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Data Scientist想转Machine Learning Engineer需要加强哪些skill?

 
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mle重点在于那个e,得bulid production level的code。同ds想转mle,先把cs的基础课补补吧,各种oop语言,数据结构和算法,各种front end back end框架 总都得会一些吧
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 楼主| BobbyBear 2020-7-5 10:14:43 来自APP | 只看该作者
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njutoefl 发表于 2020-07-04 18:12:32
楼主博士毕业还有五年经验 应该不需要再拼刷题了吧 我觉得努力进入career ladder的下一阶收获可能会更大呢
你指的是继续在银行领域里深耕,做到ds manager/director的级别吗?我也想过这个方向。但总归还是对技术更感兴趣。
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 楼主| BobbyBear 2020-7-5 10:15:26 来自APP | 只看该作者
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sanmao0715 发表于 2020-07-04 18:51:09
mle重点在于那个e,得bulid production level的code。同ds想转mle,先把cs的基础课补补吧,各种oop语言,数据结构和算法,各种front end back end框架
好的,多谢大佬指点。
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 楼主| BobbyBear 2020-7-5 10:23:27 来自APP | 只看该作者
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coronaking2020 发表于 2020-07-04 17:05:56
coding要求不高,medium即可,stats要求很高
谢谢!我也去了解一下。
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ZYYYZ 2020-7-8 17:48:28 | 只看该作者
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LZ可以把Google的面试提上日程了,Google的DS Team基本全是Stat PhD。
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kategojob 2020-7-8 18:13:12 | 只看该作者
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不想个人信息泄露太多 我用马甲答一下  我跟你的背景差不多 我两三年前统计PhD毕业 也在finance做了两年ds 然后跳槽在科技公司做mle 做了也快一年了 我的经验是你完全可以的 不用怕
1. 你的 ml domain knowledge 完全够用了 我觉得在模型这一块你完全够用了不比大多数面试官差了
2. 其次刷题肯定要刷的 按类型刷、按热度刷、按公司刷等 至于前面的人说学统计的人刷题不行我不敢苟同 你都PhD了 智商已经比这个地里大部分的人都厉害了 还需要担心算法吗 如果你是数学系本科学过一些CS课程那就更容易捡起来了 大不了你花几个月自学呗 刷题有不懂的可以youtube google 反正各种牛人很多 唯一的pain point 可能就是需要坚持  要持续半年或者一年 有点小痛苦
3. 至于deployment 我进入现在的公司以前也是从未接触 其实每个公司deploy的Infrastructure还不一样 进入公司后再学也完全没问题  
4. 你如果为了准备面试 还需要研究下system design 这个地里的资料也多  其实现在很多new grad 面试都会可能遇到这个 所以好好准备肯定也ok的  

最后面试前多看下各个公司的面经 帮助会非常大的 祝你成功 !!

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 楼主| BobbyBear 2020-7-8 21:19:29 | 只看该作者
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kategojob 发表于 2020-7-8 18:13
不想个人信息泄露太多 我用马甲答一下  我跟你的背景差不多 我两三年前统计PhD毕业 也在finance做了两年ds  ...

多谢您的鼓励和指导。

刷题现在大多数的easy题已经可以一遍通过了,medium正在努力提高。本科的时候是数学系的,确实修过离散数学和数据结构。现在好后悔读研的时候把它给丢了:(。

System design这方面我确实是一片空白,从来没接触过。我在地里好好找找资料。

再次表示感谢!

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mjxie 2020-7-9 01:04:43 | 只看该作者
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coronaking2020 发表于 2020-7-4 10:07
统计PhD去buy side做quant不香么?two sigma,citadel这种

quant内卷严重行业吧 而且进two sigma之类应该是名校统计优秀phd吧
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mjxie 发表于 2020-07-08 10:04:43
quant内卷严重行业吧 而且进two sigma之类应该是名校统计优秀phd吧
没办法啊,没有哪个行业挣钱多无内卷了,quant也有无内卷的比如做risk的,就跟做tech也可以去二线大厂一个道理
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niuhj 2020-7-9 01:28:14 | 只看该作者
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本帖最后由 niuhj 于 2020-7-9 01:51 编辑

0. 计算机基础知识,尤其是 network , 和database
1. 高级python知识及其框架,比如用flask写个基本的web application并hold model。
2. Docker, 比如把自己的flask app build到docker中
3. aws, 把自己的docker deploy到最基本的aws ec2里,知道是怎么弄的,需要怎么configure,怎么和environment交互
4. 数据结构算法,leetcode前200题
5. deep learning相关领域知识,比如NLP的话,word embedding/LSTM/NER/Transformer/BERT/Tag
6. Tensorflow or PyTorch基本
7。 简单的系统设计8.大数据相关技术,比如spark,如何hold and deploy and test 特定大数据格式的model
9 可以考虑升职为ds manager,或者考个MBA转其他的manager,


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