28岁,应不应该从普通工程师转行到AI?
本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。 28岁的物理工程师,想转行做AI到底值不值?机器学习工程师在企业中的现状又是什么样子的? 一则求助帖,在今日的Reddit论坛上迅速发酵:
一时间,这则贴子下众说纷纭,网友从不同的角度,拼凑起当下机器学习工程师的真实工作全貌。 ML工程师的岗位略显尴尬 网友mimighost表示,首先应该摆正对机器学习工程师的认识,可以说这个岗位本身有些矛盾。 他认为,将机器学习工程师首先应该是一个合格的程序员,你的编程技能应该超过你所掌握的所有科学知识。 所以,此前即使是非科班出身的物理工程师,也应该先把提升点放到编程本身上。 mimighost认为,在程序员行列中留给机器学习工程师的岗位非常有限,岗位本身就是矛盾的。但可以考虑向机器学习研究员或者研究科学家方向发展。 要是想这样发展,只读个一年硕士怕是远远不够,怎么着,也得是个博士了吧。 年龄不是门槛 一位网友和楼主有着相似的困惑,表示年龄28,在于年轻人竞争同一岗位时,会不会没有优势反倒是劣势啊。 这个问题倒是不难理解,“35岁的程序员该何去何从”也是国内程序员们担心的问题之一呀。 网友fakemoose认为,在这个年龄段无论如何也不应该申请非常入门的岗位了,应该利用已经积累起来的经工作技能。 也有网友不服,表示在数据科学领域,即使是入门级别,其收入也已超过美国90%人口了。 还有更多不同的声音: 如果年龄超过了40岁,则可能是一个限制因素。 ——analyst___apu 我是从30岁开始从物理过渡到机器学习的,所以这个年纪转行是可能的,我是自学。 ——amnezzia 大多数认为,28岁依然年轻。大部分人读完博士也老大不小,大有资本去探索新领域。年龄不是门槛,行业经验才是。 学好数据科学 不少过来人的建议是,数据科学技能是转行之后的最大挑战。 而物理学转到AI?其实很加分。 网友i_love_FFT表示,自己是一个乐观主义者。如果能在现在地区找到一个高科技公司,则物理学的背景是个加分项,是个必须的技能。 如今,几乎每家科技公司都在建立机器学习团队。尽管对于那些做过大量在线编程课程和有某网站的AI证书的人来说很容易,但最大的挑战始终是找到能够理解数据本身的人! 如果具备物理工程背景,那么能够很好地理解基于物理的数据,包括传感器数据,物理系统模型等。这种技能与对机器学习的兴趣相结合,就是求职过程中的闪光点。 除了数据科学,请一定学好Python啊。网友Heartomics表示,自己最大的阻碍就是接受一种Pythonic的做事方式。 推荐学习资源,成为Python专家需要什么: https://www.youtube.com/watch?v=7lmCu8wz8ro 机器学习程序员的一天 那么,程序员的一天是怎么过来的? 一位机器学习工程师总结了自己在一家全球员工数过10万的系统集成商工作的时刻表。 他表示,理论上来说,他们的工作是设计模型、调整模型、设置NLP pipeline,重构数据科学家编写的代码,并做一些云端的任务,对吧? 但事实上,他需要做的是任何客户想要的东西。自己的身份也是多变的: 可以是Python开发人员、数据工程师、数据科学家和数据分析师。虽然在自己看这些都差不多,但在客户看来,区分这些岗位会显得这个任务多样化。 大概就是:我是一块砖,哪里需要哪里搬。 目前正在同时处理三个项目:一个与销售相关,一个是需要重构代码的成熟项目,还有从PoC迁移到NLP项目。 一天的时刻表大概是这样的: 09:00 电话会议 09:30 开展NLP项目(Python) 11:00 电话(1小时)讨论销售项目 12:00 午餐 12:30 电话演示时间 13:00 项目工作(Python) 15:00 讨论项目 16:00 查看同事模型的文档设置和超参数。 17:00 回家。 诶?朝九晚五的程序员? 传送门 Reddit原帖地址: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/cxhvbd/d_what_is_the_reality_of_machine_learning_engineer/
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