数据科学专业就业——数据科学的就业岗位
我们越来越多地看到数据科学行业出现了如下四种岗位：(1)人工智能研究员，(2)产品科学家，(3)机器学习工程师，以及(4)分析工程师。
1.人工智能研究员
我之所以从这里开始，是因为这可能是大多数人在听到“数据科学”时所想到的。这个领域需求的是博士水平的人才。
当然你不一定需要计算机博士学位；经济学、心理学等也很受欢迎！为每个问题构建定制研究驱动的解决方案是不切实际的。因此，这种岗位专注于推动基准任务的最新技术，理想情况下还能支持广泛的下游任务。
想想Facebook。如果你只有学士或硕士学位或你对面向客户的工作感兴趣，那么这种岗位并不适合您。
2.产品科学家
这种数据科学风格的特点是全球战略。你的目标不是自动化某些流程，而是在全球用户产品生态系统的背景下理解流程。在这里统计数据比机器学习更受重视。
你可能会问的这类问题是“以性别为条件是否会有意义地改变年龄与产品使用的关系？”统计模型经常用于减少似是而非的假设。在假设制定之后，实验被广泛用于验证假设和推动产品战略。
这里的理想候选人具有心理学、经济学或任何以统计学为主的社会科学学科的学士或硕士背景。在这里，解释为王，同时大量接触SQL查询、数据仓库等。业务数据库很少将所有关键变量很好地收集在一起。而使用Spark等工具查询大量数据，同时优化查询重要性的能力非常好。
3.机器学习工程师
仅次于人工智能研究员，这种数据科学岗位是人们在听到“数据科学”时能想到常见岗位。这种岗位是将机器学习模型作为产品功能部署到业务中。例如，构建面部识别模型并集成到社交媒体应用程序中。
口译并不是最终目标——准确度和性能才是王道。机器学习工程师通常无法提出这样的问题，“这个特性值得构建吗？它将如何吸引客户群？”相反，机器学习工程师会问，“哪些预训练模型(BERT、YOLO等）可以用于迁移学习和训练和发布的数据以及基于机器学习的高效准确的产品功能？
正如 1.中所讨论的，从头开始为任何一次性任务构建一个真正新颖的模型太昂贵了。而这种岗位将利用现有的API并专注于内聚集成。如果你想从头开始设计模型并真正关注其内部机制的原因和方式，那么这类岗位可能不适合您。
4.分析工程师
这种岗位的特点是构建数据管道和引人注目的可视化/仪表板。
这种岗位需要应聘者在计算机方面具有很强的学士学位背景，使用Spark等工具对真正的海量数据执行数据仓库(ETL)。
这种岗位不像产品科学家那样精通客户/产品/业务，但是，了解哪些聚合指标对业务最重要是关键。
例如，产品科学家需要最专注于测试假设、估计（潜在）参数，以及消除/更新数据不支持的假设和用户故事。 但是，可能存在无限数量的假设，适当的统计分析可能会很慢或很昂贵。关键指标的简单可视化可以减少产品科学家的工作量；商业对成本的需求使分析工程师不可或缺。
找到合适的岗位
找到合适的衣服并不总是那么容易。但你可以问自己几个问题。
1.你对模型或应用感兴趣吗？
如果是模型，请将搜索范围缩小到人工智能研究员或机器学习工程师。如果你对应用程序更感兴趣，请将范围缩小到产品科学家。
2.你更喜欢理解模型为什么起作用还是解决持续存在的问题？
如果你真的想深入了解模型如何工作的具体细节，那么你真的应该尝试人工智能研究员。但是，如果你想通过已部署的产品功能解决特定问题，那么机器学习工程师岗位更适合你。
3.您更喜欢了解用户产品生态系统中的用户行为模式，还是更热衷于开发可扩展的基础设施来支持这一目的？
如果你更喜欢理解和推理，产品科学家是你的最佳选择。但是，如果你对基础架构方面更感兴趣，请选择分析工程师。
参考文章：
https://towardsdatascience.com/faang-companies-are-redefining-data-science-archetypes-a1285241b599
撰稿：Ivy
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