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[其他] ML和AI就业讨论

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匿名用户-NGLEL  2020-9-16 00:26:05 |倒序浏览

2022(7-9月)-CS博士+1-3年 | 网上海投|BayArea湾区 码农类General全职@

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本人也在做一些ML和AI的理论研究做过一些transfer learning和multi-task learning的论文,谈一些对ML和AI的看法,这是我发现的一些现象:1)很多美国学生学习ML和AI,本人在中部某校担任ML和DL课程的TA,这两个课基本都是学生爆满
2)前几天高考,很多学生拿到录取通知书,看着新闻,发现很多学生选的是大数据和人工智能专业
3)同学国内找教职,很多学校新开了人工智能学院,同学相对轻松拿到教职,只有一篇顶会顶刊
4)身边中国学生,好像都在转DS,ML
5)同学在澳大利亚读data base的博士,老师是业界大牛,之前招的很多C9学校的学生,但是现在很难招到,很多学生去了隔壁组学CV,NPL等
6)李开复已经把AI吹上天了. check 1point3acres for more.

感觉现在的情况data的学生会越来越多,我也有些同学学了ML,DL很久最后去做了SQL developer,不知道AI能否在未来几年提供大量的就业岗位?大家可以谈谈自己的想法,怕博士生导师看到我就匿名了,大家如果碰巧有米可以加点,我也看看群里的帖子,谢谢了。

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szhhan 2020-9-16 06:11:57 | 只看该作者
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大家不就喜欢抱团扎推加速内卷么,现在大家都知道大数据ai赚钱,郭嘉和媒体疯狂鼓吹,在社会上还受人尊重,而且最重要的:门槛真的比sde低太多

当然sde门槛已经不高了,但是很多entry lv的ds水平低的令人发指,君不见1718年会一点easy简单算法知道个简单的随机森林会numpy pandas就可以进大厂拿大包裹,你转sde至少还要上课学基础刷题每个一两年努力不行,ds那时候各种速成班给你两三个月搞定,谁不眼红?. Waral dи,

反正郭嘉现在就是鼓吹更多人去学这个,做这个,为的是从事的人多了总会更大概率会出更多那一小部分金字塔尖的人为郭嘉做贡献,至于那绝大部分盲目跟风的韭菜最后的结果是没有人会在意的了
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本帖最后由 c.d.xia 于 2020-9-16 04:56 编辑

本人top30 school dl/cv phd一枚,这几年每年都被导师拉壮丁做他dl课的ta,来说说我的感受:

1. 我们不算cs强校,但依旧挡不住ml/dl成为每年最爆款的课 (我们是每年一个学期开ml课,另一个学期开dl课,我导师负责教dl)
2. 我导师为了减轻压力和gpu租用成本,设置了人数上限100人,导致每次选课系统一开放就抢光,然后当天收到无数邮件询问能不能加入waiting list.--
3. 为了减缓人数压力,导师设了一堆Course Pre-requisites包括Calculus, Linear Algebra, Probability, python, ML等等,意思就是你要没上完这些课就别来凑热闹。但是人还是太多,又在每年开课第一节设了pre-quiz,都是stats/machine learning的题,难度不低,pre-quiz没及格直接退课,好让后面waiting list上的人进来
4. 为了提高课程质量,让真正想学习的人留下来,这几年的作业题目真的是越来越深越刁钻了,workload大(相邻两个作业之间无间隙,上一个作业due当天release新的作业,每个作业给两周时间,学生抱怨说每次至少花5-7天),而且不能在网上找到类似的。经常是教授一拍脑门说一句我们出道xxx的题吧,我们就赶紧把题目细节设计出来附带答案(作为ta真的心好累啊)
5. 然而这依旧挡不住学生的热情,感觉基本eecs的所有大四以及master都会上这门课,很多其他系的学生也会跑来上,我见过的有学生物,化学,环境,心理,社会学,连商学院的都有?. Waral dи,


总的来说感觉ai/dl这几年确实火的一大糊涂,人人都想来分一杯羹,目测往后entry level的相关工作会越来越难找,毕竟上过ml/dl课的人真的是一抓一大把。但到了phd level比如research scientist会相对好一些,虽然也会比几年前难不少,但应该不至于找不到工作,毕竟拿下phd的沉没成本实在太大了啊(发际线3cm+,大哭)
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sdszilong 2020-9-16 05:02:59 | 只看该作者
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AI和DS,这两个领域可以毕业无数个PHD,如果不是真的读到一定level了,做不了啥。. 1point 3 acres
真的做research的,其实企业需求也很少,公司要不了几个这样的人。
好多公司的AI或者是DS其实就是个会一点ML或者Deep Learning的,会掉包的SDE。.google  и
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现在主要问题是成本太高,人才和算力太贵,收益太少,通常为已经成熟的平台,锦上添花。拼多多和头条算是用信息流推荐算法ads/feed ranking,开创了新天地,但是这些机会很快就会被占满。计算机视觉算法现在还没有特别来钱的案例,收益率就像传统行业,并不能比当年从零到一的互联网垄断平台。

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ML/AI要搞就要搞博士,master不要搞。
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2年前  区块链也曾“改变”人类
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地里匿名用户
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匿名用户-EITJH  2020-9-16 05:32:12 来自APP
c.d.xia 发表于 2020-09-15 13:42:46
本人top30 school dl/cv phd一枚,这几年每年都被导师拉壮丁做他dl课的ta,来说说我的感受:
.1point3acres
1. 我们不算cs强校,但依旧挡不住ml/dl成为每年最爆款的课 (我们是每年一
是USC吗哈哈哈
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伊万卡 2021-5-29 22:45:22 | 只看该作者
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c.d.xia 发表于 2020-9-16 04:42
本人top30 school dl/cv phd一枚,这几年每年都被导师拉壮丁做他dl课的ta,来说说我的感受:

1. 我们不 ...

RS RE岗位也好少啊,不知道以后会不会更少,毕竟不是盈利部门,只有大厂有实力养researcher
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