成为机器学习工程师：真诚建议与务实路径

成为一名机器学习工程师是一项令人兴奋的职业选择，它不仅薪酬丰厚，而且充满了挑战和创新的机会。然而，要想在这个领域站稳脚跟，你需要付出大量的时间和努力，这一过程远非轻松。 每周学习至少10小时 首先，你必须每周投入至少10小时的时间来学习机器学习相关的知识，这不包括你在日常工作中已经做的事情。这听起来可能有些苛刻，但要想成为最炙手可热的科技岗位之一，没有捷径可走。你需要不断学习和实践，甚至在繁忙的日常生活和工作之余，也要坚持这个习惯。这种持续的学习和记录为我在职业生涯中打下了坚实的基础，我已经在Medium上发表了超过150篇技术文章，涵盖数据科学和机器学习等多个方面。 延长职业时间线 即使拥有理想的背景，通常也需要至少两到三年的时间才能完全具备成为顶尖公司机器学习工程师的条件。不要抱有幻想，认为几个在线课程和项目就足以进入这一高薪领域。尽管在线认证可以帮助你掌握数据科学和机器学习的内容，但在当前竞争激烈的就业市场中，仅凭这些往往不足以找到理想的工作。许多试图走捷径的人最终都未能成功。 为了成为一名合格的机器学习工程师，你需要扎实地掌握数学、统计学和编程等基础技能。此外，真实的项目经验也是必不可少的，因此我通常建议初学者先从数据科学家或软件工程师做起，逐步积累经验，再转向机器学习工程师这一职位。 避免追逐热点 机器学习工程师并不是人工智能工程师，不要以为简单调用ChatGPT这样的聊天API就能被视为这个领域的专家。作为一个真正的机器学习工程师，你需要深入理解模型和算法的原理，并具备坚实的统计学习理论和基础知识。这包括熟练掌握梯度下降、逻辑回归、支持向量机等核心算法。 很多人自称掌握了这些基础知识，但实际上了解得并不透彻。我曾面试过不少候选人，发现他们甚至连用微积分解释梯度下降都无法做到。不要急于学习那些热门话题，如自然语言处理、计算机视觉或生成式AI。前三到四年应专注于打下坚实的基础，这样才能在面试中表现出色。事实上，大多数机器学习工程师的岗位主要涉及经典监督学习，工作内容更多是调整已知算法以解决具体问题。 这是一条艰难的路 成为机器学习工程师绝非易事。你需要在数学、统计学和编程等方面有深厚的基础，还要具备软件工程或数据科学的实战经验。即使是最完美的背景——STEM硕士或博士——也需要很长时间的努力。如果你来自非传统路径，这会更加困难，但这并不意味着不可能实现。你需要诚实地问自己，是否愿意至少投入2-3年（大多数情况下是4-5年）的时间来进入这个领域。 个人而言，我愿意用四年的时间换取几十年做着热爱工作的机会。虽然这条道路很漫长且充满挑战，但这种挑战本身也给我带来了成就感。如果你真心想成为机器学习工程师，建议参考我在另一篇文章中详细阐述的职业规划路线图。 业内人士评价与公司背景 在科技行业，机器学习已成为最具发展前景的领域之一。成为一名机器学习工程师不仅需要深厚的技术背景，更需要持久的学习动力和实践能力。业内专家普遍认为，扎实的基础和持续的进步是成功的不二法门。许多成功的工程师都是通过长期积累，逐步提升技能水平，最终达到高水平的。如果你对此感兴趣，不妨联系我，进行一对一的辅导，帮助你更好地规划职业路径。