ML/DS MS找工作真有那么不堪吗

看地里基本都说这些方向找工作需要PhD才比较稳。LZ大陆硕毕业，本身做语音的但是申请语音PhD全聚德。。。工作已找但是因为前一阵子突发心肌炎担心扛不住996，TuT。。。可能不得不读两年硕UMD缓冲一下，但是又担心转行之后招工的问题，求有相关经验的大佬支招。。

对于这类岗位PhD不是硬性规定的 但是很多相关专业的PhD身上都有必需的quality和技能 总体来说还是merit-based吧
我觉得重点要关注到底需要什么quality和技能 有意识地培养自己 而不是一刀切的说phd如何 master如何

同意楼上几位所说 岗位需求并没有那么大

biomedicineman 发表于 2018-4-19 06:44
我也一直非常。。。非常。。。关心这个问题。

我不知道这到底是实情，还是网上的rumor

不把ML track说清楚，张口就来要PhD的都是在耍流氓。

如果目标是MLE (LKND等), SDE-ML track (FB 等), SDE-DM track (Yelp等), AS(亚麻等)之类的，不需要PhD.

ML-Research岗位才比较倾向于PhD

要不要PhD，大约取决于你是不是 调参侠/占星师  吧。。

楼主别慌，申请语音的phd全聚德现在是常态。美国传统语音学校大概有uw, Berkeley, ucla, Chicago/TTIC, UIUC, Missouri-Columbia, CMU, Georgia Tech, UTDallas, MIT, Columbia, Johns Hopkins, UMD. 现在还在坚持的所剩无几，我所了解的speech enhancement/denoising只有ucla和Dallas比较坚挺。ASR只有cmu, Georgia tech, ttic和jhu。大部分原因是教授的funding不好拿了，所以找人计划很少。另外实验室的数据和计算资源稍尴尬。一些领域内的研究员开始转型做nlp相关的任务，因为工业界的speech一统江湖了，实验室数据刷不过。尽管speech很多问题没解决，但是who cares？

我觉得现在的优势组合是ML/DL的功底(毕竟调参也是要内功的), 加上自己的domain knowledge。所以我觉得不用担心你未来的出路。毕竟你还是要在几类数据上实验的(如果不是做learning theory)。speech, NLP, vision本来都是技术彼此借鉴。现在text逐渐大热，vision感觉到了一个峰值，speech衰退。万一等你博士毕业了，speech又风骚了呢。毕竟从sequential data来看，方法论差不多，所以暂时弱化domain，没毛病。

最后，工业界的职位和学术界要求不大一样。工业界招phd也是为产品服务的，考察你的背景知识以及解决问题的能力，所以我觉得不管什么领域，有ml/dl背景都是超级加分项。而学术界难多了，要在圈子里有小名气或者是rising star，如果你博士毕业要做教授，那就要想办法在大热的ml/dl时代胜出了。另外，我好像没听说美国这里近几年有新晋speech方向的ap。

不是大佬，手机码字，语无伦次，见谅🤓

不知道是不是自己对国外情况有什么误解。在国内的话基本是大家都更想做算法类特别是ml类的工作，纯的开发类的SDE发现空间和薪酬都和ML差的很远。

我感觉是PhD转行到太多了 在学校认识的PhD不管啥专业的都在做ML 化学 AE ME EE 这行人实在太多了 但是ML在工业界的需求根本没那么大

我个人是从ML溜了，明显感觉的到和phd的差距，以及真的想在ml领域长久做下去的难度。

我是搞统计的工科PhD，算是半个不管啥专业的都在做ML的PhD。。应该这么说，对于我个人来说，读了PhD之后知识和能力都有提升，对找DS的工作明显是有帮助的。。但是不能说PhD一定比MS强。。我见过一些MS的能力完全超过我认识的广大PhD同学们。。所以如果你通过读MS就能获得不差于大部分PhD的能力和只是水平，那也就够用了。。

多说一句，大部分不管啥专业的都在做ML的PhD也没有特别相关的领域的paper，更不要说那些顶会。。所以MS这方面也没劣势，要是跟着做点项目有一两个publication，不逊于大部分PhD。。

到公司转组？

除非你的目标是类似deepmind、FAIR这样的纯research部门，不然Phd对于做ML完全没有必要

我也一直非常。。。非常。。。关心这个问题。

我不知道这到底是实情，还是网上的rumor

因为我就算现在做sde，为了以后长远发展还是要考虑ML方向的