活跃农民

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2021(10-12月)-CS博士+短暂实习或全职不超过3个月 | Other|Greater Seattle Area 码农类General全职@
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楼主是属于转专业的选手,一直搞不清楚自己的定位。。。觉得学的很多东西都浅尝辄止,想要往一个方向专研。想请广大网友参谋一下,改选什么方向努力呢? 不胜感激!
- 现在是 Earth science 方向的phd, 课题是在做 在高性能计算 hpc上 做数值模式预报(有点类似于天气预报)。平时也会debug 大型model(用的语言是fortran),写写python package 用来分析model结果数据。用到的统计不是特别多,有巨多的处理数据,和画图。
- 蹭热度搞了个 deep learning cnn model 的台风预报 project,基本做完了,结果中规中矩。
- 辅修了一个 online cs master,上了些不是很硬的课 database, software development process, reinforcement learning, hci, machine learning for trading。
- 刷题 200+,一般medium 没问题,hard 有点困难。
- 去年在facebook 实习是phd infra 岗,其实做的就是backend sde。实习的经历让我感觉基础薄弱的我来说,要想真正做码农,只刷题远远不够,需要补的东西比我想象的要多得多。
- 我个人还比较喜欢编程和debug,也喜欢用数据画图。对统计感觉一般般。
我纠结的点在于类似的做数值模式经验的同学是更 适合 general sde, 还是 ds/mle/as?
如果是选cs,还想请教一下:是general sde比较好,还是投特定方向的? 有哪些觉得比较重要的CS基础课? 尤其是工作中会用到的知识。
. 1point3acres
让我有点想偏 ds/mle/as方向的原因是:phd做的东西都是处理一些数据,改改model,调调参。很熟悉 linux, hpc, aws 那些平台。而且 这些岗位倾向于phd,竞争可能小一点。要补的主要是统计和sql。而且自己年纪也不小了,觉得有点担心在速度很快的码农市场学习速度跟不上年轻人。
谢谢大家!
补充内容 (2021-2-24 00:03):
总结一下哈,似乎大家都不推荐我考虑DS,因为更偏case study, 统计多,coding 少,上岸难。有同样困惑的小伙伴可以参考一下哈。
补充内容 (2021-2-25 01:48):
推荐mle的同学比较多,我自己最近2次面mle的感受是,现在mle 也很卷。ng 会看是不是cs phd, 有没有 cs 顶会paper,都是没有就直接刷掉了。我面的经验也不多,大家身边上岸mle的同学背景是怎样的呢? 谢谢~
补充内容 (2021-2-25 02:09):
关于评论有问,转专业同学在sde工作中会感受的gap情况,我只有实习经历,感受还是很深的。强烈推荐补一下计算机基础课,软件开发,系统设计,数据库,多用用java。我现在只补了这些最基础的。摸索前进中。。 |
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