转MLE路上的小迷茫，求建议，本人听劝

首先交代下本人背景：CMU 天坑专业Ph.D. 在phd期间修了不少CMU ML/DL 的课，但是感觉没有落地的项目经验，感觉学的不够深入。


实习经历：在IBM Research有过summer internship，但是项目感觉也不是纯的AI/ML。感觉更像是打杂，做的项目是做一个chatbot(LLM)去写Code然后生成plot/figures. 还有把speech recognition用在这个chatbot上实现一个语音输入命令上，但是这个speech recognition已经是IBM自己的model，我只是用自己的数据集去fine tune下这个model。说实话我感觉这个project更像是做一些比较浅显的东西，没有很deep去train一个model。


去年年底收到uber/tiktok的面试邀请，但是刷题量只有100左右所以都没过，之后就意识到刷题的重要性开始每天刷题，到一月初收到了meta research scientist 的面试邀约，紧急刷了200多道tag题。到面试的时候已经刷了300道题了。面试的时候两道题我都答出来了，不知道是不是因为太紧张在交流过程中出现了一些问题，或者是自己的code没有完全bug free，所以没过。


目前的打算是去某个国家实验室做一个reinforcement learning的一个项目，希望能做一个比较深入的project，但是对于目前市场上对于ML供大于求的情况，和自身不是cs出身的background还是挺没有信心的。


本人听劝，希望能有过来人给出建议，谢谢！

感觉背景没啥问题，对口专业基本就是quant或者tech mle。项目深不深入其实没那么重要，coding要硬，然后就是多面试，积累经验。“去某个国家实验室做一个reinforcement learning的一个项目”我个人感觉帮助不大，还不如蹭蹭gen ai的热度。当然最重要的还是刷题，找面试机会

多投多面试，不需要想太多，面不上不是你的问题大多都是公司招满了

比较少mle涉及到强化学习，所以国家实验室没什么用大概率。感觉背景已经相当高了，凭借着cmu的平台发一篇顶会可能会有帮助，蹭一下生成 llm的热点

Wangdong8500 发表于 2024-02-18 01:07:28
感觉背景没啥问题，对口专业基本就是quant或者tech mle。项目深不深入其实没那么重要，coding要硬，然后就是多面试，积累经验。“去某个国家实验室做一

礼貌询问，如何蹭gen ai 热度？

这个背景可以了。
刷题面试技巧多练练。后面交给运气

做过啥没有太重要，重要是怎么说

j_jessica 发表于 2024-3-21 20:12
做过啥没有太重要，重要是怎么说

可以分享下经验吗？怎么说会比较容易说服面试官？

请问是找intern还是ft

小亩_4d85faw 发表于 2024-3-28 03:56
请问是找intern还是ft

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