ML vs 半导体如何选择？

北美ee PhD在读，预计两年后毕业，专排30左右，个人数学物理背景较强，CS 以及器件较薄弱，目前有两个研究方向

1: 半导体方向，主要publication都集中在这里，做的是基于新材料（没用的材料）的理论模拟。估计工作应该围绕半导体仿真之类的，但缺少做实际器件的经验

2: ML 方向，最近follow Google AI 的文章做tensorflow有一些成果，感觉这方向似乎pay off 较高，同样缺少CS 基础

总的来说就是天天搞理论完全不知道公司都在干什么，学术又太难走现在想找工作。我喜欢一些数学物理相关的东西，Google AI 一些文章看起来挺相关的，估计那里不好进
之前师兄转码去matlab 公司，信用卡公司但还没有ML 的例子。看了一些转ML 的争议，不知道ML 方向需不需要一些有物理背景的人？纯粹做代码感觉比不上CS

补充内容 (2020-9-16 08:40):
也是想了解一下EE在ML 领域有没有用武之地，看到google AI的文章感觉有点关系，并不是想去那里

ml --》 就算进不了google，也可以去大把的其他大中小厂，或是传统行业做mle/ds，你有ee phd，有了经验跳个槽就是20几万的package
半导体 ==》 美国做semiconductor的就那么几家企业，而且防中国人防得厉害，碰到行情不好的时候搞不好集体hiring freeze，哪怕有了经验也不好跳槽

hanchendi 发表于 2020-9-16 08:36
虽然不知道CS顶会的标准是什么，感觉没有顶刊就quit 要求有点高啊…我做半导体也没有顶刊的，大部分都没有 ...

不要只盯着几家大厂的AI科研岗位，比如FAIR, Google Brain等等。这些都太难进了。有顶会文章是起码的，相对稳的是有顶会的爆款文章，很多人讨论并引用的那种。基本上不是科班出身+几年相关经验+懂行老板带路基本不太可能。把眼光放广一些，招ML的带有一定研究成分的岗位还是很多的。虽然没有几家大厂的AI LAB那么牛逼，但待遇一般也是很不错了，工作也不无聊。

个人感觉你没有AI相关paper是不可能进google 做AI的。
相反有可能因为你做器件和物理进google的某些部门。
或者纯刷题做个修bug的螺丝钉。

pandami 发表于 2020-09-15 15:21:02
个人感觉你没有AI相关paper是不可能进google 做AI的。
相反有可能因为你做器件和物理进google的某些部门。
或者纯刷题做个修bug的螺丝钉。

在写了还没有发表，不过也是发在一般的物理期刊上...不算这些进不去的地方，ML 有什么其他地方需要有物理背景的人吗？

走ml去业界当ml enginner。大部分ml eng的理论知识都很薄弱。你懂这个的话是一个很大优势。然而你去和research lab的人去比理论知识的话一点优势都没有。

补充内容 (2020-9-16 06:37):
另外，虽然ml eng就是调包侠而已，但如果你知道怎么把一个实际问题format成ml问题，并且知道用什么model合适的话在业界就已经非常牛逼了。

hanchendi 发表于 2020-09-15 15:30:42
在写了还没有发表，不过也是发在一般的物理期刊上...不算这些进不去的地方，ML 有什么其他地方需要有物理背景的人吗？

🐶家有时候会招一些奇奇怪怪背景的人，比如物理，半导体，材料，不过名额不太多罢了。需要你找内部人打听一下。另外就是google X，算是🐶的孵化器。

hanchendi 发表于 2020-09-15 15:30:42
在写了还没有发表，不过也是发在一般的物理期刊上...不算这些进不去的地方，ML 有什么其他地方需要有物理背景的人吗？

🐶的ML一般都要找科班的或者是内部转组。就是你过了coding面试也不一定能有坑match你。

老板不是做ML的基本就不要想进google 做researh scientist了， 大厂machine learning engineer现在没有顶会也很难，不是会import tensorflow as tf就行的

楼主可以自己努力一两个学期，还没顶会出来就可以考虑转换方向了

abby3 发表于 2020-09-15 15:51:16
老板不是做ML的基本就不要想进google 做researh scientist了， 大厂machine learning engineer现在没有顶会也很难，不是会import tensorflow

虽然不知道CS顶会的标准是什么，感觉没有顶刊就quit 要求有点高啊…我做半导体也没有顶刊的，大部分都没有的感觉…
如果不申大厂的你觉得会有相关的岗位嘛？还是基本上就是一些debug了？

其实你可以考虑一下去半导体公司做machine learning。。我就是这样。。