四年Machine Learning Engineer心得

本科毕业一年多 先是在大厂做了半年算法工程师 现在在创业公司继续做算法 非常同意楼主的感受。
在大厂，很可能只能专注于自己负责的场景 比如数据准备(Hadoop)和少量模型 解决的问题种类也相对单一 更多地在业务逻辑上下手而不是开刀模型。(以及LightGBM/LR真好用)
后来到了创业公司 做的都是end2end的工作 可能只有不多的数据和想法就开始干。但用的模型也可以比较随心所欲(因为暂时没有大规模部署的需求) 感觉自己似乎能得到更多的锻炼(当然组里一定要有大牛带 自己摸索会很低效)。

新年以来也一直在思考自己未来的发展方向，感觉这个帖子挺有启发。感谢校友学姐！

感谢楼主分享

早睡早起!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

thanks for sharing! reduce screen time is a must for me too!

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请问楼主，Master学的machine learning的课程够用了吗？还是毕业后你自己平时自学了许多ml方面的内容？

关于人设的讲解不错！

感谢分享，学习共勉！
请问楼主从一个engineer角度而不是researcher角度，每周挑paper怎么挑呢？在哪里可以筛选到高价值的文章？

看了楼上各位前辈mle的经验分享，作为即将一个要去mle读master的新生来说，压力很大。

楼主怎么看待master 1-3年ds经验转行mle的事情呢？市面上大部分mle都是要求5年经验，不知道改怎么办？