即将准备秋招 方向不明确诚心求建议 sde or mle？

新人来报道求定位
坐标美东，19年12月毕业，所以是要参加今年的秋招了
硕士学位读的是ba（business analytics） 但是入学就发现专业不是很tech，自己自学了不少machine learning的东西
现在在一边做nlp的project 打kaggle的比赛 一边刷题

比较迷茫的是，听说data science或是nlp方向对master + new grad 不太友好
现在不知道该继续着重nlp还是彻底转sde，或者有比较折中的工作类型吗？
因为对两边的准备都不太清楚，知道的就是刷题刷题刷题（流泪），如果能有大佬给科普一下就好了！

以及如果有ai这方面的从业者，要是能告知一下该如何准备（或者劝退） 就太感谢啦！
再次谢谢大家～

MLE我觉得与其说是SDE和DS的折中 不如说是特化的SDE

首先一个成熟的工业级machine learning system其中modelling的部分不会超过20%，MLE往往就是负责那剩下的80%。更多的时候是去开发系统，写data pipeline和service之类的
对于machine learning的domain knowledge是一个很重要的加分，但是development的技术不好我感觉还是比较难的

还是彻底转SDE吧，说不定亚麻就上岸了。同学其他学科phd+CS master，找与phd学位相关公司的DS工作，还没有找到呢。

我知道一个人在某独角兽大厂做sde，做了一年多问了下隔壁ml组的manager就转成mle了。
但如果你要想直接进入这个独角兽做mle难度大概跟登天差不多。。毕竟一个公司并不需要多少mle，需要的sde数量可能是mle的100倍

再不友好以你现在的实力侧重点来看，也还是做data更容易掌找到工作吧

要是lz够实力 mle是可以找到的 一样要刷题的 但是大厂基本不用想 非big name的MLE应该是一个很好的目标
sde的话就看你programming是否过硬了 强行刷题找sde是可行的
看lz怎么打算

如果能刷出kaggle金牌工作应该还是有谱的

Stewart.Wilson 发表于 2019-4-17 01:21
要是lz够实力 mle是可以找到的 一样要刷题的 但是大厂基本不用想 非big name的MLE应该是一个很好的目标
sde ...

强行刷题找sde我也有想过 但是非cs北京找sde该找哪个方向比较合适呢？

Stewart.Wilson 发表于 2019-4-17 01:21
要是lz够实力 mle是可以找到的 一样要刷题的 但是大厂基本不用想 非big name的MLE应该是一个很好的目标
sde ...

以及如果想进大厂工作的话 除了刷题还可以准备些什么呢？

ansr3 发表于 2019-4-17 01:44
如果能刷出kaggle金牌工作应该还是有谱的

目前只有银牌...还有个比赛正在做不知道结果，请问mle方向的话还可以准备些什么呢，除了刷题和kaggle

Maxtk7xox 发表于 2019/04/17 02:54:56


以及如果想进大厂工作的话 除了刷题还可以准备些什么呢？

大厂MLE的话要phd 最起码也是名校ms 当然也不是没有例外 事在人为嘛 好好努力

Maxtk7xox 发表于 2019-4-17 02:55
目前只有银牌...还有个比赛正在做不知道结果，请问mle方向的话还可以准备些什么呢，除了刷题和kaggle

复现经典或者爆款paper放在github上？这里面任何一项的时间投入都很可观啊