c******7
发帖数: 242 | 1 现在CS PHD还有一年毕业，看好machine learning这个领域，有两个方案
1.找一个原领域的工作（比较现成），工作1~2年后骑驴找马，跳到新领域
2.用3~6个月时间突击学习machine learning，然后直接找相应的工作
请问哪个更好一些？
各位大侠指点一二！ |
A****F
发帖数: 1133 | |
t*********h
发帖数: 941 | 3 看你现在做的东西和ml有多大关系了
【在 c******7 的大作中提到】
: 现在CS PHD还有一年毕业，看好machine learning这个领域，有两个方案
: 1.找一个原领域的工作（比较现成），工作1~2年后骑驴找马，跳到新领域
: 2.用3~6个月时间突击学习machine learning，然后直接找相应的工作
: 请问哪个更好一些？
: 各位大侠指点一二！
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x*********w
发帖数: 533 | 4
ML domain is for PhDs ... I think... -__-
【在 c******7 的大作中提到】
: 现在CS PHD还有一年毕业，看好machine learning这个领域，有两个方案
: 1.找一个原领域的工作（比较现成），工作1~2年后骑驴找马，跳到新领域
: 2.用3~6个月时间突击学习machine learning，然后直接找相应的工作
: 请问哪个更好一些？
: 各位大侠指点一二！
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c*****a
发帖数: 808 | 5 前段时间data team来了个phd in machine learning |
c******7
发帖数: 242 | 6 感觉ML可以做很多事情，可以尝试不同的公司，以后路会比较宽
【在 A****F 的大作中提到】
: 都是马工 没多大区别
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c******7
发帖数: 242 | 7 没什么关系，如果以现在所学就业，那么对于ML，只能积累一些码的经验，没有知识的
积累
【在 t*********h 的大作中提到】
: 看你现在做的东西和ml有多大关系了
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c******7
发帖数: 242 | 8 你是做这方面的吗
【在 x*********w 的大作中提到】
:
: ML domain is for PhDs ... I think... -__-
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c******7
发帖数: 242 | 9 背景强吗
【在 c*****a 的大作中提到】
: 前段时间data team来了个phd in machine learning
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h********3
发帖数: 2075 | 10 不值得转。
3-6个月突击出来的找不到什么好工作。ML/DM的PhD已经是供过于求了。去FLG做真正的
machine learning，手上如果没点KDD,ICML,NIPS的paper，估计简历这关都过不了。 |
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c******7
发帖数: 242 | 11 多谢指点！再请教两个问题：
1.如果工作1~2年，期间自己学ML的东西，但很可能还是没相关paper，是不是还是很难
转，或者更难转？
2.除了FLG,做ML的其他公司怎么样？看到网上ML的职位貌似很多
感觉和ML相比，其他方向黯然失色啊
【在 h********3 的大作中提到】
: 不值得转。
: 3-6个月突击出来的找不到什么好工作。ML/DM的PhD已经是供过于求了。去FLG做真正的
: machine learning，手上如果没点KDD,ICML,NIPS的paper，估计简历这关都过不了。
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h********3
发帖数: 2075 | 12 1. ML方向不难转。但现实问题是这个领域PHD供过于求，一大帮搞了4-5年的PHD，手上
一堆top papers的人找不到faculty position，都去抢工业界的饭碗，导致这个领域门
槛越来越高。
2. 其他公司也有很多做ML的。但是如果package不错的话，要求还是很高，本质原因还
是供大于求，水涨船高。
ML并不是最好的方向。真正工业界最好找工作的，还是跟system,storage相关的。当然
，要打入这个圈子也不容易。
【在 c******7 的大作中提到】
: 多谢指点！再请教两个问题：
: 1.如果工作1~2年，期间自己学ML的东西，但很可能还是没相关paper，是不是还是很难
: 转，或者更难转？
: 2.除了FLG,做ML的其他公司怎么样？看到网上ML的职位貌似很多
: 感觉和ML相比，其他方向黯然失色啊
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s***5
发帖数: 2136 | 13 看你问问题的眼界，是一个快毕业的PhD该有的吗？ML是PhD Program，说实话3-6月你
连门都入不了，还是好好做coding这份很有前途的工作吧。
【在 c******7 的大作中提到】
: 现在CS PHD还有一年毕业，看好machine learning这个领域，有两个方案
: 1.找一个原领域的工作（比较现成），工作1~2年后骑驴找马，跳到新领域
: 2.用3~6个月时间突击学习machine learning，然后直接找相应的工作
: 请问哪个更好一些？
: 各位大侠指点一二！
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w*********m
发帖数: 4740 | 14 入门倒是可能，但靠这个入门级水平进不了top公司，还不如把coding，算法啥的搞精通
【在 s***5 的大作中提到】
: 看你问问题的眼界，是一个快毕业的PhD该有的吗？ML是PhD Program，说实话3-6月你
: 连门都入不了，还是好好做coding这份很有前途的工作吧。
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c******7
发帖数: 242 | 15 请问怎么了解market上的供求关系？
ML在ads和quant上的应用很让人动心，看到很多start-up做这些。
【在 h********3 的大作中提到】
: 1. ML方向不难转。但现实问题是这个领域PHD供过于求，一大帮搞了4-5年的PHD，手上
: 一堆top papers的人找不到faculty position，都去抢工业界的饭碗，导致这个领域门
: 槛越来越高。
: 2. 其他公司也有很多做ML的。但是如果package不错的话，要求还是很高，本质原因还
: 是供大于求，水涨船高。
: ML并不是最好的方向。真正工业界最好找工作的，还是跟system,storage相关的。当然
: ，要打入这个圈子也不容易。
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