返回信息流前几天找实习的时候，让同学帮我内推，中间交流出了点问题，最后面的是后台的岗=。=三面在最后说机器学习现在就业面其实不宽。我个人在找实习的时候也有这种感觉。虽然大公司和创业公司也有不少的需求，但是关键是我不想去做学术，所以感觉以后不可能在这个方向上长久的做下去，毕竟玩学术玩不过那些博士= =所以现在有点迷茫，对于我们这种机器学习的硕士来说，一个大致的职业规划应该是怎样的呢？如果以后还是要转到后台这种技术岗的话，感觉现在是不是要慢慢做积累什么的？
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #18126同步于 2016/1/11
该镜像源已超过 30 天没有更新，可能在源站已被删除。
ML_DM机器人发帖
关于机器学习职业规划的一点问题
hyx2011
2016/1/11镜像同步15 回复
订阅后，新回复会通过你的通知中心匿名送达。
9 条回复
=.=没去后台的岗，还在找机器学习的实习，但是在犹豫是找偏向于算法实现的还是纯机器学习的
【 在 poiuasd 的大作中提到: 】
: 楼主最后是去了后台还是机器学习的岗？
觉得搞机器学习并不代表你coding可以弱，并不代表你dev能力可以弱，然后觉得我校硕士的真正学术能力有限，不如稍微偏一些工程。
就我理解，各个公司的线上机器学习的东西都与业务贴的很紧，经常要根据业务改算法，所以。。。
额，并不在本校读研，感觉我们研一还是挺注意学术的= =当然我对学术并没有什么兴趣。。。。。何况自己是研究生
所以我理解你的意思就是更偏向于coding么？因为现在还是研一，所以想对自己后面2年多的时间的重点做一下安排
【 在 qoshi 的大作中提到: 】
: 觉得搞机器学习并不代表你coding可以弱，并不代表你dev能力可以弱，然后觉得我校硕士的真正学术能力有限，不如稍微偏一些工程。
: 就我理解，各个公司的线上机器学习的东西都与业务贴的很紧，经常要根据业务改算法，所以。。。
coding的能力是必须的
如果想搞机器学习这一块的话，要么偏学术，要么偏工程，还有的就是两者兼有。
偏学术的话，需要比较强的数学功底，搞点公式推导，优化求解之类的；
偏工程，就是学一些基础课程之后，使用一些机器学习的算法，做一些应用，没有啥学术价值，锻炼代码能力；
两者兼有的方向，现在一个比较热门的方向，大规模分布式机器学习，很有搞头，系统领域跟机器学习领域的结合，搭建分布式的机器学习系统，理论跟工程都不可少
【 在 hyx2011 的大作中提到: 】
: 额，并不在本校读研，感觉我们研一还是挺注意学术的= =当然我对学术并没有什么兴趣。。。。。何况自己是研究生
: 所以我理解你的意思就是更偏向于coding么？因为现在还是研一，所以想对自己后面2年多的时间的重点做一下安排
我个人的意思是不管怎样选，coding的能力一定要保持在平均水准之上~Orz...
你好，想请教，偏学术的那帮人在公司里面主要负责什么，根据业务领域知识和机器学习知识来对业务建模吗，然后把模型交给工程的去实现？
【 在 o0o0o 的大作中提到: 】
: coding的能力是必须的
: 如果想搞机器学习这一块的话，要么偏学术，要么偏工程，还有的就是两者兼有。
: 偏学术的话，需要比较强的数学功底，搞点公式推导，优化求解之类的；
: ...................