职业/学业规划

第一次地里发帖求各位建议。

小弟我今年Uwaterloo本科毕业，六月份入职Faire做backend eng。之前的计划是毕业立即入职工作，今年九月申请美国研究生，明年入学前辞职，刚刚好fulltime工作一年满加拿大PR入池资格。研究生读书期间申请加拿大PR做backup，研究生毕业抽签，抽中留美工作，抽不中回加蹲身份。

现在工作两个月想法有一点点小变化。一个是组里环境挺好的，有mentor带着，也有其他组的senior经常做1 on 1 pair session，能学到挺多东西，Faire现在还比较扁平，eng1进来能接触的东西也不少。再一个是谁知道一年两年内能不能IPO呢，拿钱又不寒颤。

现在的纠结是到底今年申美研还是再成长一年再申请，如果拖一年申请的话加拿大backup的计划就打乱了，如果要保加拿大身份的话最多只有两次抽H1B的时间机会（移民监）。我本身申请背景就一般般，本科Uwaterloo CS，GPA算不上好，coop program有几段实习（银行，大厂，还做了一次RA），跟prof和PhD混了两篇ML/NLP paper二作现在在混第三篇，不知道加上一年工作经验会不会再加一点分。

我现在还是更倾向于今年或明年继续好好准备尽量拿一个好学校advanced degree，但如果去不了好学校可能就在加拿大蹲身份了。如果哪位大佬有对于22Fall/23Fall grad school openings坑位数量的预测也请不吝赐教。本人之前的兴趣更偏向ML，入职之后也考虑过要不要internal transfer to MLE or ML infra，但最近几年看大家实在是太卷了，我这种背景能申到CS MEng好学校就烧高香了，ML方向感觉没什么机会。我也跟几个senior也聊过，他们都说这是两个不同的tech stack，最好先专注一个做通再说。我也不知道在Backend Eng干一年的话自己ML的兴趣能不能坚持下去，我现在依然和prof做parttime RA。总体来说真的迷茫，今年申还是明年申，Backend踏实干还是拼一把转ML，现在都在纠结。

如果地里有人认出来的话给我个面子🐶，希望各位如果经历过相似的问题能分享点心得，谢谢各位了。附上小肥猫镇楼

Rwrz 发表于 2021-8-29 23:26
sry这周跑出去玩了没及时回。我现在做的backend eng不知道以后有没有动力一直做下去，毕竟兴趣没那么大， ...

如果你真想做modeling, 个人浅见是都不够, 而且市场变化很快, 谁也说不准接下来的发展. 第一, 你就算升到了senior, 也是凭借着engineering and soft skills, 再去做modeling等于是在转行. 第二, 如果你打算去美国读个top master, 大厂的专门做modeling的scientist, 其实还是很难够到. 一般master毕业能去大厂做modeling的, top phd program也是妥妥的进去. 相对来说, startup或者传统企业其实有机会, 举个例子, 比如home depot, 他们也需要给网站做recommendation, 但不一定能和大厂compete, 就会招不错的master, 但他们有时候路子比较野. 其实还有一条路, 申请AI residency program. 个人认为是最简单高效的方法, 做完residency, 你要想去学界读个phd或者留在公司继续做都随你, 留在公司的话, 你可以顺便读个part-time master补充学历.

楼主究竟想做什么呢? 其实业界大厂里, ML相关的职位(比如楼上列举的MLE, applied scientist等等), 大多都只是围绕ML在做事, 和modeling没有多大关系. 而学校里所谓的ML, 大多以开发新的model为主, 这在业界里其实很少的...如果楼主就是想坐上风口, 往ML上面靠, 可以接受工作内容就是搭建ML pipeline, 或者是处理data, 又或者是在工作上用上更多数理知识. 那去个好点的美国学校, 读个mscs就够了. 大多这类职位只是是要求ms degree起步, phd preferred, ms够你上车了. 如果你的兴趣点其实是在做算法的研究, 那么直接申请phd留在学界吧. 如果都不是, 其实你呆在现在公司做backend eng也挺好, 不比所谓的MLE差. 拿到身份再来美国就好, 也不用再读书, 美国认waterloo的牌子

BTW, 看楼主说到MENG, 其实美国大多数学校都是只有个MSCS, 而且也没什么具体方向比如ML (有可能填申请的时候让你写一个, 但进去又不管你到底干嘛). 这点加拿大不一样...分了course-based和research-based masters. 美国可以说基本都是course-based.

Rwrz 发表于 2021-8-21 15:38
那如果有这种内部转MLE的机会，本科学历+工作几年会弥补缺少advanced degree这个问题么

显然是可以的， 其实现在大多数的MLE或者类似的岗位，在工作的都是master degree或者undergrad degree。只不过现在内卷， 这种需要ML背景能set up end-to-end pipeline的工作，比较相信PhD degree的人来做。比如下面的几个职位其实都很适合你
Amazon Applied Scientist/Research Scientist(比较偏研究，比较少的production code)
Facebook Research Data Scientist(比较senior, 需要3+年以上的经验)/SWE Machine Learning(Ph.D.)
Google SWE, ML(据说狗家的ML engineer和一般SDE没有太大差别)
+ 各种各样打着Data Scientist名号的MLE工作 （比如Stitch Fix）

猫猫好可爱

如果是找entry level MLE这种的话，没有PhD很困难。

如果工作几年，工作的重心是ML，这个时候转MLE顺理成章。

AnthonySu 发表于 2021-08-21 12:28:22
如果是找entry level MLE这种的话，没有PhD很困难。

如果工作几年，工作的重心是ML，这个时候转MLE顺理成章。

那如果有这种内部转MLE的机会，本科学历+工作几年会弥补缺少advanced degree这个问题么

AnthonySu 发表于 2021-08-22 09:07:29
显然是可以的， 其实现在大多数的MLE或者类似的岗位，在工作的都是master degree或者undergrad degree。只不过现在内卷， 这种需要ML背景能set up end-to-end

Wow谢谢大佬，所以我如果决定转MLE就可以不用非要去读个master/PhD，好好成长就行了，学到了

bruceless 发表于 2021-8-22 20:48
楼主究竟想做什么呢? 其实业界大厂里, ML相关的职位(比如楼上列举的MLE, applied scientist等等), 大多都只 ...

sry这周跑出去玩了没及时回。我现在做的backend eng不知道以后有没有动力一直做下去，毕竟兴趣没那么大，以后还要重新自学一遍system design这些，我现在做backend也是想花一年时间把backend的tech stack基本搞明白然后再跳到data方向。但我也发现industry里面的applied/data scientist的定位好像跟我在混research时着重的方向也不太一样，我本人是想做偏modeling/algo这些东西的，但本科或者一个水硕应该够不到这些position的门槛，所以对我来说现在可能的两条路：拿着uwaterloo CS的本科，转到data以及在加拿大混到身份，混到senior之后也许能接触到modeling/algo。或者在加拿大再做一年backend或者转到data，冲一波美国top master，不知道毕业之后能不能够到modeling/algo的门槛。

楼主我也在申请学校（其实也在申请工作），就是想看看哪个结果比较好就去哪个。但是听你这么说好像先工作拿一个PR比较合适，同时我也在申请Faire... 能加个联系方式聊一下吗？