心法利器[87] | 填志愿:AI算法方向过来人的建议

心法利器

本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会,与大家一起成长。具体介绍:仓颉专项:飞机大炮我都会,利器心法我还有。

2022年新一版的文章合集已经发布,累计已经60w字了,获取方式看这里:CS的陋室60w字原创算法经验分享-2022版。(2023在路上了!)

往期回顾

  • 心法利器[82] | chatgpt下query理解是否还有意义

  • 心法利器[83] | 一种技术懒惰陷阱

  • 心法利器[84] | 最近面试小结

  • 心法利器[85] | 算法技术和职业规划

  • 心法利器[86] | 毕业4年的算法工程师:进步再进步

首先恭喜各位同学、家长和老师,一同迈过了人生的重要的一关。

最近来问我填志愿的人还不少,之前其实我是有文章专门聊过了(填志愿:在数学系和算法方向的过来人建议),不过考虑到时间已经比较久了,虽然大部分观点可能还是差不多的,不过终究有少量变化,角度和视角也不同了,重新梳理一下,应该能更清晰吧,希望对大家有帮助。(叠甲,有问题可以交流,轻喷)

  • 照例先说说我的经历

  • AI算法主要是在干什么

  • AI算法目前的就业环境怎么样

  • 选哪些学校和哪些专业

照例先说说我的经历

我的学校不算顶尖,是北京科技大学,13-17信息与计算科学专业理学学士(属于数学系)、14-17金融工程经济学学士(双),17-19统计学理学硕士,可以说是数学学到底了,实习期先后在去哪儿、美团从事数据、算法方面的工作,大学和研究生期间都待在北京,前后6年,毕业后回到深圳,在oppo做搜索、自然语言处理、对话系统方面的AI算法工作,最近换工作到一家新公司,也是从事类似的工作,毕业到现在刚好4年,最近也写了一篇有关自己工作4年的工作感受(心法利器[86] | 毕业4年的算法工程师:进步再进步)。

先说这个是希望大家能理解我的背景和技术,我说的话是带有视角,可能和大家不太一样,也当做叠甲,观点有问题友好讨论,轻喷吧。

AI算法主要是在干什么

听着火就要进入,无疑是冲动的,在此之前,希望大家能理解这个领域具体干的是什么事情,自己是否足够感兴趣。

以我所在的领域,自然语言处理为例,简单的说,就是研究让机器理解人类语言甚至让机器能学人类说话的一门学科,最近大火的chatgpt,其实就是自然语言处理近些年来非常亮眼的一大成果,机器真的能根据人类的需求给出一些回复了。

然而,类似的chatgpt并非全知全能,在应用中,随着落地场景的逐渐复杂,我们可能要做的事情也会变得很多样,要求也会变得多样,例如如果要做语音助手,例如siri、小爱同学之类的工具,那我们还需要引入语音识别相关的技术,例如语音转文字和文字转语音,再例如做电商客服,和人工客服一样,chatgpt如果要用在这里也要做专门的“培训”,让他们了解自家的“产品”,这样才能推销,同时如果自家有新的商品,他还需要及时更新知识,这样的机器人才符合我们的需求。而我们所要做的,就是根据各种各样的场景,设计出不一样的算法来满足不同的需求。

这是非常宏观的主要任务,落到微观上,我们的的日常一般是这样的:心法利器[31] | 我的算法工程师日常,大家也可以参考下。

其实多少能体会到,虽然我们做的产品很酷,但背后的工作不见得那么有趣,这点是我想尝试传递给大家的,这点大家一定要收到,我们有大量时间要花在看和标数据、写代码、进行预测准确性的调优等可能很枯燥地工作,还有类似和产品、工程、运维扯皮这种比较费心的工作,这种事相信每个领域多少都是会有的,我们这个领域也不例外。

AI算法目前的就业环境怎么样

说实话,现在的AI算法对新人不是很友好了。主要原因是这几个:

  • 大环境本就不是很好,别说新人,老人在这里面混其实也没那么容易,AI在现在一些领域不属于必须,更多是前沿探索类更多,企业遇到困难时很容易把这块当做是“节流”的重点,所以势必会压缩这方面的需求。

  • 大多数新人,尤其是在校生,由于现在的路线已经被探索明确,所以在很早就就会开始积累经历,到了校招阶段,超卷的简历就会非常普遍,要想入行就得在大学早期就要开始努力,否则会丧失大量机会。

  • AI的前沿技术对设备需求逐渐变高,个人、学校甚至一些企业其实都很难支撑这方面的成本,当然这是个过渡期,相当于现阶段是软件发展>硬件,硬件制约了软件发展,后续可能会有改善,但是具体什么时候不清楚。

  • 随着新技术的出现,搭建baseline的门槛变低,其实对初级人员的需求会有所下降,虽说新技术不会立刻淘汰旧技术,但人员的淘汰和压缩确实是在进行的。

  • 降本增效的大背景下,应届生新人工资高、产出少,容易因为短期性价比低而会成为公司首批放弃的对象,这个风险并不低。

但是,从我从很多朋友,业内业外的都有,口中得到一个还挺好的共识,虽然AI算法很难进,但是仍旧是目前性价比很高的选择,毕竟难不代表就完全没机会,有能力的新人依旧非常抢手,各种晒出来的offer也不假,薪水绝对给的不低,重点是你要能拿得到,这意味着你要在众多竞争对手中厮杀出来,你需要很努力,如果做好这方面的挑战,那欢迎你,毕竟真的闯进来了,真的可以得到很高的报酬。

选哪些学校和哪些专业

我一直以来的倾向都是学校>专业,AI领域挺不看专业的,企业视角,只要你会我需要的东西,我就会要你。因此,为了学校资源、校友资源,也为了简历关更好过,985/211、双一流绝对是优先级很高的,另外是城市的选择,尽量选择“容易实习”的地点的学校,北上广深,然后成都武汉都还不错。

至于专业,虽说AI领域挺不看专业,只需要看掌握的东西,但是如果课程里就有需要掌握的东西,那效率肯定就会高很多,计算机类>数学类>其他,现在的AI是很难避开计算机的,尤其是写代码的,而且计算机培养的人才的工程能力和意识都会比较高,也更能够理解“可用性”的概念,很多时候我们追求的更多是“可用”而不是深度,这个挺现实的,这往往以为着高下限,而数学系往往意味着有更高上限,因为原理的理解以及对数据的敏感程度,让他们对实际问题的理解会更深,也更能在算法设计上提出更大胆的想法。

还值得注意的是,需要强调一个观点,不要指望完成大学的教学就可以找到工作,研究生都不要指望,因为很多原因吧,我们在找工作的时候,都需要额外学不少适应工作的东西的,一定要记住,一定要做好自学的准备,这些工作需要的知识,一般在基础课(大一)完成后基本都畅通无阻,不需要太多先修知识了,大胆学起来。

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