Это руководство и совет, написанные Сяо Си для инженеров [квази]алгоритмов.
рисунок
Вероятно, из-за того, что осенний набор будет утвержден заранее, Xiaoxi получила большую помощь от мелких партнеров для выбора работы/команды на фоне Zhihu и WeChat. Итак, Сяоси написал здесь пост о грамотности, чтобы дать рекомендации братьям и сестрам, которые вот-вот закончат учебу.
Если в описании есть какие-то неточности, опытные водители могут указать на это в комментариях.
Говоря о названии домашней работы, это действительно утомительно для ослепительно высоких существительных. Друзья, которые пережили осенний набор, наверняка испытали на себе трудности выбора работы:
- Компания XX набирает исследователей искусственного интеллекта, боюсь, это очень высококлассно.
- Компания XX набирает NLP-инженеров, по звуку ничем не отличается от java-инженеров.
Уважаемые джуниоры и сениоры, которые собираются найти работу, не дайте себя одурачить HR-дамам.Хотя должности не высокие и не низкие, характер работы и упор на способности очень разные для разных должностей.
Все должности, которые начинаются с концепций, связанных с ИИ, будь то исследователь/инженер-алгоритм/исследователь-алгоритм/технический исследователь/инженер-исследователь/инженер, могут единообразно пониматься как эквивалентные концепции. На самом деле не должно быть равнозначно, но на самом деле в Китае есть большое количество должностей "исследователей", которые занимаются разработками в узком смысле.Яркие глаза), есть и такие компании, которые не ловят волну ленивы, независимо от характера работы, их все вместе называют «инженерами / персоналом НИОКР».
Обзор
Обратитесь к Чжиху@говардОтвет на этот вопрос????, алгоритм сообщений в интернет-индустрии в основном делится на три типа:
- Инженер-алгоритм, ориентированный на бизнес (разработка): наиболее типичный инженер-алгоритм, большинство из которых набирается на рынке, в основном в бизнес-отделе. Некоторые крупные технические отделы с независимым бизнесом (такие как бюро переводов Baidu отдела НЛП Baidu) также могут иметь небольшие команды с таким позиционированием, а научно-исследовательские институты редко имеют их, если у компании действительно не хватает денег. Основная цель такой должности — быстрое решение алгоритмических проблем в бизнесе, а результаты инноваций могут быть оформлены в виде патентов.
- Инженеры-алгоритмы, ориентированные на исследования (НИОКР): в основном сгруппированы вТехнический отдел большой фабрики, научно-исследовательские институты Дачанга и крупные бизнес-подразделения также могут иметь небольшие группы с таким позиционированием. Основная цель этой должности - сосредоточиться на преодолении сложных алгоритмических проблем в бизнесе.Результаты исследований обычно публикуются в виде патентов или статей или могут не публиковаться.
- Исследования в узком смысле (Research): в основном сосредоточены вИсследовательский институт Дачанга/лаборатория искусственного интеллекта, технический отдел крупного завода также будет иметь команду или группу с такой ориентацией, в то время как бизнес-команда редко набирает настоящих исследователей. Эта должность сосредоточена на изучении академических границ, а также должным образом позаботится о долгосрочных потребностях бизнес-направления с основной целью укрепления влияния в отрасли (бумага является основной формой выражения).
Очевидно, эти три категории должностей, сверху вниз:
- Спрос на рынке снижается
- Неопределенность (трудность получения результата) последовательно возрастает
- Требования к исследовательским и инновационным возможностям возрастают в порядке
Сяо Си некоторое время работала на должностях в области исследований и исследований и разработок, и в настоящее время у нее нет возможности связаться с деталями позиций по бизнес-ориентированным алгоритмам, поэтому соответствующие объяснения таких должностей предоставляются основной бизнес-группой. крупного завода.@кроличий соуспоставка.
Прежде чем мы начнем, позвольте мне заявить, что содержание этой статьи предназначено только для общего обсуждения, что взгляды и опыт не могут быть воспроизведены всеми людьми во всех командах. Разные компании имеют разные определения лаборатории искусственного интеллекта, и разные бизнес-команды имеют разное позиционирование и требования к инженерам бизнес-алгоритмов.Два отдела исследований и разработок одной компании и одной и той же команды также могут иметь очень разное позиционирование.Таким образом, метод открытия этой статьи заключается в проведении общей популяризации науки для юниоров и юниоров.Просьба не брать пример, чтобы быть более правдивым.
Research
Я видел предложение раньше, независимо от того, как компания претендует на звание технологической компании, слово «бизнес» все равно должно быть скрыто перед словом «технология». Поэтому, даже если это интернет-компания, такая как Google и Baidu, она должна быть в первую очередь бизнесом, а уже потом технологиями. Пост исследований, на первый взгляд, естественно, противоречит коммерциализации, и результат часто очень непропорционален входу.
Для самого предприятия необходимо выделять много ресурсов (денег, талантов, времени и т. д.) Исследовательской группе, чтобы получить видимые выгоды. И результат исследовательской группы трудно измерить деньгами, эти легкие или тяжелые результаты научных исследований будут преобразованы вВлияние отрасли, что очень важно для привлечения лучших специалистов и разработки долгосрочных стратегий. Кроме того, инвестирование в долгосрочные исследовательские проекты — это еще и проявление чувства социальной ответственности, ведь это высокорисковое и высокоинвестиционное вложение имеет возможность спровоцировать огромные изменения в отрасли и даже во всем человеческом роде (такие как AlphaGo от Google, ResNet от Microsoft и обучение смешанной точности от Baidu, Ring Allreduce).
Однако большая часть крупных инвестиций в научно-исследовательский институт привела к очень незначительному росту доходов и влиянию, которое даже больше может ощущаться личным исследователем.способностьСравниватьприбыль, платаСравниватьогромный разрыв в выпуске. Google ждет Alpha Go и BERT, Microsoft ждет ResNet — это не несколько долларов, вложенных за одну ночь. Следовательно, то, чего не может избежать любой занимающий исследовательскую позицию, — это проблема выпуска. Для получения важных результатов могут потребоваться годы предвосхищения, но компаниям, очевидно, трудно дать вам это время проб и ошибок. Даже если технология компании очень инклюзивна, вам нужно подумать, сможет ли ваша собственная молодежь выдержать такой риск.
Вспоминая то время, когда я проводил исследование с большим парнем и группой лучших друзей, мне всегда приходилось время от времени рассматривать нерешенную проблему:
Если ACL зависнет, через полгода будет 0 (ﾟдﾟ)
ACL был поражен, но я не могу доказать никакого воздействия в краткосрочной перспективе (｡ ́︿ ̀｡)
Я хочу получить повышение и прибавку к зарплате, но нахожу, что выхода нет m(_ _)m
Это не принесло компании богатства и не улучшило ее влияние, так что же является защитой должностной инструкции? …>_
Я слишком южный. . .
Вот почему большинство членов исследовательской группы являются кандидатами наук. Все в команде очень хороши, обычно начиная с Top 2. Хотя я наслаждаюсь удовольствием, которое приносит столкновение мудрости и прилив вдохновения в дни исследований, тощая реальность привела к исследованиям в отрасли. команды - каждый раз, когда маленький партнер с суперспособностями уходит, потому что вход и выход далеко не пропорциональны, мне становится очень грустно. \
Поэтому, прежде чем слепо поклоняться и следовать веянию Исследований, нужно сначала задать себе вопрос,Достаточно ли ваших способностей и любви, чтобы взяться за эту рискованную и малоэффективную работу? Вы действительно любили исследования алгоритмов до такой степени, что бросили свой бизнес?Одного только «отлично» в общем смысле далеко не достаточно, чтобы поддерживать эту позицию, а «отлично» — лишь необходимое и недостаточное условие для исследовательской должности.
Research&Development
Должность R&D или должность инженера-алгоритма, ориентированного на исследования, намного мягче, чем должность исследователя. После того, как Xiaoxi перешла от жизненного статуса Исследовательского поста к статусу НИОКР, суммированный опыт
«Физический труд заменил часть умственного труда, физический стресс заменил часть умственного напряжения, и были добавлены некоторые оковы».
В отличие от исследовательской должности, должность инженера-алгоритма, ориентированная на исследования,Требования к проблеме часто исходят от бизнес-линии, а результаты исследований должны быть напрямую переданы бизнес-линии.Бумага и академическое влияние не должны рассматриваться как первая цель.. В отличие от поста инженера-алгоритма, ориентированного на бизнес, большинство бизнес-требований (алгоритмических проблем), связанных с постом алгоритма, следующие:Проблемы большие, а исследования более сильные, часто требующие нескольких месяцев концентрированных инвестиций, но однажды решенные, они принесут огромные онлайн-выгоды.. Вот несколько примеров из НЛП:
- Интеллектуальный ответ на вопрос / понимание прочитанного в поисковом бизнесе: если это не сделано хорошо, это не приведет к тому, что поисковая система станет непригодной для использования напрямую, но как только это будет сделано хорошо, это значительно улучшит поисковый опыт пользователя.
- Проблема сопоставления текстов в рекламном бизнесе: его можно использовать, если он не сделан хорошо, это не что иное, как заработок меньшего количества денег, но когда он сделан хорошо, это реальные деньги + пользовательский опыт, приносимые высокой конверсией. ставка.
- Проблема светской беседы в бизнесе диалоговых роботов: если это не сделано хорошо, это не приведет к прямому зависанию основной службы диалоговой системы, но как только это будет сделано хорошо, это принесет пользователям большое чувство удивления. и эмоциональная добавленная стоимость.
Здесь следует обратить внимание на различие сложности задач, стоящих перед исследовательским постом. Исследовательские позиции часто значительно сложнее. Например, в бизнесе диалоговых роботов потребность в исследовательской группе может стать проблемой «понимания диалога в открытой области». компании диалогового бизнеса., и даже стал лидером трека одним махом. Но проблема в том, что весь мир уже давно борется с этой проблемой.
Из этого видно, что позиция R&D должна сталкиваться с проблемами по сравнению с позицией Research.Неопределенность намного меньше, а выходная кривая намного более гладкая.. Хотя исследования и разработки по-прежнему нуждаются в достаточной инновационной способности и способности решать проблемы, легче получить результат, который соответствует усилиям и способностям (если только не возникает ненадежный спрос).
Таким образом, для некоторых требований к алгоритму, предъявляемых бизнес-направлением, это может быть связано с тем, что проблема недостаточно сложна или ваша чувствительность в этом направлении уже хорошая, тогда вы можете успешно пройти несколько раундов итераций стратегии для решения проблемы. исследована, и дана версия, которую можно запустить. По сравнению с опытом Исследования, решение проблемы алгоритма принесет огромные сюрпризы отцу бизнеса, но будет более скучным и менее удовлетворительным для меня, ведь есть временные узлы, а онлайн-производительность (Эффективность) скована, а некоторые идеи, которые слишком изобретательны, нелегко реализовать. Кроме того, результаты исследований должны быть запущены для бизнеса, поэтому неизбежен некоторый повторяющийся ручной труд после набора процессов тестирования и развертывания.
Помимо упомянутой в этом абзаце проблемы кандалов и «скуки творческого ручного труда», еще одна проблема позиций НИОКР заключается в том, что вам труднее успевать писать статьи, с одной стороны, из-за расписания. причинам (хотя у вас есть несколько месяцев Времени на изучение стратегий, но это не даст вам времени на написание статей), с другой стороны, результаты исследований, которые могут решить основные бизнес-задачи, скорее всего, будет неудобно раскрывать общественности ( хотя вы чувствуете, что инновации и прорывы не очень велики), но конкурирующие продукты, скорее всего, не смогут совершить этот прорыв за короткий период времени, что обеспечит рыночную конкурентоспособность бизнеса).
Поскольку требования к проблеме уточнены из бизнес-направления, очевидно, что сообщение об алгоритме, ориентированном на исследования, более эффективно, чем сообщение о бизнес-алгоритме.Трудно увидеть полную картину бизнеса. Таким образом, вы, возможно, решили серьезную проблему для вашего поискового или рекламного бизнеса, что привело к значительному улучшению, но вы все еще не знаете, как создать простую поисковую систему или рекламную систему. Однако из этого недостатка можно вывести и преимущество, т.Вы можете быть подвержены трудноизлечимым заболеваниям в основных направлениях деятельности предприятия одновременно.
Поэтому, прежде чем следовать тренду и преклоняться перед постом об алгоритмах, ориентированных на исследования, вы могли бы также задать себе два вопроса:Насколько у вас есть способности и энтузиазм для исследования и решения алгоритмических задач? Вы достигли уровня исследований? Вы больше любите бизнес или больше любите алгоритмы?
Development
Выслушав опыт Сяо Си в постах исследований и постов НИОКР, следующее@кроличий соуси@маленький олень оленьРасскажу об опыте публикации бизнес-алгоритма.
По сравнению с первыми двумя позициями риск позиций бизнес-алгоритма относительно низок, а результат более предсказуем, кроме того, есть очень важное преимущество.Можно увидеть всю картину бизнеса. Понимание проблемы на макроуровне очень помогает, будь то более подробные технические моменты позже или развитие в направлении управления.
Как следует из названия, бизнес-ориентированный инженер по алгоритмамОсновная цель - решение бизнес-задач, а для бизнеса с явной коммерческой ценностью большинство алгоритмов, используемых бизнес-подразделениями, были отшлифованы академическим сообществом в течение длительного времени, поэтому, как правило, нет необходимости тратить столько усилий на алгоритмы, сколько исследователи и инженеры-алгоритмы, ориентированные на исследования. перспективное исследование. Здесь я хотел бы подчеркнуть, что, хотя мы в основном не тратим много усилий на перспективные исследования алгоритмов, инженеры-алгоритмы, ориентированные на бизнес, также неотделимы от инноваций и мудрости.Это не чисто эмпирический ручной труд, но необходимо переключить точки зрения и более реалистично решать проблемы с точки зрения пользователя.
Нам нужно обнаружить пользователяБоль и трудности,предложитьЭкономически эффективнымРешение запускается быстро, действие алгоритма постоянно тестируется, а стратегия корректируется на основе отзывов реальных пользователей.Итерация туда и обратно. В этом процессеПо сравнению с инновациями алгоритма мы уделяем больше внимания управляемости, ремонтопригодности и онлайн-производительности/эффективности вывода алгоритма.. Ведь улучшение сложного алгоритма на стандартном наборе тестов на несколько баллов, для пользователей, реально использующих продукт, с большой долей вероятности они вообще не почувствуют оптимизацию эффекта, а реально почувствуют на сотни. тысячи преимуществ, приносимых сложным алгоритмом миллисекундной задержки.
Исследователь и исследователь часто решают проблемы с точки зрения алгоритмических моделей. Напротив, инженеры бизнес-алгоритмов умеют решать проблемы более открыто и изобретательно, например, компенсируя и обходя узкие места алгоритма с помощью дизайна продукта или других методов. Они неотделимы от знакомства с продуктами и бизнесом, понимания пользовательского опыта и всевозможных вспышек яркости.
С точки зрения ежедневного рабочего ритма она также значительно отличается от команды Сяо Си. Поскольку у бизнес-группы много и четких потребностей, ей нужно быстро выполнять итерации.Поэтому от наших инженеров по бизнес-алгоритмам требуется относительно высокая эффективность программирования, они могут быстро решать поставленные задачи и идти в ногу с бизнес-ритмом непрерывной высокоскоростной оптимизации.
Подводя итог, если вы больше любите бизнес и хотите решать проблемы с алгоритмами в реальном бизнесе, тогда вы можете рассмотреть возможность использования бизнес-алгоритмов, таких как Rabbit Sauce; если вы любите алгоритмы и больше исследуете и хотите решать алгоритмические задачи, которые являются более сложными и прибыльными. , то Вы можете рассмотреть возможность работы инженером по исследовательским алгоритмам или даже исследователем с более высоким фактором риска, таким как Сяо Си.Я надеюсь, что каждый сможет сделать рациональный выбор в соответствии со своей ситуацией и избежать слепого поклонения и слепого следования тренду.
[Поиск работы на собеседовании] Связанное чтение:
Ускорьте стажировку! [ByteDance] Доступны все виды позиций!
Ускорьте стажировку! [Alibaba Dingding] Технические стажеры-2021 толкают!\
Найди меня внутри! Вы можете выбрать множество вакансий для стажировок Huya Live 2021 ~\
Обзор некоторых стажировок в 2019 году
Повтор конкурса прогнозов покупок в магазине JDATA 2019 (план чемпионата)\
Надо прояснить! Свертка, параметры сепарабельной свертки и расчет FLOP!\
Ссылки и указатели C++ и квалификаторы констант const, можете ли вы сказать пару слов?
Чтобы больше поделиться, нажмите и удерживайте, чтобы подписаться на эту официальную учетную запись: