Machine Learning方向的工作是不是只青睐PHD?钻研ML对求职有帮助么？

說得好!!!
同迷茫~~

tonyabracadabra 发表于 2017-4-22 06:35
水硕...每天都收到小公司ML岗面试...所以如果你实力够的话，小公司的ML岗位挺多的，而且工资不见得会低，有 ...

你这是在开玩笑，小公司根本不可能给master fresh graduate开出来150k的base. 对于master fresh graduate，小公司给出来的基本上一定比flg低。

switchboy 发表于 2017-6-26 10:16
你这是在开玩笑，小公司根本不可能给master fresh graduate开出来150k的base. 对于master fresh graduate ...

可能是我运气好吧。。。

我感觉，ML做的踏实做的好的，至少CS码力绝对不输一般码农，找个普通码农工作没问题；少数还能吊打。

这些人做ML是 (Coding搞得好 && 统计也搞得好)。而非 (Coding搞得好 || 统计也搞得好) ……

如果是“不喜欢码所以想试试ML”，基本就是……不想爬台阶想试试攀岩一步登顶……的感觉……

阿矾 发表于 2017-7-5 11:39
我感觉，ML做的踏实做的好的，至少CS码力绝对不输一般码农，找个普通码农工作没问题；少数还能吊打。

这 ...

你说的对

scr 发表于 2017-7-18 04:53
大家好，我是湾区这边的 猎头，我专门帮有经验的朋友推荐全职工作，都是世界五百强的公司，我们不收取候选 ...

Rui, ppl here don't like the way you pitch. It sounds too much like a fraud.

结合自己的经验说一说。我现在在一个大公司的组里面做machine learning，但是并没有触及核心的算法，只是使用已有的算法去解决实际的问题（product），以及如何解决各种infra的问题（infra比ml有时候更加的具有挑战性）。整个公司只有一两个组是专门研究算法的，基本都是各种PHD和神牛，其他大部分组都是在思考如何用他们已有的一些成果，来解决自己组里面所面对的问题。所以，我个人的建议是，除非你对ML的算法痴迷，那么你应该去读一个Phd，否则，读一个master，了解大部分的算法，知道如何运用它们去解决实际问题（做一些side project，kaggle）就足够找一个设计ML的职位了。

硕士真的想做，可以做ml application方向的。比如什么applied scientist，data scientist，machine learning scientist。但是这个竞争真的很大，也看机遇。说不定。我也很有兴趣做这个，偶尔看看paper实现一下觉得很有趣。但是应用这件事，我觉得对多种算法的概念和特性要非常熟，因为很多现实问题不是直接上模型就行的，再在项目里积累些关于一些实际问题的domain knowledge，应该能发展挺好的吧？但是不知道跟那些职位上的phd怎么竞争。

去machine learning team做software engineer就是another story了。如果做infra的话，也是解决infra的问题。没什么不好，能脚踏实地的培养代码能力，系统设计能力，还有沟通能力，是普氏能力。这是domain knowledge。毕竟ml还是很依赖工程的，而且也不是把workflow写好或者pipeline搭好就可以撂下担子不干了。背后还是很多细节要考虑的。能做到production ready也是耗时耗力的。

但是怎么说呢，最好选择一个侧重。两个方向同时进行，很艰难，不是没可能。有计划，肯逼自己肯定可以的。亲身经验是感觉夹在中间很痛苦，觉得半吊子，还容易忽视了自己手头工作的真正价值。我也希望有人能指点。

小K 发表于 2017-4-19 15:08
能码就不要做data，除非data完全是真爱。
能码就不要做data，除非data完全是真爱。
能码就不要做data， ...

弱弱地问一句为什么?因为在lT公司的data地位不如码工，待遇和发展前景要差些吗？谢谢~