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就业经验:从零编程技能到顶级ML engineer岗位 (下)

来源:启德教育  作者:Ivy  时间:2022-03-18 14:31:17


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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