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微软校园招聘，微软校园先锋( 五 )

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03.非名校+非大牛+转专业做AI要谨慎
“晓飞”认为 ， 对于名校NB的硕士生 ， 为了具备和博士竞争的资格 ， 建议在一个细分领域(nlp, cv之类的)深入沉淀 ， 出点论文 ， 然后争取去AI应用组或者NB的业务组里去写模型 。
对于普通的AI背景一般的非博士生 ， 如果想做系统还好 ， 要是想做模型……努力提升自己争一个好的业务组AI岗的机会 。
对于非名校+非大牛+转专业 ， 建议甚至思考自己是不是要做机器学习 。这是一个有门槛的 ， 竞争非常激烈的领域 ， 现在AI待遇高 ， 但那是有泡沫的 。
一旦各种成熟的机器学习平台搭建好了 ， 就不再需要太多调包侠调参侠 ， 业务组不需要那么多AI工程师 。
所以 ， 不是一定要在AI上面挤 ， 去学分布式系统、云计算、移动端开发其实也挺好的 。就算一定要搞AI ， 作为程序员的基本功还是得学好 ， 在成为所谓的AI工程师之前 ， 首先先成为一名优秀的软件工程师 ， 写出高质量的代码吧 。
知乎用户“张戎”认为 ， 人工智能领域肯定大有前景 ， 至少从目前的发展趋势来看是这样的 。不过计算机视觉、自然语言处理、语音、推荐系统等方向竞争激烈也是可以理解的 。
毕竟这些方向是人工智能的经典方向 。既然是经典方向 ， 那么就无法避免人数众多 ， 同质化竞争激烈的情况 。
如果是做人工智能领域的 ， 其实大可不必完全把自己固定在某个方向上 ， 并不是说在学校研究计算机视觉之后在工作中就只能够做计算机视觉 。
也不是说在学校从事自然语言处理研究的到了公司之后就无法做语音识别 ， 更不是说做推荐系统的以后就无法做其他业务线 。
”个人感觉 ， 用机器学习技术来改变传统的一些业务 ， 给传统的一些业务带来新的活力也是机器学习从业者的价值所在 。无论是互联网公司里面的安全、运维、测试 ， 还是金融公司里面的投资、量化、期货交易 ， 其实都可以尝试着用机器学习的方法来改进 。
在机器学习竞争的下半场 ， 估计不仅仅是计算机视、自然语言处理、语音、推荐系统等方向才能够使用机器学习 ， 而是会有越来越多的领域融入机器学习的大环境中 ， 形成所谓的 Machine Learning + ， 或者 AI+ ， 机器学习加上领域知识感觉才是未来机器学习从业者的竞争力 。”
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