Machine learning engineer 职业发展选择

mark 一下

就算是top reasearch lab，招mle也不看重publication。只要理论基础扎实能过面试就行。

StanleyGY 发表于 2021-5-31 00:32
一线大概是Google Brain，deepmind，FAIR可能还有OpenAI。MSR大概一档半。Adobe这种地方基本已经成养老院 ...

Adobe 和 Adobe Research 区别还是挺大的，看下里面人的 profile 的话肯定不至于说都是印度老哥。光看 paper 量 adobe research 是挺 impressive 的，CVPR 一年 40 篇，就是不知道里面的人出来去业界的话 reputation 如何。感觉不至于让人感到水，但估计也绝对不会默认人会有多牛

好像没有顶会或期刊很难进正经research lib。跟你会不会没关系。

匿名用户 发表于 2021-05-30 22:26:10
我在麻厂某science组做l6 sde

1.就我们组招l5的as的bar来看，现在基本能过简历关的，顶会的paper起码在phd期间要有个3-4篇。然后这些as大多数时候并没有做什么所谓dl

不懂就问，层主一边说data creation是精华，一边说他成本高收益低。所以data creation究竟怎么样呀？

ilikeed 发表于 2021-6-1 08:10
不懂就问，层主一边说data creation是精华，一边说他成本高收益低。所以data creation究竟怎么样呀？

是抽象的成本高，因为不同任务对于数据的要求非常不一样，即便是同一个任务也会因为数据本身的不同会有非常多额外的定制需求（什么domain的？什么格式的？需要收集那些data？）。在此之上还有对于标注好的数据进行进一步QA的需求，比如IAA怎么设计？设计到多少合理（成本控制）？需不需要control set？，等等。

所以剩下来，抽象的成本就高了，没法做一个成熟的service去涵盖方方面面，现在aws也只是给了groundtruth的平台，和一些hook给用户自己去implement。剩下的自然需要sde去帮助实现和管理，自然可替代性也就比较低。

jeremyddd 发表于 2021-5-31 10:05
如果是去这些部门做 research engineer 呢？

感觉除了MSR, 其他公司根本没有research engineer这个职位. 一般来说, research组里也会有software engineer, 把他们也算作research engineer. Research engineer的一个痛点是, 很容易变成给scientist做杂活的. scientist按照publication来算contribution, 但engineer靠成果和product impact. 一些research组里做的东西离product还很远. 当然如果是喜欢做一些engineering prototype, research engineer应该还是能过的很开心, 每天都能写点不同的东西.

asianyoungman 发表于 2021-5-31 04:55
我是machine learning platform/infra engineer. 懂的ML理论较少，主要是把ML 过程streamline一下，做成平 ...

谢谢分享，想问下ML infra的oncall怎么样，会经常出问题吗

Argot 发表于 2021-05-31 11:25:14
Adobe 和 Adobe Research 区别还是挺大的，看下里面人的 profile 的话肯定不至于说都是印度老哥。光看 paper 量 adobe research 是挺 impressive

我说的就是Adobe Research。用CVPR来衡量不好说，因为这块国内文章很多是完爆美国很多学校的，但衡量一个地方的主要标准是牛人的数量。Adobe Research一线牛人应该是很少的

StanleyGY 发表于 2021-6-2 11:02
我说的就是Adobe Research。用CVPR来衡量不好说，因为这块国内文章很多是完爆美国很多学校的，但衡量一个 ...

没错，CVPR 量确实不是一个准确的评价指标。对 Adobe Research 印象不错主要是字节北美 AI Lab director 和旷视 seattle site 之前的 director 都是从那出来的，所以印象分略高。相比 salesforce research 感觉还是高了至少半级，但要是和 fair, brain, openai 这些一线 lab 比那只能说完全不够看