机器学习正值风口, 近两年的毕业生几乎都是机器学习背景, 而且待遇优厚
然而我个人更偏向系统,中间件,业务开发,身边找工作的一些神仙 offer 也有很多都是 dev
面对研一的学弟学妹问方向,我一般更推荐 dev 一些,理由是 ml 的人太多了,竞争太激烈
各位怎么看呢?
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                    karllynn      2019-03-28 10:16:42 +08:00 
                    
                    ml 的职位有限,还是看个人喜好和能力吧。算法不是人人都能搞的,数学底子不够,只会用 API 的,还不如好好写代码 
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                    CopenhagenCat      2019-03-28 10:27:58 +08:00 
                    
                    @charlieJ 数学能力不是说一定要去算数学公式吧,更多的是用数学思维考虑深层次的算法问题,仅仅是调参调包就不会有那么高薪的待遇了 
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                    HuHui      2019-03-28 10:32:11 +08:00 via Android 
                    
                    @CopenhagenCat 市场而已 
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                    tony601818      2019-03-28 10:33:39 +08:00 via Android 
                    
                    中间件这个对性能要求一般比较高吧,算法不行能搞嘛? 
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                    ipwx      2019-03-28 10:37:26 +08:00 
                    
                    @charlieJ 这是你的误解。前沿深度学习方法已经到了你不会数学就看不懂模型的程度了。传统可以无脑 call API 的模型最近几年可供 research project 应用的空间已经逐步减少了。 
                例如,四类深度生成模型的一些新进展: https://arxiv.org/abs/1901.08508 https://arxiv.org/abs/1810.00597 https://arxiv.org/abs/1807.03039 https://arxiv.org/abs/1701.05517 啥,你问我这些新模型有啥用?自己查论文去,看看新模型在各种 application 上的作用。  | 
            
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                    kuhung      2019-03-28 11:02:14 +08:00 
                    
                    但是实际上... 这些模型在大多数公司,都不会上。我在干这一行,charlieJ  说的没错。核心在于解决业务问题的能力和思维。如果他们有把握拿 offer,ML 还是不错的选择。 
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                    tiedan      2019-03-28 11:04:04 +08:00 
                    
                    无脑选钱多的就行了 
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                    0Zed      2019-03-28 11:26:36 +08:00 
                    
                    算法吧,开发快烂大街了 
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                    charlieJ   OP @ipwx 确实是,然而各大顶会动辄上千篇文章, 这种文章应该还算是少数, 学术界从功利的角度讲大部分不会去做这种 hard-core 工作, 因此能锻炼到的学生还是少数 
                另外想请教一下生成模型在工业界的应用, 确实不太了解这方面, 我对 ml 落地的理解还限于广告推荐或者翻译,cv 等场景  | 
            
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                    lhx2008      2019-03-28 12:02:32 +08:00 via Android 
                    
                    算法需求还是太少了,能发两篇文章估计才稳 
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                    ArthurRen      2019-03-28 12:44:22 +08:00    为什么现在扯到算法就是 ml ? 
                CV,NLP 这些都可以考虑一下  | 
            
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                    ilotuo      2019-03-28 12:49:24 +08:00 
                    
                    工作数学用的少。 
                面试用的多啊!数学不好千万别选 ml dl  | 
            
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                    pengfeidip6      2019-03-28 13:38:37 +08:00 
                    
                    建议 数据+后端 生命力比较持久 
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                    xwhxbg      2019-03-28 15:57:13 +08:00 
                    
                    ml 吧,起点高,推荐搞 CV 方向工作多点,搬砖没啥意思,还是炼丹好玩 
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                    fcoolish      2019-03-28 19:20:44 +08:00 
                    
                    看学校 
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                    midasplus      2019-03-28 19:33:22 +08:00 via Android 
                    
                    这俩并不完全对立 
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                    feather12315      2019-03-28 19:48:25 +08:00 via Android 
                    
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                楼主是不是忽略了 OS 层面的开发 offer。 指的是:不做这方向有人敢投吗?  | 
            
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                    yuyueMJ      2019-03-28 20:22:52 +08:00 
                    
                    曾经我也是这么纠结过,其实普通人研究生层面做的都是开发的工作,所以还是好好提高自己解决问题利用计算机工具的能力,无所谓服务端和 ML,各有所长。ps,我和楼主一样更偏向系统研发一些,既然有自己的偏向没有必要跟风。pps,当然如果楼主有继续读博的想法,系统研发显然有些狭窄。 
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                    Lyiker      2019-03-28 20:31:53 +08:00 via iPhone 
                    
                    搞分布式我觉得挺好 
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                    rayhy      2019-03-28 20:48:42 +08:00 
                    
                    这两天又开始一堆看空 AI 的了,自己也感觉可能确实过热了,鱼龙混杂。 
                所以不管选哪个,基础的编程能力都得练好,共勉。我也算研一,经常和你有一样的担心。最后个人感觉是先全力出论文吧;同时开发能力也不能差,辛苦 3 年,保证毕业了如果 CV 垮了也能写后台去。  | 
            
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                    hhyvs111      2019-03-28 20:59:09 +08:00 
                    
                    首先看学校,双 985,实验室牛逼有机会发顶会可以考虑。不然老老实实开发,身边血的教训。 
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                    scriptertang147      2019-03-28 21:11:59 +08:00 via Android 
                    
                    @hhyvs111 为啥这么说 
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                    hhyvs111      2019-03-28 21:39:45 +08:00 
                    
                    @scriptertang147 算法坑少人多,不是牛逼的基本上简历都过不了 
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                    scriptertang147      2019-03-29 00:54:38 +08:00 via Android 
                    
                    @hhyvs111  
                等大多数人都去做的时候,此时就不应该选择了  | 
            
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                    qq9808      2019-04-01 16:13:54 +08:00 
                    
                    @pengfeidip6 I can't agree more ! 我目前就是往后端+大数据发展的 
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                    pengfeidip6      2019-04-01 19:52:04 +08:00 
                    
                    @hhyvs111 只恨我知道迟了...自以为进了个有钱途的领域。哪知,是有钱途,但是和自己这种没论文的小实验室出来的完全没有关系。 
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