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机器学习在职跳槽

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做data scientist. 组里面基本上人人做事情特别粗糙,很多数据不加验证就用,manager要求我们也特别快地做模型,不求质量。
给他们在code review中指出错误,还被说是不信任。

这样的观念实在合不来,每天不想上班. 可是大环境不好,怎么才能一边忍受工作,一边复习跳槽呢?
白天下班之后,心情都很差,接受不了乱七八糟的模型随便上线

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lucylucy712 2023-2-8 12:15:54 | 显示全部楼层
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欢迎来银行的model validation岗,xgboost一招鲜,但是validate很严谨,很合楼主口味
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 楼主| 伊万卡 2023-2-8 04:55:25 | 显示全部楼层
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很多模型看上去evaluation score很高,其实在validation set里面已经出现问题了。比如data leakage了,那performance肯定高啊。。。
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 楼主| 伊万卡 2023-2-10 01:25:56 | 显示全部楼层
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samantha_p 发表于 2023-2-9 14:48
同感,我现在在银行。。同事代码水平烂的一笔

我从银行跳到一个算科技公司,发现ds team代码质量还不如银行(因为太赶时间了)。。可能是ds常态,毕竟不像软件那样严谨,模型玄学很多
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 楼主| 伊万卡 2023-2-8 04:54:15 | 显示全部楼层
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data science 这一行真是坑。从业以后接触到太多情况都是不求甚解,基本计算机知识不懂的 "data scientist", 或者“machine learning scientist”
CS出身的人还是做SDE好

甚至有时候怀疑很多都是编码能力特别差,过不了coding interview 的人才选择做ds。。。后悔没有一开始就SDE
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garyzccisme 2023-2-9 03:11:40 | 显示全部楼层
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这些人不怕这些模型投入生产以后造成损失吗?。。。
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 楼主| 伊万卡 2023-2-9 05:23:57 | 显示全部楼层
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garyzccisme 发表于 2023-2-8 20:11
这些人不怕这些模型投入生产以后造成损失吗?。。。

有时候就是没多少人用这模型的。有些隐藏bug发现不了。更多的时候,best practice在machine learning model上没人关心,工程质量一团乱
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 楼主| 伊万卡 2023-2-9 05:25:35 | 显示全部楼层
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lucylucy712 发表于 2023-2-8 05:15
欢迎来银行的model validation岗,xgboost一招鲜,但是validate很严谨,很合楼主口味

在银行做过ds。。其实模型质量真的还不错,除了创新不足之外。
缺点就是validation组比较传统,有时候block你的理由不太对,跟不上新事物
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sx2195 2023-2-9 10:06:14 来自APP | 显示全部楼层
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lz求内推啊
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