2、机器学习岗位求职指南与行业洞察

机器学习岗位求职指南与行业洞察

在求职的道路上，尤其是机器学习（ML）领域，一份灵活且量身定制的职业规划至关重要。每个人的职业经历都是独特的，可能会遇到各种各样的情况。比如，有经济学硕士学位的人在大型上市公司获得初级数据科学家（ML）岗位；有人加入时初创公司只有约 200 名员工，后来公司巅峰时期达到约 400 人，自己也获得了更高级别的职位；还有人在一家新的大中型上市公司担任首席数据科学家。

不同的行业、公司规模、ML 团队规模以及公司的生命周期阶段（如初创公司），雇主的期望各不相同。如果只是遵循网上的建议，或者听从那些面试流程不同的公司求职者的建议，很可能会求职失败。每次求职，都需要改变准备方式和面试方式才能成功。通过个人经历和数百次的 ML 面试，已经总结出了在 ML 和数据科学岗位面试中脱颖而出的模式。

成功的求职者清楚面试过程的每一步在自己的情况下是在评估什么。仅仅具备技术技能并不总是足够的，就像学校考试一样，仔细查看教学大纲并理解每次考试范围的人更有可能成功。对于求职来说，需要为申请的每个工作逆向设计一个“教学大纲”。

随着在 ML 领域经验的增加，会收到越来越多有抱负的求职者的问题。通过多次咖啡聊天（目前已有 100 多次），以及多年来在博客 susanshu.com 上撰写职业指南，希望能帮助更多的人。当有机会通过某种方式帮助更多人时，这个决定就变得很明确了。

为什么选择机器学习工作？

ML 在日常生活中无处不在，无论是否意识到或喜欢它。可能生活中的一些经历让人对 ML 产生好奇并关注相关内容。从个人角度来看，作为科技行业的从业者，ML 是开发高价值产品的绝佳领域，这些产品可以影响数百万用户。毕业后的第一份工作就有机会参与这