有工作经验的DS怎么转码？

如题……
我有两年的ds和ml经验，现在想转码（或者MLE），投了很多SDE和MLE岗，可是简历都过不了。好不容易面试了一个，算法题做出来了，可是hm觉得我engineering经验不够……所以我现在很疑惑，转码应该怎么转？投new grad也不对，投experienced的好像也不太行😂

我也是在职ds转mle，楼主可以通过以下几个方式提高技能点
1. 多读paper，尤其是industry的applied ml 比如kdd recsys acl之类的conference
2. 刷lc，我刷了差不多700 基本上面试遇到的medium题都可以解
3. 专攻1-2个方向 比如conversational ai， gnn， causal inference， recsys， search， reinforcement learning
4. 参加开源项目，写个package啥的
5. 去读gt的omscs（本人已入读，但是来看体验不错，workload 10-15hour/course）
6. 系统设计，ml design和system design都要考的，（有时候想还不如当个单纯的sde很简单
7. 给我点米 转码更顺利（狗头

szhhan 发表于 2021-03-11 20:59:15
大部分ds转码是大势所趋，公司真正需要的ds是那种名校phd毕业，数学ml理论基础都很扎实，但这种通常都小而精

前几年ml炒的火热让很多公司产生了错觉大量招ds，现在市场上回过劲了，大部分的问题

同意啊 现在ds两级分化 要不就是ml的research data scientist 各种建模之类的这个需要phd数学功底非常扎实的。要不就是偏analyst 更像以前的business analyst. 我做了10年的model 但做的都比较单一，更多在production做简单预测other than 做deep learning，对前途非常迷茫。10年经验，转码似乎年纪也大了，都不敢想未来

大部分ds转码是大势所趋，公司真正需要的ds是那种名校phd毕业，数学ml理论基础都很扎实，但这种通常都小而精

前几年ml炒的火热让很多公司产生了错觉大量招ds，现在市场上回过劲了，大部分的问题不需要ml来解决，也不需要养这么多人专门建模型，这就导致我周围认识的纯ds要么是那种名校phd超级大牛，要么就是每天很闲没什么事做

看着每年这么多人兴高采烈往ds转，真的有点可笑

为啥要转码？如果已经占了坑位的话好好干不成吗？
却是简历关比较难过。

hulua 发表于 2021-03-11 15:46:24
为啥要转码？如果已经占了坑位的话好好干不成吗？
却是简历关比较难过。

喜欢写代码，觉得ds工作没啥意思

在现在工作岗位上多做model productionization 积攒经验

内部转？

蹲一个答案

同蹲一个答案

我也蹲一个答案！

关注一下zszs

avocado66 发表于 2021-03-11 18:42:16
内部转？

很小的startup，没啥机会……