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传统‌‌‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‍‌‌‌‍‍‌‌‌‌‍‌‌‍‍‍‌行业跳tech公司MLE应该深耕哪个方向?

zepherETIU
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基本情况:



  • 本人工程专业phd毕业,有几年在传统行业做ds/mle的经验

  • 本人经验比较杂,主要是负责end-to-end模型和data的开发和部署,其中包括做模型(大部分是调包),data pipeline, 部署docker到cloud和edge系统,做前端dashboard 给终端user

  • 工具主要用市面上现成的,包括databricks, azure的各种services, devops的tool

  • 目前正在读online 的cs master



今年想跳tech行业,目标是senior machine learning engineering. 主要是想focus在一个细分领域深耕。感觉自己几年的工作经验大多用现成的工具,每个方向都是浅尝则止,很多内部原理并不清楚。本人对模型的兴趣一般,对ml 模型的productionize比较感兴趣。





想请教各位大神,我的经验在面试中可以deep dive哪个方面?刷题和系统面试都在积极准备中,我比较担心的是我工作的积累因为没有一块特别深入,会不会导致距离senior还有gap?谢谢各位的建议!
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