[請益] 想找機器學習的工作- 看板Tech | 美容美髮公開資訊
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看板Tech_Job
標題[請益] 想找機器學習的工作
時間Tue Jun 27 09:21:57 2017
各位前輩大家好 小弟是物理系出身 最近要退役了準備找工作,希望能獲得一些建議 先介紹一下背景: 1. 物理碩士,碩士論文為類神經網路的物理性質 論文主題是機器學習 但既然是物理所,研究所注重的自然跟資工所相去甚遠 目前修過andrew Ng的線上課程,以及上到一半的機器學習基石 基礎的機器學習常識還是有的 2. 程式能力 研究所主要使用MATLAB 雖然C也會使用,但只有跑模擬使用,寫法也比較不簡潔 PYTHON 只有拿tensorflow做過基礎練習,沒有實際用來解決過問題 想請教的問題: 大概要準備什麼知識爬過文大約有個底了 但對找職缺上有點徬徨 1. 職缺名稱: 請問"data scientist"這個工作職缺可以學到東西嗎? 自知自己的程式能力遠不及資工背景的人 因此"演算法工程師"之類的職稱應該是沒機會 我目前找工作,主要是找"機器學習工程師"這類的職缺 但是不知道data scientist是否能學到東西 還是說只是套套資料和使用幾個現成的套件,去當苦力而已? 怕資工會不會有類似"一日設備,終身設備"之類的情形出現? 還是可以試著應徵看看去練練功? 2. github的重要性? 看過一些文章說github很重要 但...目前可能沒時間搞一個起來 同時由於以前編寫的程式以解決自己問題為主 (ex: 跑模擬、控制儀器) 不然就是一些練習ML的code 這樣似乎沒有上傳的價值? 我是應該花時間整理以前寫過的code上傳github 或是乾脆放棄這件事情,多準備一些ML的知識呢? 3. RK是什麼? 找工作時有些職稱會寫RK 跟RD有什麼差別? 4. 還有什麼可以證明自己的事情可做? 目前主要以上ML課程的方式來提升自己 雖然可以幫助了解ML但是感覺對履歷的幫助不大 但是如果要做一個專題出來在沒有人指導的情況下又有點困難 是否有其他方法能增加自己履歷強度? 如上 很清楚台灣的ML機會不多 已經做好被洗臉的心理準備了 還是希...[心得] ML engineer Quant 面試心得- 看板Soft | 美容美髮公開資訊
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