毕业后做了一年DS的一些想法

bg: 楼主在纽约一家大型公关公司做ds, team有6个engineer3个ds 。毕业工作快一年多 公司自己没数据很难做出有用的模型 导致基本没有impact 目前准备转de/mle/sde 刷题中。。

当年热爱ds 研究了不少，但现在热情基本被现实磨灭了。感觉下来 在纽约有很多大大小小公司纯tech的本身就不多，product是model的更少。
市场上对于ds的定义太过宽泛，个人认为狭义上的data scientist 应该是full stack data scientist/ machine learning engineer/ research data scientist 。
蓝儿 在纽约 市场上很多都是:
1 大公司领导拍脑门招了几个, 搞搞fancy的ml deep learning
2 会coding的 analyst 偶尔套套包

没有别的意思，只是个人认为从职业发展角度上来说这两种不太有利。。

楼主不幸得属于第一种。。公司多少还有一点点infra support 但和https://eng.uber.com/michelangelo/这种不能比 而且主要公司自己没数据。。anyway

如果想找ds工作的请认清这个现实，入坑需谨慎。
如果想真的做狭义的ds 接offer前问一问：
1. team size 大嘛？ 还是就2 3 个人闭门捣鼓模型。。
2. 有gitflow 有ml product吗？
3. 公司自己有数据吗？
4. 有engineering support吗？
5. stakeholder是谁鸭？
都是泪。。

其实我是来求内推的。。

楼目前刷题200+  python熟练 想找de/mle/sde的工作 做machine learning system/ data analysis system...

楼主的建议很中肯了！非常赞同，ds的工作简直太杂了，五花八门的。很赞的反思：team size，公司自己有没有数据，工程团队怎么样。
感觉有大数据的公司还有engineering能力的就是大tech公司了。
传统行业有数据，不过一般data团队和engineering都不太强，很多搞不起来，很多就找咨询公司或者外包数据公司了。
所以，感觉真正意义上的合适的ds岗位感觉并没有那么多。。

每一个转码的DS，身后都有一个sb的manager

多谢分享经验

很多人跟你有同样的看法。大部分公司只是赶潮流，招ds出不了什么东西。

我在银行做modeling, 感觉一般的relational数据ml效果跟统计模型效果差不多，真正有优势的可能是image/nlp等

靠 跟我之前实习的感觉一模一样 manager也是半路出家野路子自学的 根本给不了什么有价值的帮助

390386583 发表于 2019/03/05 17:28:55
靠 跟我之前实习的感觉一模一样 manager也是半路出家野路子自学的 根本给不了什么有价值的帮助

请问大兄弟你现在在做啥…

lz我是stat专业新生 想做ml dl这一块 应该找什么样的职业啊

所以找工作还是要看jd的呀

yangyang729 发表于 2019/03/05 22:01:51


请问大兄弟你现在在做啥…

现在换了个公司 在ds组里做engineer...
组里的scientist要求也是最低phd，很多也不一定在搞modeling/research，一般硕士真是太难接触到核心工作了..

yangyang729 发表于 2019/03/05 22:01:51


请问大兄弟你现在在做啥…

以前也是在传统行业，manager以前是学供应链的MBA，趁着这两年ds大热搞了个这种组，但做完的project大部分都实质性的delivery，最后pre一下就完事了，感觉真正的business stakeholders根本没人仔细听or听不懂吧...

感觉楼主的想法去西部试试？会好一些？还是纯tech好一些哎， 感同身受