机器学习在职跳槽

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

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

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。。。

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

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

这些人不怕这些模型投入生产以后造成损失吗？。。。

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

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

lz求内推啊

同感，我现在在银行。。同事代码水平烂的一笔