研究生学的DS，想找机器学习算法类的岗位应该如何准备？

Rt，想请教一下大家，有没有什么推荐性的系统性训练？或者什么比较好的书籍之类的
还有就是因为我本科是商科，研究生算是转专业的，基础不如别人好的话是不是找算法类的岗位会非常吃亏？听学姐说这个算法类的岗位很多都是本科数学统计就非常厉害的……

研究生的确，能找到偏应用的DS就不错了。基本上job market岗位数目：general SDE >>> general Data Analytics ~ Data Engineer > Applied Data  Scientist (日常工作有建模的那种) ~ MLE (国内叫算法工程师) > Research Engineer/Scientist（研究型岗位少，有点细分，computer vision, NLP 等等, 有的特别强调reinforcement learning）。前几年市场还好点，好多新组招人，现在这些组有的都在裁人了
而且普通的ML相关岗位关心的是你的model有没有实用价值，你会发现在里面做的建模只是很小一部分，建模那部分还是glue codes 比较多，反而是周边的系统搭建，business requirements会比较重要
如果想找DS, 可以搜索一些DS面试50题之类的，有的面试官懒，就喜欢从里面出题，对new grad的实际项目经验应该也要求不高，基础知识掌握好是第一重要的

想多了，研究生的ds能找到ds,da就不错了

刷题，比赛，论文。刷题是基础，比赛和论文总得有点什么体现你的机器学习能力。基础不好当然吃亏啦，一分耕耘一分收获嘛。如果是普通的算法岗就还需要计算机知识，要会编程。如果是研究院那种就需要论文比较强。数学我感觉是只要学CS数学都得好吧，算法岗更甚~楼主加油吧~

你是想做研究还是应用啊？ 方向和性质都不一样

蹲一个答案~

现在的算法岗位不是诸神黄昏吗

建议找DS岗，偏向产品背景的，如果是回国纯粹搞算法就算了，诸神黄昏。牛客网算法今年哀嚎遍野

算法岗位现在基本都是CS的人 要么是EE或者统计PhD几年全在写代码……商科背景的就不要滩这摊浑水了 建议找找analytics的DS就好了

读个 ML的 phd就可以准备了。不然投出去的简历都是石沉大海。

不建议ml现在，你有把握美国找到工作最好，国内的话985本硕都不一定有工作

FE_MLE 发表于 2020-12-05 12:30:39
现在的算法岗位不是诸神黄昏吗

请问为什么呀？