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四年Machine Learning Engineer心得

fordreamzju
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转眼我在大厂做MLE已经四年了,最近感到和身边Startup小伙伴的差距,总结一下我的感想,算作新年的一个FLAG。

在大厂做MachineLearning非常显而易见的缺点是每个人只要拧自己的螺丝就可以了。按照当前ML的发展,绝大部分问题都可以用大力出奇迹的方法解决,一个基本的LR模型加上海量的数据就可以搞定。那些复杂的算法开销过高但是收效甚微,对于一些产品组实在是得不偿失。我的第一份工作就非常局限在model performance,我深切感受到在大力出奇迹的现状下,ML门槛过低,调参数跑实验谁也会。所以我换了一份工作,终于可以end2end搞一些ML infra,然而由于大厂的流水线已经非常成熟了,我还是在自己的工位上拧螺丝,学习了一堆不易于扩展的技能,盯着自己眼前的perf而没有什么长期规划。

最近跟一些小伙伴聊天发现他们有的人在startup成长非常快速,因为人员流动,产品迭代速度快,获得了很好的机会。而我一直被上面的TL压着,加上自己在一段时间里懒懒散散不思进取,职业进展缓慢。想想能够一个人心无旁骛好好工作的时间已经不多了,希望2020能够静下心来,做一些有益的工作。

我每年都在面试以保持自己对职场的警惕感。每年都会有不同的职位期望,通过和面试官讨论一些问题来了解当前他们需要什么样的人才,想解决什么样的问题。同时问问自己想成为什么样的人。以此来作为平时工作努力的方向。最近我面了一些比较senior的职位,有两点体会。第一对于senior面试要给自己设立一个人设。第二为了巩固这个人设,要从日常的project下手,多读书。

面试junior的时候,只要证明自己能够快速学习,听话能干活,是个solid problem solver就可以了。但是senior的要求会更多,fast learner已经不是什么优点,而要更加多关注行业领先的技术,和个人leadership development,人设不管是TL向的还是manager向的,设立好了就要不断练习story telling,从自己之前的经验出发,不断巩固。这一点尤其在behavior面重要。HR问你说说之前的一个困难吧。你可以说我那个project啊刚开始有各种技术难点我都通过自学解决了最后效果很好。但是你更应该说我自己发现了当前业务有什么坑,我提出了什么方案,带领了多少人,收集了多少数据和feedback最后还把项目变成generic的platform能够处理更多情况。

技术面试的时候人设也很重要。 做Machine Learning如果你是个对模型研究很深的researcher,面试之前要思考对方公司现在有哪些业务难点,可以用什么样的新model新理论来解决。如果你是个e2e一肩抗的工程师,要思考如何复用已有的pipeline让新的model更容易上线,如何handle更大的scale之类的问题。

所有这些都要考平时的积累,人设才能屹立不倒。最重要的是多读书。不断跟上自己领域最新的成果,即使工作中暂时用不到也没事。我知道有的小伙伴通勤时候看的是花花酱,闲暇时候去meetup,再出去开个顶会开阔一下眼界。反观我自己,开会想着出去玩,通勤时候看的是ins和微博,人和人的差距就这样一点一点变大。

所以给自己立个2020Flag吧,希望还不算太晚。

1. 控制玩手机的时间,卸载北美烧钱快报,坚决抵制消费主义陷阱。

2. 每周读一篇paper

3. 早睡早睡早睡

希望与各位共勉。
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