转专业应该怎么学机器学习才能找到工作

我因为转专业的原因，没有真正的机器学习的经验，只是网上学过一些课比如coursera machine learning + deep learning, 然后练了两个kaggle competition，都是排名只能居中的那种。所以我知道的完全就是平时练这些小project时候用到过的一些内容。但感觉这样拿面试非常困难，拿到的几个面试也经常被问一些要不就是平时没怎么考虑过的比较经验性的问题，要不就是完全没接触过比如GPU分配, spark，或者OOD这些，感觉machine learning engineer要学的太多了，所以想问一下大家有什么建议？

不妨考虑一下先做起来SDE（后端相关），既保证工作身份又能养得起自己同时求职套路相对更成熟，再择机转组到做ML的组，然后慢慢接触ML业务；或者拿SDE跳槽做DataEng / DS，以此为跳板跳到MLEng / SDE in ML（可能不太靠谱，DataEng和MLEng工作内容差别比较大，SDE和DS工作内容交叉也少）。例如：做后端 -> 业务中接触recommender systems并且积累相关项目经验 -> 跳槽做推荐相关的MLEng，这几年走这种途径的不少。

当前国内AI/ML方向毕业生成堆+目前大热领域，美国MLEng/DS很多起步要求Ph.D.，如果现在直接上MLEng，当前状况不是很有利。不过国内的话lz不妨试试，简历要注重ML方面的实践经历，尤其是对数据的探索、预处理等等步骤是ML业务上很看重的。
*并不局限于backend SDE才能接触ML相关。在移动设备ML逐渐成为热点话题和TensorFlow Lite被大规模应用的趋势下，AI/ML和software development将来会在多种应用上更加紧密。

找ML的实习，美国国内都找找。

大灰灰 发表于 2018-12-23 17:35
找ML的实习，美国国内都找找。

可是已经毕业了。之前上半年的时候也尝试找暑假实习没找到，感觉实习也不好找啊

rayluck4 发表于 2018/12/24 05:27:01


可是已经毕业了。之前上半年的时候也尝试找暑假实习没找到，感觉实习也不好找啊

没有相关实习的话可能不太好拿面试了...

实习bar还是要比全职低一些的。

请问下楼主现在找到了吗？我毕业1年多了，现在在国内。自学看了Machine Learning 和 Deep learning的课程，现在在看fast.ai。也感觉找工作有难度