本文经AI新媒体量子比特（公众号ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处。28岁物理工程师，转AI值不值？机器学习工程师在企业中的现状如何？今天Reddit论坛上迅速发酵的求助帖：我是物理工程师，对现在的工作没那么感兴趣，甚至有点想回学校逃避现实和责任。毕业前有人建议我做机器学习，这也启发了我去做计算机视觉方面的实习，多做项目。目前我已经有一份工作，我想“重新思考”这条路。目前的工作可以看出数据处理的重要性和繁琐性。不确定如何轻松地将机器学习项目集成到依赖DOS系统的公司中，但我认为统计分析对于找到生产问题的根本原因很重要。基于以上原因，我更倾向于参加为期一年的人工智能专业硕士项目。但是，我想知道大中型企业中数据/机器学习工程师的工作到底是什么？我不打算再做程序员了，因为我28岁也没那么年轻了，而且我的大部分知识背景都和物理有关。我觉得在这种情况下，我还不如那群搞电脑的人有竞争力。那么，我是不是应该放弃工作，选择读书呢？我知道向陌生人寻求帮助似乎是不明智的，但我希望能从别人的故事中为自己找到帮助。一时间，这个帖子众说纷纭。网友们从不同角度拼凑出了机器学习工程师的真实作品。ML工程师的职位有点尴尬。网友mimighost表示，首先要端正对机器学习工程师的认识。可以说，这个立场本身就有些矛盾。他认为一个机器学习工程师首先应该是一个合格的程序员，你的编程能力应该超过你掌握的所有科学知识。因此，即使你是非专业的物理工程师，也应该首先把改进点放在编程本身上。Mimighost认为，机器学习工程师在程序员队伍中的位置非常有限，而且位置本身也是矛盾的。但可以考虑向机器学习研究员或研究科学家方向发展。想要发展成这样，只读硕士一年恐怕是不够的。年龄不是门槛。有网友和发帖人有过类似的困惑，说28岁就是年轻人竞争同一份工作，会不会没有优势反而有劣势。这个问题不难理解。“一个35岁的程序员应该做什么？”也是国内程序员关心的问题之一。网友fakemoose认为，在这个年龄段，无论怎样，都不要去应聘非常入门级的职位，应该把积累的工作技能发挥出来。有网友不满，称在数据科学领域，即使是入门级的收入也超过了美国人口的90%。有更多不同的声音：如果年龄超过40岁，可能是一个限制因素。——分析师___apu我30岁从物理转机器学习，所以这个年龄转行是可以的，而且是自学的。——健忘症大多数人认为28岁还很年轻。大多数人博士毕业后年纪也不小了，有很大的资本去探索新的领域。年龄不是门槛，行业经验才是。学好数据科学许多有过经验的人都表示，数据科学技能是转行后最大的挑战。物理学去人工智能？实际上是一个加号。网友i_love_FFT说他是一个乐观主义者。如果你能在当前领域找到一家高科技公司，物理学背景是一个加分项，也是必须的。今天几乎每家科技公司都在建立机器学习团队。虽然对于完成大量在线编程课程和网站AI证书的人来说很容易，但最大的挑战始终是找到能够理解数据本身的人！如果你有物理工程背景，你将对基于物理的数据有很好的理解，包括传感器数据、物理系统模型等。这种技能，再加上对机器学习的兴趣，是求职时的亮点。除了数据科学，请学好Python。网友Heartomics表示，他最大的障碍是接受Pythonic的做事方式。推荐学习资源，成为Python专家需要什么：https://www.youtube.com/watch?v=7lmCu8wz8roADayinaMachineLearningProgrammer那么，程序员的一天是怎样度过的呢？来吗？一位机器学习工程师总结了他在全球拥有超过100,000名员工的系统集成商的时间表。他说理论上，他们的工作就是设计模型，调优模型，搭建NLPpipeline，重构数据科学家写的代码，做一些云端的任务，对吧？但实际上，他需要做的就是客户想要什么。我的身份也是多变的：可以是Python开发者、数据工程师、数据科学家、数据分析师。虽然这些在我看来很相似，但从客户的角度来看，区分这些职位会让任务变得更加多样化。大概：我是一块砖头，需要搬哪就搬哪。目前同时在做三个项目：一个与销售相关，一个需要代码重构的成熟项目，以及一个从PoC到NLP的迁移项目。一天的日程安排如下：09:00电话会议09:30开始NLP项目（Python）11:00电话（1小时）讨论销售项目12:00午餐12:30电话演示时间13:00项目工作（Python)15:00讨论项目16:00查看同事模型的文档设置和超参数。17:00回家。嗯？朝九晚五的程序员？传送门Reddit原帖地址：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/cxhvbd/d_what_is_the_reality_of_machine_learning_engineer/
