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机械学习内卷化:博士学位激增,本硕毕业生有点慌乱|reddit热议。

子豪 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI

一入ML深似海,从此求职不由人?

机械进修而今势头正劲,愈来愈多的人涉足个中,就业门坎也随之举高。

比来,就有人在reddit上提出疑问:ML博士数量激增,那末没博士学位的人,找工作的难度是不是是会翻N倍?

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一名用户名为shyneeup的网友指出:就业难度取决于岗位和博士哪一个数量增加的更快。

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还有网友从高校和职位定位的角度进行了申明:

“由于权衡大年夜学的关头指标之一,就是卒业1年和5年后的就业率,是以顶尖大年夜学会调剂考中率,以确保市场可以或许为卒业生供应就业机缘。”

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“ML范畴成长过快,可能需要几年时候,以杀青行业共鸣:甚么职位对公司的ML有用,和甚么样的人能胜任?”

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学位不是唯一标准

那末,机械进修的就业状态事实若何?

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有网友透露显露:搜索最心仪的工作岗位时,良多都写清楚明晰博士优先,或是要求有博士学位。

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但这其实不停对,有位网友就贴出了本身的“逆袭”履历。

“我而今和之前的工作,都要求博士学位,但我并没有。还有个朋侪获得了大年夜厂需要博士学位的工作,他甚至连学位都没有。每小我的优势分歧,具有博士学位、范畴常识、特定手艺、CICD(一种交付利用的方式)经验等等,至于哪一种优势有益,取决于其对团队的价值。”

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就连雇用者也透露显露:雇佣数据科学家时,其实不在意是不是有博士学位,将博士和非博士夹杂录用会更好,阐扬在学术和实践上分歧的优势。

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还有网友给出了更具体的职业成长路径。

“完全没有学位会确切是短板,然则随着时候推移,工作经验变得加倍主要。具有1年经验的学士常常比硕士更受青睐。在AI创业公司工作1年,再跳槽到行业独角兽,也是可能的。不外,以研究为中央的职位对学位的要求更高。”

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“大年夜多半做AI的公司不需要研究晦涩算法的人,而是需要能利用方式、布置方案,并将其集成到产物中的人,也就是有经验的员工,而不是博士。”

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博士也有短板?

有网友透露显露,博士也会受限制:

“博士学位是双刃剑。由于博士是某一方面的专家,这也意味着ta不再是通才,在求职时也会遭到限制。”

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更是有网友直接指出:博士才是风险地点……

“他们常常过于专业,缺少贸易意识、范畴常识,而且不长于合作和沟通。要按照经验雇用,下降风险。”

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跨界就业

shyneeup还提到,机械进修博士还可以去一些成立了AutoML平台的公司。

不外,有人提出了异议:

“除一些科技巨头中纯洁的ML工作,或是本身单干,不然根蒂用不到ML研究人员。”

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shyneeup对此回应道:

“这些科技巨头之所以具有如许的队伍,是为了出售ML手艺。个中的ML工作人员不是开辟模子,而是从事可视化等其他工作。”

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不是所有工作都需要博士

别的,包孕shyneeup在内的很多网友都透露显露:不是所有ML工作都需要博士学位。

“假如公司的定位是开辟ML模子,主要功能是专利或论文,那末团队最少需要几个博士。而假如只是在分歧的数据集上利用ML,为研究数据产物刚好利用了ML,那末或许不需要ML博士,不外轨范员最好能阅读论文。”

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“实际上,只有不到5%的ML和数据科学工作需要博士学位。”

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还有人认为,英雄不问出处,是金子在哪都能发光。

“没有博士学位很难进入大年夜公司,但在草创公司却更轻易证实本身的价值。”

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那末,对机械进修er读博与就业的关系,你怎样看?

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