00):
手机打字，刚才打不下了，再补充两句。

看样子楼主想在机械或者土木相关的行业找ml相关的工作。我对这两个领域不了解，但是我自己的经验是，ml在传统领域的推广远比想象的要难很多，并不适合ng。

我自己也是天坑专业phd，但16年就也拿了一个cs master，并且我的phd最后的文章都是ml在自己领域的应用。我PhD 毕业的第一份工作在我们专业世界第一的公司，是公司当时招的第一个ml scientist。但是干了一年就跳亚麻了。。。因为工作真的很难推进，你身边所有的人(包括你老板)都对你做的东西不了解。传统行业的耐心有限，我老板在我跳槽后一年不到也走了。。。

.1point3acres当然这是五年前的事儿了，现在也许好了一点点。但是我想说的是，楼主和我当年的想法很像，但我在业界遭受的毒打让我明白了我的想象和业界现实的差距。希望我的经验能让你少走一些弯路

dahair 发表于 2023-08-22 21:53:56
Data Science涉及的面太广了，而且因为是最近16年以后才爆火的方向，所以大家没有相对统一的命名规则。同样一个title，不同的公司要求的内容可以完全不同。所以找工作的时候要仔细看具体要求，t

非常感谢回复，确实是又有经验又有干货。能感受到你当年的艰难局面。

针对我的情况，我现在想的是，目前就坚持投递，碰运气的同时，自己也再积极准备笔试面试，同时做点更深入的personal project吧。最后到年底前，实在没有合适的，就去找研究所/实验室/医院/非盈利机构，当工程领域的研究员或者博后，自己做ds和machine learning方面的项目，把缺少ds方面的经验给填上，后面再慢慢转去真正的data science。不知道这种曲线救国可不可行？

机器学习是最大的骗局，其实只需要OPENAI的50个人，其他人根本不需要。马斯克推特大裁员让资本家更加清晰，无情的理解了人月工程的事情：一个大牛顶一亿个千军万马，只要一个大牛就够了，其他的陪衬都是资本家在发善心，它可以不发的。

tsda706 发表于 2023-08-22 22:16:53
非常感谢回复，确实是又有经验又有干货。能感受到你当年的艰难局面。

针对我的情况，我现在想的是，目前就坚持投递，碰运气的同时，自己也再积极准备笔试面试，同时做点更深入的personal project

凡事无绝对，你这么做是可以的，只是成功率大小自己掌握好吧。我再分享一个DP。

2020年左右我在亚麻的组招人，我自己面了10-20个candidates吧，phone screen和onsite都有。大部分的背景都是非cs的工科类phd+自己做了一些ml projects，phone screen的通过率大概10%，on-site可能10-20%。

dahair 发表于 2023-08-22 22:47:30
凡事无绝对，你这么做是可以的，只是成功率大小自己掌握好吧。我再分享一个DP。

2020年左右我在亚麻的组招人，我自己面了10-20个candidates吧，phone screen和onsite都有

明白你的意思了。真的很感谢你的经验和分享。但我现在是既然选择了这个方向，我就先头铁往后试一试，先努力看看吧，但愿后面有好运气和好结果。

tsda706 发表于 2023-8-22 23:18
哈哈哈，我真的想过这个问题诶，这种要是公司要过背景调查，算欺骗吗？

背景调查什么？本科学历不是假的吧？欺骗什么了？

aauvv 发表于 2023-8-22 06:22
好吧，那我就搬出超级励志的事例，youtube上看的，17年卡尔加里大学毕业的博士，毕业找不到工作在超市干 ...

哈哈哈，听着怎么这么耳熟呢