人工智能相关岗:什么样的技能和履历在找实习工作的时候有优势?

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直播问答专题内容最后一期了!本期全都是面临继续读书还是直接就业的选择的。大家各有各的想法,各有各的境况,但是都是面对二选一的境地,来看看他们的选择都是什么,以及学姐是怎么给他们建议的。


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希望大家能通过别人的经历里面,总结出自己解决问题的办法!

人工智能相关岗:什么样的技能和履历在找实习工作的时候有优势?插图

第一名同学

基本情况:

目前是本科大四,双非保送 985 计算机。

Q1:

请问中科院深圳先进研究院的实验室招 NLP 的实习生。这类实验室的实习对于以后找工作来说目标算法岗的话,简历上是否有优势呢?相较于如果去一些公司做开发实习的机会,二者孰轻孰重呐?

Q2:

还有就是目标算法,但以自身目前水平可能还达不到,可以先走运维开发或开发类实习,以后研二再跳算法实习吗?这中间的技能是否能够互补呢?

A:

实习岗都是做基础工作开始,你如何特别努力和厉害,后面做的事情会跟全职的一样。

先进院偏研究,但实际很多大公司的算法实习也是偏研究。

所以区别好像不大。别想着从运维、开发转算法,如果想做算法,直接从实习开始就算法。

两者之间虽然有互补,比如软件开发的相关知识技能,但本质上还是差别挺大。

第二位同学

基本情况:

我是一名在土木行业工作两年的工程狗,一直期望能早点转成行,年终奖的关系最好是两个月内能拿到 Offer。工作时偶然能摸鱼看会儿 Python 写小程序,晚上下班了自学深度学习,时间就分配的差不多了。之前学过一点数据分析后搁那了,很喜欢人工智能,但 AI 的工作又很难找。

Q:

由于我找工作意愿很迫切,所以请问老师我 是不是该慢慢学深度学习,而是去学现在最快能上岗的爬虫、数据分析,转行成功了再去学机器学习、深度学习?

A:

从数据分析入手是一个比较现实和平缓的路径,但数据分析和 AI 仅有部分重叠,在 Python 机器学习算法这个部分重叠。

数据分析向上可走算法,可走大数据分析进大数据。数据分析报课的话直接报就业课程,爬虫就别整了,需要到网上去爬数据、连自己的业务数据都攒不下来的公司,你觉得还有必要去吗?而且爬虫越来越灰色。

难一点的是从数据科学(挖掘)入手,从的机器学习算法理论、项目实战课程、打数据分析比赛入手都是不错的选择。

第三位同学

基本情况:

普通一本大三生,学计算机 ai 相关,想大四出去找相关开发岗实习,打算工作两年再决定读研方向,但是看到很多招聘要求都需要硕士,而且一想到有很多拥有工作经验又转行报了培训班的人,竞争很大,怕出去找不到工作。

Q1:

自身对 nlp 和 cv 相关课程的兴趣比之前计算机的课程的兴趣要大得多,后端和 nlp,cv 该如何选择?Q2:工作是在发展迅速的二线城市好还是去大城市闯一闯好?

A:

我看到了太多的本科毕业的算法工程师,学历不是问题,能力才是关键。

后端、NLP、CV 要求的东西有相同有不同,发展上面后两者肯定热门得多。既然你有兴趣,就去做吧。无非是知识技能、项目经验、科研成果上面的不同。

二线一线看自己选择,当然一线最好,但累、压力大。二线要选有高校聚焦、意味着大企业研发中心集中的,比如南京、成都、武汉、西安。

不是地域黑嗷!东北的省会、其他内地的省会暂时还没什么发展前途。当然如果安安稳稳地过日子,就忽略我的话吧。

第四位同学

基本情况:

北京某末流 985 经管类研究生研三、熟悉 python、c++、了解 Linux、之前学过吴恩达的机器学习、深度学习、熟悉数据结构、学过某清的数据科学项目、现在面临找工作、想去做数据挖掘或者量化,但是又怕自己的水平不够。

Q:

所以想问一下老师怎么规划自己的学习计划,以及怎么找工作、这种经管 +ai 的复合受市场欢迎吗?

A:

经管 +ai 当然很好了,特别是金融。但金融里欢迎的是数学或者编程出色(也得热爱)+ 金融的人。

如果你既不热爱,自己感觉水平也一般,进去之后会有点痛苦。如果是这样,建议可以走金融数据分析师的路,你的专业和技能在应届生中倒是很有竞争力。

把 SQL 补一下,强化一下数据分析的专业知识,多做数据分析实战!

第五位同学

基本情况:

某双非大二,智能科学与技术专业,当前目标是保研(ai 方向),对于工作还没有太清楚的认识,利用暑假时间看了一遍西瓜书,推了些主流模型,但是感觉理解和记忆并不深,想着比赛实战能加深记忆,但是感觉自己只会按着老师给的代码写,并不能内化为自己的知识,目前还在跟着一个老师学习,他让我研究算法推导,能力到了就可以跟他一块做项目发论文,不过感觉自己的进度有点慢,而且学的不太好,很是焦虑,以至于有点急。

Q:

所以可不可以 给大二的我一些大学的规划,以及学习上的建议?谢谢老师!

A:

准备得挺早的,很好。西瓜书学过了,就不太建议你再推公式了。

首先借助打比赛,你没给自己压力,去多看看开源的知名比赛的代码,我们现在不断带大家打真正的比赛,几乎每 2 个月一场,这个是非常锻炼实战和代码能力的。

其他:选一个方向进入 paper,看 paper,啃代码,复现。一个 paper 就是大项目。然后进实验室(如果你们学校有好的 ai 实验室),跟着博硕们做研究,发 paper。

如果代码能力不够,无法内化为自己的知识,可以看看我以前写的这篇文章,3000 字 8 个角度细说怎么提高代码编程能力。

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人工智能相关岗:什么样的技能和履历在找实习工作的时候有优势?插图1

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不知道
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