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赢咖4机器学习内卷化:博士数量激增本硕毕业生有点慌
作者:管理员    发布于:2021-04-05 10:15    文字:【】【】【

  最近,就有人在reddit上提出疑问:ML博士数量激增,那么没博士学位的人,赢咖4找工作的难度是不是会翻N倍?一位用户名为shyneeup的网友指出:就业难度取决于岗位和博士哪个数量增长的更快。

  “由于衡量大学的关键指标之一,就是毕业1年和5年后的就业率,因此顶尖大学会调整录取率,以确保市场能够为毕业生提供就业机会。”

  “ML领域发展过快,可能需要几年时间,以达成行业共识:什么职位对公司的ML有用,以及什么样的人能胜任?”

  有网友表示:搜索最心仪的工作岗位时,很多都写明了博士优先,或是要求有博士学位。

  “我现在和之前的工作,都要求博士学位,但我并没有。还有个朋友获得了大厂需要博士学位的工作,他甚至连学位都没有。

  每个人的优势不同,具有博士学位、领域知识、特定技术、CICD(一种交付应用的方法)经验等等,至于哪种优势有利,取决于其对团队的价值。”

  就连招聘者也表示:雇佣数据科学家时,并不在乎是否有博士学位,将博士和非博士混合录用会更好,发挥在学术和实践上不同的优势。

  “完全没有学位会确实是短板,但是随着时间推移,工作经验变得更为重要。具有1年经验的学士往往比硕士更受青睐。

  在AI创业公司工作1年,再跳槽到行业独角兽,也是可能的。不过,以研究为中心的职位对学位的要求更高。”

  “大多数做AI的公司不需要研究晦涩算法的人,而是需要能应用方法、部署方案,并将其集成到产品中的人,也就是有经验的员工,而不是博士。”

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

  “他们往往过于专业,缺乏商业意识、领域知识,而且不善于合作和沟通。要根据经验招聘,降低风险。”

  shyneeup还提到,机器学习博士还可以去一些建立了AutoML平台的公司。

  “除了一些科技巨头中纯粹的ML工作,或是自己单干,否则根本用不到ML研究人员。”

  “这些科技巨头之所以拥有这样的队伍,是为了出售ML技术。其中的ML工作人员不是开发模型,而是从事可视化等其他工作。”

  此外,包括shyneeup在内的许多网友都表示:不是所有ML工作都需要博士学位。

  “如果公司的定位是开发ML模型,主要成果是专利或论文,那么团队至少需要几个博士。

  而如果只是在不同的数据集上使用ML,为研究数据产品恰好使用了ML,那么也许不需要ML博士,不过程序员最好能阅读论文。”

  本文系网易新闻•网易号特色内容激励计划签约账号【量子位】原创内容,未经账号授权,禁止随意转载。

  原标题:《机器学习内卷化:博士数量激增,本硕毕业生有点慌 reddit热议》

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