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宋宋 数据领袖Lv6
发表于2020-3-26 15:39
楼主
从事的工作方向算是AI的应用领域吧，但是比较冷门，供应链领域。我觉得AI从业者容易被各种科技新闻，融资数字和故事给洗脑。为什么这么说呢？因为各种科技新闻，融资数字和故事都在说某某大牛，某某独角兽在某个顶会上发了多少paper，拿了多少个冠军等。AI技术从业者看到这些宣传后趋之若鹜，简历上大家都塞满了这些，这样招聘的HR从简历上去筛选人选，自然在顶会上有paper，比赛拿了多少名是最吸引人眼球的。
但是对于企业来说，为了提升5%的正确率，投入产出比太低了。况且实际业务中的复杂性往往比模型高。可能要在理论/仿真证明能提升15%，在实际中才能换来5%的提升。那么什么样的AI人才是企业真正需要的？
两种：
再说一下探索前沿的AI人才。这类人才更符合大家的认知，顶着顶会和比赛冠军的光环，被一群AI技术从业者或者学习者膜拜。这类人才在当下更多的是在一些前沿的探索，发发paper，参加顶会和比赛给企业起到很大的市场宣传作用。这类人才不是每个公司都会设置的职位，毕竟是对未来的投资，当下不能带来利益。所以一般大厂会有很多这类的研究员岗位，包括很多实际工程岗也干这活。
我对自己评价，不适合在技术上深挖，不是比赛型选手，但我解决实际业务问题。我也阅读前沿paper，来看看新方法，有时候会复现一下做尝试。
来源互联网
但是对于企业来说，为了提升5%的正确率，投入产出比太低了。况且实际业务中的复杂性往往比模型高。可能要在理论/仿真证明能提升15%，在实际中才能换来5%的提升。那么什么样的AI人才是企业真正需要的？
两种：
- 解决实际问题的
- 探索前沿方向，突破点的
再说一下探索前沿的AI人才。这类人才更符合大家的认知，顶着顶会和比赛冠军的光环，被一群AI技术从业者或者学习者膜拜。这类人才在当下更多的是在一些前沿的探索，发发paper，参加顶会和比赛给企业起到很大的市场宣传作用。这类人才不是每个公司都会设置的职位，毕竟是对未来的投资，当下不能带来利益。所以一般大厂会有很多这类的研究员岗位，包括很多实际工程岗也干这活。
我对自己评价，不适合在技术上深挖，不是比赛型选手，但我解决实际业务问题。我也阅读前沿paper，来看看新方法，有时候会复现一下做尝试。
来源互联网
