new grad做ML就是每天抄代码？

所以这是算research engineer的日常工作内容吗？

老实说...engineer岗做这些不也很合理吗...研发岗才需要更多理论吧。

所以当时暑假时候做了下ML 的Intern之后就跑了，感觉的确很虚，做了那么久也不知道学了啥。现在换成SDE感觉还是每天有些进步

能设计网络的都是造轮子，你是用轮子的；所以AI/ML很快白菜化，因为现在好用的轮子越来越多了，门槛越来越低了，方法的局限性越来越显露

您这些工作都是用轮子，造轮子的工作门槛更高，如果想做更高门槛的ML需要有很强的self-learning和self-motivation，如果组里没有机会就换组，公司没有机会就换公司吧

clfhaha1234 发表于 2019-3-11 05:02
您这些工作都是用轮子，造轮子的工作门槛更高，如果想做更高门槛的ML需要有很强的self-learning和self-moti ...

能问问非PhD在FB的bootcamp的时候想找non-trivial的带一点ML的组是不是很难呀 感觉平时在学校里对统计/数学/算法挺感兴趣的 (双修了统计专业辅修了数学) 但感觉工作的时候可能不太有机会接触这些QAQ

能找到工作不错了。research lvl的没有招master做的。master基本做做 data engineer的活 或者train一些简单的模型预测。想进大司research phd是敲门砖

我也是MLE，不过我的日常是：
1. 读论文
2. 从各个其他组要来数据、写模型（不是clone那种，要自己想架构）、写分布式架构、训练模型、分析模型性能继续改进
3. 研究新的模型并且尽力发paper
4. 和各个其他组交涉把模型产品化，产品化前要做无数性能优化
5. 训练模型的时候学学新技术

补充内容 (2019-3-11 07:27):
哦补充下，master之前没啥工作经验

lplrobert 发表于 2019/03/11 07:25:57
我也是MLE，不过我的日常是：
1. 读论文
2. 从各个其他组要来数据、写模型（不是clone那种，要自己想架构）、写分布式架构、训练模型、分析模型性能继续改进
3. 研究新的模型并且尽力发p...

您是什么公司？好奇

Master的ML，俗称“炼丹”