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请教 关于data science职业方向的选择

(在职场版发了一次,但那边没什么人气,所以在闲话版求教。请版主把原贴锁了吧。)

我是传统工科转行data scientist,现在在一家IT consulting公司做了几个月左右,工作内容是consumer behavior predictive modeling。老实说我觉得这和生物纳米一样就是个坑。机器学习模型预测结果的准确率只比乱猜稍微高一点,但是公司靠玩弄一些数字游戏把结果变得很好看然后去客户那里骗钱。长久下去,客户迟早会意识到这个根本没用。不过我在工作里还是学到了一些比较时新的技术比如nlp, deep learning之类,所以我现在打算转行到data science比较靠谱的领域。
data science下面有几个方向: risk assessment, fraud detection, machine learning engineer等等,大家觉得哪个方向相对偏技术,职业发展好一点?我听说risk assessment好像也是坑。如果掌握一些编程技术的话,做machine learning engineer会比较好,因为可以做产品。大家怎么看?
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IMO these fields can all be Keng if data is not properly used.

Of course, MLE can be better. after all fields like NLP is kind of more mature than other data sciences' subfields so you can see better understandings/results there. Since you have engineering background it may be easier for you to appreciate it.
最后编辑Cath226 最后编辑于 2019-05-09 11:14:54
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实力型的machine learning engineer职位你要跟很多phd背景的人竞争,因为搞研究model的所以工资很高,只是会用现成model的跟你现在做的东西基本差不多。
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回复 3楼cnisfx的帖子

Thanks for the input! Sounds like only PhD in CS/EE/STATS can be qualified for these high level MLE positions.
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machine learning engineer不一定要phd啊,有master + industry 经验也可以的,LinkedIn 很多人都是这样的背景,你不要去那种搞research的职位成功率更高
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回复 请教 关于data science职业方向的选择-6楼5楼熊熊ABC的帖子[/url]

I am actually a PhD in mechanical engineering. How likely it is to find a DS/MLE job with a PhD degree + 1 year industrial experience? Most ME PhD graduates who pursue a career in Mechanical Engineering only make ~100k  year. I would be pretty happy if I am able to make more than that.
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回复 4楼novavista的帖子

上千年的小农经济孕育了我们深厚的一技之长的思想,如果做农民,就要成为种地小能手,这样无论迁移到哪里,都可以迅速开荒种地,提高产量,大丰收之后屯粮,吃得饱饱的,美滋滋。

如果不做农民,那也要成为一个手艺人,当个泥瓦匠,银匠,打铁匠。从学徒做起,最后成为老师傅,走南闯北,凭一门手艺养家糊口。

即使是做一个戏子,街头艺人,也要有一技之长,准备两段能拿人的节目,在各种场所随时表演,证明自己是一个拥有一技之长的人。

于是我们就经常会看到这样的场景,当一个人说,自己是老中医,在座的肯定马上就会有人把袖子往上一捋,把手伸过去,冲着那个老中医说,来!给我把把脉,看看我身体怎么样!

当一个人说,我是学声乐的,马上就会有人一拍桌子,说,来,给大家唱一段今夜无人入眠,让大家欣赏一下。

当一个人说,我是学舞蹈出身的,马上就会有一个喝大了的中年男人说,来,给哥跳一段,让哥哥们欣赏欣赏。

这是一个很神奇的文化,既有着对一技之长的执着的迷信,又有着对别人职业随处可见的不尊重的现象。

小农经济时代的一技之长,可以延续很多年,工业化时代的一技之长也可以至少延续一代人的时间。

而现在的一技之长,存活的时间越来越少。

十年前我们还在感叹柯达的衰落,不到五年,诺基亚就接棒了,现在轮到了甲骨文。

甲骨文未必会在云技术的冲击下走向衰落,它也许会像微软一样,迎来第二个高峰,但在甲骨文老业务下做了多年技术的研发人员,将会无处安身。

就像一个出色的塞班工程师很难在安卓和iOS平分天下的技术领域找到工作一样。

许多人会想当然地说,你可以学啊!

这种切换技术领域的难度,对于许多人说,就像职业运动员换比赛项目一样困难。

就算有的技术人员对重新开始学习一门新技术,进入一个新领域很有信心。

但在国内,还有一个无情的35岁定律的存在。

许多人会被讲一个这样的鸡汤故事,当然这个故事很有可能是真的。

一个四十多岁的领导的单位解散了,中年失业的他,来到一家行业内的新型公司,要求就从最底层的岗位做起,一个月只要两千块工资。

然后,慢慢地,就体现出来了他在这个行业积攒的技术之外的能力,一步步从小部门领导,到部门领导,再到总经理,只用了两年的时间。这就是中年人对于自己能力的自信,他们有重头再来的勇气和能力。

但是,讲这个故事的人不知道的是,许多中年失业的人根本就不可能获得在一个有发展前景的行业内最基层岗位工作的机会。

这其中最明显的原因就是35岁定律。

其次的原因是,许多人觉得这种已经做过很高职位,拿过很高工资的人,再从基层做起,很难调整好心态。

这种看法也是有一定的事实基础的,一个四十多岁的中年人,来到一群二十出头的年轻人中间,干一样的活儿,拿一样的工资,但是却始终融入不到公司的团体氛围内,因为他们都觉得你是个不合群的老东西。

况且,如果你是做技术的,你可能面临的情况是,人家四年科班学习,年轻精力旺盛,人生正当时,而你却是从零开始的中年人。
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(在职场版发了一次,但那边没什么人气,所以在闲话版求教。请版主把原贴锁了吧。)

我是传统工科转行data scientist,现在在一家IT consulting公司做了几个月左右,工作内容是consumer behavior predictive modeling。老实说我觉得这和生物纳米一样就是个坑。机器学习模型预测结果的准确率只比乱猜稍微高一点,但是公司靠玩弄一些数字游戏把结果变得很好看然后去客户那里骗钱。长久下去,客户迟早会意识到这个根本没用。不过我在工作里还是学到了一些比较时新的技术比如nlp, deep learning之类,所以我现在打算转行到data science比较靠谱的领域。
data science下面有几个方向: risk assessment, fraud detection, machine learning engineer等等,大家觉得哪个方向相对偏技术,职业发展好一点?我听说risk assessment好像也是坑。如果掌握一些编程技术的话,做machine learning engineer会比较好,因为可以做产品。大家怎么看?


novavista 发表于 5/9/2019 11:06:26 AM 请教 关于data science职业方向的选择-8楼

数据不好吧?不是随便把数据放model里跑跑就是data science了,consumer behavior model可以很复杂很有用。
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回复 7楼tongyizhanxian的帖子

Well at least I can find a job in data science. Mechanical engineering job market is shrinking in the U.S. and China. Even my American classmates can't find a job.
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回复4楼novavista的帖子
努力刷题是王道

---发自Huaren 官方 iOS APP

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