Data Scientist 转行做 ML Engineer, Ask Me Anything

请问一下楼主，小弟ee出身，目前收到了哥大的ee master，会一点ml，纠结未来方向到底是sde还是做ml，从就业角度哪个更吃香呢(感觉ml岗明显少很多而且高门坎)

earlgrey 发表于 2019-2-9 12:24
快速入门这个我还真没研究过。本人之前学统计的，建模都是基本功

这个帖子有提供一些学习材料：

谢谢lz的分享 实打实的干货 我也要💪努力

想问一下楼主转行的动机！可以主观因素和客观因素各谈一谈吗？谢谢！

谢谢楼主分享的信息和经历，非常有帮助！
想具体的问一下DS和MLE在技能方面最最fundamental的差别，进而想问问面试中的侧重点。我接触过DS也需要做end to end，比如从数据获取，清理，到modeling，再到deployment，上线监督，但是是靠大厂的infrastructure支持，比如deployment，不需要自己去写java，C++，而是用大厂的API。所以我觉得end to end不是区分点，那是不是MLE需要在modeling的时候：1）写一些常见API里没有到算法，比如需要看最新的paper去implement一些方法；2）modeling是要自己写代码因为要考虑后续deployment and launch for production. 3）用java c++写算法？
如果是这样，那么在面MLE的时候，需要展示除了python还可以用java c++的能力吗，刷题也需要用这两种语言吗？
谢谢！

问一下楼主如果我做data engineer (用spark 比较多) 想转到ML engineer 有什么建议 (比如有什么知识要补，还有什么工具要学)？ 另外，这学期跟两个教授在做Deep Learning 相关的recommender system 的project, 不知道这个领域有没有前途？

这个帖子太有用啦，非常感谢楼主，给你加米啦！

我和楼主一样也是完全数统背景编程还欠缺，目前是接了某大厂ds实习，也有在思索关于全职申请MLE或者努力return之后远期内部转MLE（有成功先例）的问题。想问一下：

1）楼主之前考虑过在原厂内部换组来实现DS转MLE嘛？你觉得跳槽和换组需要努力的地方有什么不一样呢？
2）假如你回到原来找工作的时候重新走一遍DS转MLE的路，你会推荐补一些什么方向的内容和做哪些提前准备？

楼主写到工作方面对比:

• ML工作内容：现在一半时间建模，一半时间搬砖。建模是 end to end，从定义问题，收集数据，到最终上线，日常维护，都是我们组的人在做，ownership很明确。大部分时间手里两个主要的project，然后时不时有一些杂活，context switching不是非常频繁
  

• DS期间大多是support role，同时跟进十个以上不同的大大小小的projects非常常见，一天下来很累。
  

是不是可以理解为ML 主要是建模和coding，DS的工作是用来support ML的？

earlgrey 发表于 2019-2-9 03:44
这个话题好庞大，可以写长帖了

case study 除了看建模方面的例子（例如各大科技公司的blog， kaggle各 ...

好的！！非常感谢楼主！！

R.F 发表于 2019-2-10 03:29
楼主写到工作方面对比:

这个我觉得可以贡献一点。比如ML的model跑完了一些模型的performance分析啊，和business的衔接啊，都是DS在做。有些公司DS是PM track，大致可以体会了

可能和楼主的意思不一样，等待楼主的回答

hellohuijia 发表于 2019-2-10 15:25
这个我觉得可以贡献一点。比如ML的model跑完了一些模型的performance分析啊，和business的衔接啊，都是DS ...

问一下，DS也可以自己去跑ML model吧，如果是偏product，我理解的DS是帮助把商业问题转化为数据问题，也就是建模，和prototype solution。有什么具体原因ML model这部分一定要MLE去做吗，比如说，需要java c++实现model？