【职业发展】ML工程师相关资料整理

Aron 数据科学小菜/励志当大厨
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在实际的工作中，从事机器学习相关工作的有四种角色（不一定对，算抛砖引玉吧)
1. 初级工具侠，在了解一定基础甚至没有基础的情况下，按照模型训练需要的格式处理好数据，输入， 然后调优，最后离线跑全量数据或者在线实时调用模型
2. 高级工具侠，了解模型，知道多模型融合，模型调优和特征工程功底炉火纯青
3. 工具创造者，跟进最新的研究进展，结合公司具体数据规模和计算资源，将该模型进行工业化，实现大体量数据的快速训练
4. 模型改造，结合具体业务，对实际的模型的优化目标和优化算法进行调整，如排序时考虑综合指标，可以构造多目标排序模型

那么，题主如果仅仅是想停留在1-2，完全可以在ACM加大气力，代码能力提升必然有益于实际的工程能力，再者拿到ACM奖牌对于进顶级互联网公司也大有裨益，此时本科毕业即可投身业界~

如果想去从事大规模分布式机器学习模型的研究开发，或者将业务和模型玩味的游刃有余，可以考虑在ML领域加大投入，当然ACM也不要放弃（代码能力是终身受用的技能，不管是成为工程师还是科学家），比如刷完PRML之后，把模型写一遍，然后找准你感兴趣的方向（NLP或者RS），找相关的老师做指导，、本科发高水平论文甚至顶会我想也不是不可能。之后申请北美的Master，然后专注领域内研究，毕业进Google或者Facebook从事相关工作，我想也和你本科进BAT的难度差不太多.

大二能开始刷PRML，难能可贵，坚持哦~

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xingyi 深度学习

这么说，ICPC和真实工作内容差异比较大，性价比不高。如果硬要竞赛的话，按你的目标，不应该参加ICPC，而是KDDCUP。 本人弱渣，大学弄了ACM三年，现在做机器学习，很多知识点都忘记了，简历上已删除这项获奖经历（都怕被给问死）。当然，培养思维那又是另外一回事了。
但是如果给我重读一次大学母校的机会，那我依旧选择做ACM－ICPC。

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本科软件工程专业 数据库技术、网络工程、嵌入式、软件设计这四个方向各有何特点，发展前景、就业前景如何？

数据库技术.
数据库是软件开发领域集大成者，它涵盖了编译原理，索引优化，虚拟机，缓存管理，文件系统，并发控制等等知识。涉及到的算法包括各种排序，索引结构(比如B-Tree)，缓存策略，动态规划等等。作为一个学生，学习数据库是打基础的好途径。
数据库技术不会过时，只是慢慢进化，快50年前的理论到现在依然通用。
从就业角度来说，去公司做软件基本都要和数据库打交道，系统调优也多半是对数据库进行调优。
网络工程，我不是特别了解，但我相信没有数据库更通用。
嵌入式，这个是前几年火过的一个概念，问题是学出来没有什么好的工作机会。现在在Android,iPhone上开发程序大概就是前几年说的嵌入式。这个方向变得太快了。你学的东西很有可能马上过时。
软件设计是在实践中总结理解的，这个真的不应该算作一个方向。比如说你能通过写一个数据库，来获得一些软件设计的思想。

作者：哼哈二匠
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