就业经验：从零编程技能到顶级ML engineer岗位 (下)
上一篇文章中，我们了解到了Rahul转型前的努力。今天，我们看看他转型后的日子。
作为一名ML engineer机器学习工程师，你的典型一天是怎样的？
Rahul：你需要阅读邮件并回复重要的邮件。然后，从当天的任务列表开始，其中包括一些数据探索任务或从事一些典型项目，或构建模型、以及检查一些假设。
与此同时，我会与人们就数据问题或我们将如何评估我们的模型进行很多会议。有时会与业务利益相关者会面，以了解他们的痛点以及我们可以做些什么来解决这些问题。 目
你如何处理机器学习的问题？
Rahul：我尝试通过首先查看数据本身来解决任何机器学习问题，我猜任何机器学习工程师都会这样做。只有在查看数据后，才能在脑海中勾勒出自己希望如何解决特定问题的粗略结构。
我的基本原则一直是在一开始就提出一个非常简单的基线解决方案，然后不断改进。其背后的动机是：实际上可以尝试永远优化和调整自己的机器学习模型。
你应该始终努力的第一件事是找到将问题转换为机器学习问题。我想强调的另一点是快速试错，尽快投入“生产”。只有在现实生活环境中测试你的模型之后，你才能真正知道模型的有效性、它失败的地方以及你想要关注的事情。
你的机器学习工具包是什么样的？
Rahul：这在很大程度上取决于个人偏好和项目需求。我喜欢使用Python作为我选择的语言，但我认识很多喜欢R的人，还有一些人正在使用Javascript做数据科学。
我的建议是不要将自己绑定到任何工具/框架，因为框架和工具会来来去去。尝试理解数据科学算法背后的数学概念和逻辑。
最后，当你看到技术的生态系统变化如此之快时，学习工具和框架也将成为你日常生活的一部分。
关于机器语言有很多炒作。那么，当尘埃落定，哪个领域更经得起时间的考验呢？ Rahul：你认为为什么尘埃会落定？我认为深度学习在接近国家层面的采用率不会有任何进展。推荐系统永远不会离开我们的生活，无论是产品推荐还是广告。
我看到机器学习每天都在变得越来越复杂。是的，我们仍然在测试假设，我们仍然热爱我们的研究问题，但更重视将事物投入生产并快速获得价值。
机器学习工程师将在Maps中发挥关键作用，并将继续改进。机器人行业将在未来几年随着强化学习而蓬勃发展。AR/VR行业确实可能成为下一件大事。我想我们才刚刚开始。
外界对这个领域有什么误解？
Rahul：以前，阅读一本书或参加课程/训练营可以教你有关人工智能/机器学习的知识。现在，你需要大量的数学和编程背景才能开始。并且很幸运能找到一份工作并展示你的能力。这并不是说转行不可能，但是你要准备好在进入该领域之前花大量时间学习，并且学习永远不会停止。
从全球人工智能的角度来看，您认为印度处于什么位置？
Rahul：从我的角度来看，印度无疑将成为这一浪潮的主要受益者。第一个原因是印度一直处于软件的最前沿。印度需要对这方面进行更多研究。我们可以看到各种大公司在印度开设了他们的人工智能实验室，但它也需要在大学层面发生，在那里学生可以获得适当的研究基础设施和良好的指导。
参考文章：
https://analyticsindiamag.com/from-zero-coding-skills-to-top-ml-job-at-faang-interview-with-rahul-agarwal/
撰稿：Ivy
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