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Reddit用户“哭诉”:我不是算法工程师,我是“调参侠”

发布时间:  来源:河洛网

首先,我想问一下,你认为自己是“调包侠”还是“调参侠”?

Reddit用户“哭诉”:我不是算法工程师,我是“调参侠”

我想不是每个人都有回答的勇气,但这种不安确实在所有员工心中。

各公司正在开发机器学习平台,希望模块像积木一样。 过去两年爆发的神经网络体系结构检索( NAS )的相关研究目的也是“搭积木做模型”。

最近,Reddit的前哥哥“大方”地承认了自己的调参行为,觉得来到公司骗取了工资。 他多次后悔,当初就应该成为软件开发工程师(应该成为调包侠吗? “是”。

这位仁兄,本科是计算机、硕士研究生生物信息,主要研究领域是机器学习、统计和概率。 平时工作的语言是r和Python。

我的工作有什么意义? “工业革命”赋予人们最多的是工作,减少田地的劳动人口。 在满足了最低水平的欲望之后,我们开始思考工作的意义。

下面是这位小哥哥的Reddit译文。

x是我每天的工作,是清洗数据、编写脚本、数据可视化、底层机器学习算法( tSNE降维、k均值聚类等),利用前人提出的经典算法。

没有人来review代码! 我也不需要上传代码到GitHub。 只有队里的人才能看。 我也不需要做单元测试。

也不使用Hive、Spark、Kafka、CI/CD、Hadoop、AWS、GCP、Docker等用户接触工具。

我不知道自己在做什么,觉得做什么都没有意义。

在一次采访中,他们在对我使用Git或单元测试吗? 谁来review代码? 我知道如何提供代码和持续集成无法回答这些问题。

我很着急。 同事们可能在泡沫中工作。 他们不想学习新技术,甚至讨厌我的上进心。

我工作了四年,但我觉得比刚毕业时情绪低落。

之后,我开始找工作,接受了面试。 面试官问了KNN的原理,我意识到我不知道公式! 是的,我学过,但是我忘了! 现在只要sklear.neighbors就行了。

可悲的是,我认为我的能力没有进步。 每年都有资金。 毕竟这是科学,我们也写论文,但不在作者名单上。 因为作者太多了。

人人都是机器学习领域的天才,只是在jupyter上写代码,仅此而已,也是初级数据分析师。

我以为自己失去了记忆。 本科时我最擅长的C++/Java,现在都忘得一干二净了。 我想知道如果我选择开发软件的话,会不会好一点。

我可能注定要成为失败者! 我周围也挤满了自我感觉良好的人,10年后,我想他们的工作内容也还是这些。

理想和现实的差距在哪里? 看到这个故事,大家可能多少有同感,虽然是高学历,但会变成更大的失落。 工作内容重复,没有看的喜悦。

入行之前,你眼中的AI就是改变人类的未来。

入行后,你眼中的AI成了黑匣子的模特。 我想要更漂亮的数据,更大的模型。

“人有多少,有多少智能”,即使在深入学习的时代也是如此,各大AI公司最先招募的就是标注人员。 科研机构发表新数据集的论文也将发表自己用了多少人、时薪是多少美元等。

AI进行很难吗? 说入行难和说计算机专业难,应该是同一浪潮的“退党劝告”。

计算机专业很难:计算机必须学习编译原理、体系结构和计算机网络。 另外,必须徒手制作网线(美好的回忆,第一次充满成就感),然后去看软件工程。

简单:各种7天速成,到处都有“Python教室”的广告。

AI行业入门难:不能学习各种数学原理吗? 周志华和李航老师的著作不被称为入门30次吗?

AI行业入门简单: GitHub一搜索,什么都不会吗? 本科有能开多个顶会的人,也有博士毕业后还很难分发的人。 这个差异可能因人而异。 所以难易度不能一概而论。

网民也说:“你支持哪一方? ”的声音越来越多。

但是,“一句话,请大家安静地听我说”,如果数据和特征很重要的话,深度学习的好处不也还有不少吗?

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