<
查看: 8115| 回复: 38
收起左侧

[职场感言] 为什么现在基本上没有Bootcamp转AI成功的案例?

   
匿名用户-2W3TB  | 添加认证 | 2024-6-22 21:17:39 来自APP
🤗 1
本楼:   👍  9
100%
0%
0   👎

注册一亩三分地论坛,查看更多干货!

您需要 登录 才可以下载或查看附件。没有帐号?注册账号

x
根据以往的经验,随着AI的兴起,应该出现大量专注于AI的Bootcamp。毕竟,AI喊得这么响,根据过往的经验,跟AI沾点边的职位都会出现人才供不应求。而企业需要大量雇佣具备AI背景的人才,这应该会刺激Bootcamp的发展。并且由于AI是个新兴领域,有经验的人才稀缺。大多数企业在MLE, DE和DS方面应该都人才匮乏。
. Χ
理论上说,现在应该有很多案例在社交平台上,例如小红书,分享各种背景如何转行成功并拿到AI相关的工作offer,甚至顺带推广各种Bootcamp。然而实际情况是,几乎找不到多少关于AI的Bootcamp的相关信息。

如果AI的发展真是黄金期,难道现在企业不应该出现大量junior ai相关的职位吗? 还是AI现在还是在空中,没法落地?无法给大量企业带来利润?

AI Bootcamp应该也不难做啊?

转应用层面的AI无非需要以下技能,而且不需要太深,能够应付面试就行了
简单的数学: 概率,统计,线性代数
一些工程概念: Data Pipeline, Machine Learning Pipeline
各种模型以及其buzz word: Supervised, unsupervised, neural network. 1point 3 acres
各种库:如pytorch等.--
NLP各种概念: Embeddings, Autoencoders, VAE, GANs
GenAI各种概念:  BERT, Transformers
ML model deploy & Ops

再做一两个项目,6个月就差不多了。参照之前web & mobile bootcamp,基本上能做出个东西按理就应该有很多start up找上门了。很多还包就业,找不到工作退款。为什么现在AI时代这种包就业的bootcamp反而没了呢?

上一篇:传统企业的AI岗就是坑
下一篇:AI到底能不能创造更多的工作?
地里匿名用户
匿名用户-RTIPJ  | 添加认证 | 2024-6-23 00:03:15 来自APP
本楼:   👍  29
91%
9%
3   👎
做搜广推的所谓MLE的看法,不能接受者勿喷,毕竟这是我的体会:从以系统设计为主的程序员转到MLE的一个很明显的短板是工程思维的惯性,如果再加上没有ML phd 的训练,那惯性更大;所谓工程思维的惯性是指不能马上切换到用数据来分析模型的问题或者bug,举个搜广推的一个例子:某个对样本分类的模型可能因为训练数据的污染导致模型的分类结果和实际差的很远,善用工程思维的mle 的解决办法是解决掉生成训练数据的bug,重新训练,最后看效果来确定问题就是训练数据导致的,并且最后得出“这个模型用于分类是可行的”结论;而善于数据分析和模型分析思维的Mle 当下根据错误的calibration,从错误的训练数据和测试数据label分布出发,就可以得到模型是否可行的结论,尽管数据分布有点问题。举的例子比较细节,类似的更多例子还有很多,比如构建一个模型前,我遇到的工程思维惯性大的基本就是呼呼一顿猛干,最后得出的结论基本是可行或者不可行,而善于从数据出发的在一开始就以数据为基础给出以数据为形式的预期,几乎每个步骤都可以做到,用一个个预期在整个过程中既作为引导又作check,整个过程的步骤很扎实.

评分

参与人数 1大米 +1 收起 理由
nunuh89 + 1 赞一个

查看全部评分

回复

使用道具 举报

georgelee 2024-6-23 00:35:20 | 显示全部楼层
🎯 6
本楼:   👍  23
96%
4%
1   👎
全局:   292
92%
8%
25
现在火的是大模型,基本完全是工程问题,例如5万个gpu怎么一起工作。跟你说的这些关系很小。比如你list里最接近的,transformer,这个算法大多数人顶多一周就搞明白了。但不会有公司招人做这个算法,没什么能做的。

评分

参与人数 1大米 +1 收起 理由
nunuh89 + 1 赞一个

查看全部评分

扫码关注一亩三分地求职移民公众号
更多干货内容等你发现
回复

使用道具 举报

地里匿名用户
匿名用户-VDRMR  | 添加认证 | 2024-6-23 08:28:31
本楼:   👍  5
100%
0%
0   👎
答案很简单,不需要junior MLE或Junior AI Enigneer。

如果是涉及到IML/AI Infra,找经验丰富的Infra SDE稍微学点ML/AI最合适。
如果是涉及到传统行业想蹭蹭AI的风口,找经验丰富DS会调包调API最合适。
如果是开拓性前沿性或复杂的ML问题,找STEM PhD有一定coding能力的最合适。
回复

使用道具 举报

地里匿名用户
匿名用户-1HVYR  | 添加认证 | 2024-6-22 22:44:46 来自APP
本楼:   👍  1
100%
0%
0   👎
想转的人太多了。你说的这种过不了简历关。
回复

使用道具 举报

地里匿名用户
匿名用户-NV0MA  | 添加认证 | 2024-6-22 23:19:27
本楼:   👍  3
100%
0%
0   👎
现在做这个博士起步。 我司招intern. 8个只有一个派去做这个, 人家是博士。
回复

使用道具 举报

_Interlude 2024-6-22 23:20:41 来自APP | 显示全部楼层
本楼:   👍  0
0%
0%
0   👎
全局:   68
79%
21%
18
求问做啥项目哈哈哈哈

评分

参与人数 1大米 +1 收起 理由
xuyanrong1 + 1 赞一个

查看全部评分

回复

使用道具 举报

caitaozhan2 2024-6-23 00:13:18 | 显示全部楼层
本楼:   👍  1
50%
50%
1   👎
全局:   1262
85%
15%
226
不同时期的“AI”不一样,现在的“AI”基本上就是LLM,Gen AI,这个东西比web,mobile,simple ML难多了,目前需要CS PhD的头衔/经历。
回复

使用道具 举报

harvey1993 2024-6-23 00:43:29 来自APP | 显示全部楼层
本楼:   👍  3
100%
0%
0   👎
全局:   209
94%
6%
13
因为模型和解决方案最后只会选最好的那几个,所以门槛看似低,但是想活下来只能用最好背景的人。 AI前写app是求着工程师写,现在只是抢着训练研发,并没有特别需要junior…
回复

使用道具 举报

非码农 2024-6-23 00:53:43 | 显示全部楼层
😅 1
本楼:   👍  0
0%
0%
0   👎
全局:   7
50%
50%
7
哪里有AI, ML的题可以刷?初级的也行
回复

使用道具 举报

非码农 2024-6-23 00:55:01 | 显示全部楼层
本楼:   👍  0
0%
0%
0   👎
全局:   7
50%
50%
7
harvey1993 发表于 2024-6-22 09:43
因为模型和解决方案最后只会选最好的那几个,所以门槛看似低,但是想活下来只能用最好背景的人。 AI前写app ...

Junior不需要?
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册账号
职场达人
  • ↑ 本版用于讨论职场各种干货话题,闲聊请去🔗聊聊或者🔗匿名版
  • ❌ 本版严禁水贴,引战,发布广告,拉群,贴个人联系方式,扣分无警告
  • ☑ 求职、面经等去 🔗北美求职和 🔗回国求职大区,刷题和学习请去 🔗终身学习大区
  • ☑ 请去专版发布 🔗内推, 🔗招聘信息,和讨论 🔗创业内容
  • ☑ PIP / DevList/ Need Support 等话题也已开设 🔗专版

本版积分规则

Advertisement
>
快速回复 返回顶部 返回列表