急！！人生困境：跪求mle、stats领域大佬建议

地里的朋友们好，本人26岁，性别女，目前在纽约做data engineer, 工资够养活自己，但自己还是很想辞职去做科研。

想先介绍下本人的背景，便于理解内心痛苦挣扎的来源。16年高考，那年高分的理科生都被忽悠去学了商科，我也不例外，学了经济学。大三偶然的机会接触到了金融和ml的交叉学科，很荣幸开始做科研，在这期间我自学了Andrew NG的ml, 并对ml产生了极大兴趣，大四的时候我的Python尤其是R已经到了还不错的程度（leetcode easy）。然而这个时候，我的父亲脑梗去世了，在icu的那一个周刚好网申，我一度想要放弃，但不能对不起他对我的厚望，然而这个时候又被机构忽悠去学了BA（当时信息差，不知道DS这个专业）

再后来我进入了北美top20学了BA，我选了很多工学院的课，比如data structure. 我发现如果生命中没有数学和代码，我会过得很痛苦。master期间发现转工科无望，又不想在商学院搞ml, 不出意外phd被拒了，当时一心只想去mit搞or. 22年毕业后我只身来到了nyu搞科研，但这时候我的抑郁和焦虑很严重，经常完不成华人教授的任务，他甚至怀疑我装傻气他，但其实只有我知道，我的mental health在美国已经成了残疾人的程度，每天必须吃药，否则很危险。

第一年opt用在了RA上，后面也想过去读econ predoc，但一想到做不喜欢的事就想掉眼泪。不过所幸的是在extension期间，我的niw获批了。我经常因为自己不是科班出身而自卑，但我的编程实力并不比他们差。每天看着烙印用chatgpt写代码，看不懂我的script工资比我高真的很痛苦，感觉一步错步步错，我也根本找不到mle的工作。

有人说如果你战胜了重度抑郁和焦虑你就是战士！从父亲去世到现在，我每天都是吃药续命，忘吃一天都感觉生不如死，但好在躯体僵尸化好了很多。我现在还能想到当年告诉医生我要去美国读研，他大喊叫我妈把我带回家，哈哈。药物副作用会使瞳孔放大，我曾一度眼睛无法聚焦屏幕，搞了很多typo，教授很生气，但我真的不是故意的，我真的需要付出比常人更多的努力去完成同一件事！然而我已经没有机会了。

现在科技大厂都在裁员，我只能从ds转到de/da. 我也觉得自己疯了，但我的生命如果没有了数学理论和代码我真的会很痛苦！我爱学习。我真的很想重回ds领域，不知道各位有什么好的建议和机会？

你已经有点疯狂了，建议先调理身心健康。如果ML现在进入寒冬，资本不再投钱，工资大幅下滑，可能你连所谓的数理和编程书都全扔垃圾桶了，你喜欢的可能只是钱然后用数理/mle这些名词包了一层外衣。当然这个并没有错，不过已经影响自身健康就是问题了。

我也觉得你还是先冷静冷静。

我之前做过多年科研。科研其实是非常ugly的：你需要有年复一年面对不知所谓的生活的心理素质，但是能让你快乐的时刻只有15分钟。

如果你现在就在吃药，我觉得你还是先做心理咨询吧。在我看来，你不是真的爱科研，只是对当年的选择后悔和补偿。你只是要证明自己现在的感觉是对的。这种心态是不能做科研的：你既出不来成果，又会在这个过程中更加内耗。

如果你真有心做这方面的研究，先在不影响工作的前提下（这个很重要。不影响工作的前提下，你还能在ml方面进步，说明你有足够的能力和天赋，否则就是没有），读论文，复现，发GitHub。

ml时代最大的变化就是研究工作都是开源的。太平洋又没加盖。你要是真行，自己业余时间就能把一切事情都做了，而不是在这里找安慰。

可能我说的很直接。但作为一个过来人，如果你冒失的进去了，而没人在之前劝你一把，不见得是件好事。

你把科研弄得太理想化了。
科研对99.99%的人来说只是一份工作而已。
就算牛人，很多时候都是在吹。
不要觉得自己多伟大，要做多么崇高的研究。
你本来学商，是个很好的专业。比那些天坑专业强多了。
你现在会ML.完全可以搞business phd，工作也好找。

don't take yourself too serious。别把自己太当回事。

fee2019 发表于 2025-01-04 17:08:14
你已经有点疯狂了，建议先调理身心健康。如果ML现在进入寒冬，资本不再投钱，工资大幅下滑，可能你连所谓的数理和编程书都全扔垃圾桶了，你喜欢的可能只是钱然后用数理/

谢谢，我要是喜欢钱就不会毕业直接选择科研了。我这已经吃药五六年了，得一辈子做抗争。不过您的建议很诚恳，tech现在确实是寒冬，所以我才转de了

学习不是目的是手段。你可能到想一下你的目的是什么。是科研，是赚钱还是，辛福生活之类的。

我目前是MLE从业人员，很差的大学ML水博毕业。曾经也非常焦虑，非常能够理解楼主的心情。

我建议楼主先想清楚到底是想做ML的科研还是转去工业界做MLE/RS。如果是第一种的话，如果对学校没有要求应该不难。如果是第二种的话，工业界的RS目前很难，很多都需要好学校的PhD，如果是大厂的话甚至要求是好组。工业界的MLE相对好近，但是MLE仍然是属于engineer，每个公司每个组都不一样，有些MLE的大部分时间实际上都在理解业务、清洗数据、部署服务。

如果楼主只是对ML或者数学纯粹有兴趣的话，可以利用业余时间看paper做ML相关的科研。

最后给楼主泼一下冷水。ML因为现在的主流模型缺乏足够的理论，大部分的成功改进都是靠intuition加上大量实验，和运气。无论是科研或者是工业应用，一线从业者都会有一定的焦虑感，因为很多时候方法就是不work。您的兴趣和热爱到底能支撑到什么程度，其实是一个需要考虑的地方。所以建议楼主刚开始利用自己业余时间研究，如果发现自己真的在这方面有天赋那到时候无论怎么选都会很容易。

最后祝楼主一切顺利。

这年头MLE不好过，入行要慎重。

个人建议目前如果可以早开始在产业界工作更好。原因可参见 https://kyunghyuncho.me/i-sensed ... ation-at-neurips24/

对DS/ML感兴趣， 建议从实际的项目开始练手，focus on products and productionization. 骑驴找马。 The best way to learn is by doing it.

polarcat2 发表于 2025-01-04 19:59:47
个人建议目前如果可以早开始在产业界工作更好。原因可参见

对DS/ML感兴趣， 建议从实际的项目开始练手，focus on products and pr

谢谢您的分享，看完了这篇贴子，很有感触，现在master都已经会很好地去train模型，而不需要去理解背后的理论支撑。我现在在做data engineer，之前一直做的recommendation system相关的。就我自己的背景来说，很难找到mle的工作是一个痛点。

simplify 发表于 2025-01-04 20:46:59
我也觉得你还是先冷静冷静。

我之前做过多年科研。科研其实是非常ugly的：你需要有年复一年面对不知所谓的生活的心理素质，但是能让你快乐的时刻只有15分钟。

谢谢您的建议，自己确实还是很迷茫，以至于在理论与实践中不知所措。