• 如何才能实现我成为 AI 工程师的理想?
  • 发布于 2个月前
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近日,Reddit 论坛的 AI 板块上,有一位年轻人发帖提问:如何才能实现我成为 AI 工程师的理想?

由于家庭的原因,他没能完成自己的大学学业,按照他的个人描述,目前他似乎正在从事着服务行业相关的工作,但是他心中对于成为 AI 工程师的一团火一直没有熄灭,所以他来到论坛求助,希望能够得到专业人士的建议。

他的问题得到了不少 AI 从业者的关注,大家纷纷献计献策鼓励他继续走下去,我们对这些回答进行了筛选与整理,如果你也有同样的梦想,不如看看这篇文章,或许能够给你一些启发。

提问者言:我有一个梦想
如标题所言,我有一个梦想。我一直以来就希望投身人工智能领域,但由于家庭原因,我没能拥有自己的学术生涯。现在我 25 岁了,我厌倦了服务行业工作,这样的工作让我毫无成就感——除了看书和翻翻博客之外,我没有任何有意义的事可做。
 
最近,我辞掉了工作,开始专心学习。
 
我目前面对着两条有望指引自己通向梦想彼岸的道路:
 
1) 考进大学,攻读博士学位
很直接,但也非常困难。我需要参加入学考试,必须面对自己几乎为零的知识基础,也得不到任何有意义的支持。另外,就算是考进了大学,我的生活也有问题,而且可能再面对十年以上的贫困生活。虽然我并不介意贫困的生活,但我希望了解是否还有更多更好的选择。
 
2) 自学编程以及其它相关技术(数学等等),并尝试在行业内寻找工作
任何工作都可以,包括软件工程师或者开发者职位。真的,只要跟 AI 有一点关联的都行。在获得工作之后我会继续学习,并利用一切机会克服种种障碍。通过博客、社区活动以及交互等方式为问题提供创造性的解决方案。这基本上就是通过实际表现为自己树立名声,并努力借此争取研究职位。这个选项更好,我能赚到钱、能积累到实践经验、能够立刻激发自己的兴趣点,而且不至于为其它事情所分神。只是,我也不知道这样是否可行。
 
现在我的问题是:
 
a.) 第二条道路可行吗?(没有博士学位的我真的有机会获得研究岗位吗?)
b.) 还有其它选择吗?
c.) 你们会推荐哪些道路?为什么?
 
感谢大家抽出宝贵时间阅读本文。感谢你们给出的任何答案与指导。
 
补充:可能我说得不够清楚。在第 1 种选项当中,我需要参加入学考试,基本就是高中水平的考试,主要科目包括数学、物理和化学。我承担不起预备课程(太贵了),所以我打算花一年左右的时间自学并为这些内容做好准备。在这段时间里,我恐怕没办法把精力放在工作或者其它技能的培养上。至少我觉得可能性不大。

回答者说:什么时候开始都不算晚

回复 1:
我对机器学习学术领域并不熟悉,这里只想跟你谈谈第 1 个选项。这确实可行,因为你拥有工作经验,这意味着即使同样进行大学学习,你在动机、时间管理、现实目标、软技能等方面都高于 95% 的普通大学生。25 岁还不晚,上大学还完全来得及。
 
回复 2:
读博士这目标定得有点太远了,不妨一步步走起。先定一个比较可行的目标,并在明年之内步入正轨。你之前提到的那种孤注一掷的方式既没必要,也有点不切实际。
 
你肯定也清楚,不是每个人都适合成为开发人员或者在 IT 部门工作,不然怎么会有那么多人在工作几年之后彻底离开这个行业呢。万一,你也属于这样的情况,该怎么办?
 
我认为首要任务应该是了解情况,确定你真的很喜欢也很适合从事这方面工作。
 
那种技术训练营的短期培训课程是进军科技行业的最快方式,但局限性也很强。突击培训出来的人员,很难在求职当中与具备传统教育背景的求职者竞争。
 
先拿下计算机科学学位吧,很多学校现在也提供数据科学相关专业。
 
可能有些人会反对我的意见,但是在本科毕业之后,你可以至少先花一年感受一下行业里的工作氛围。真正的工作与学术研究完全不同,这段经历会帮助你获得所学习内容的使用背景,并教会你很多无法在学校里掌握的实践技能(包括版本控制、开发环境、CI/CD、生产部署、云托管、办公室政治以及软技能等等)。
 
接下来,你就可以更有信心地决定自己是不是要继续进修了。确定之后,你可以考取硕士学位,而且在具体的专业和导师选择方面,你一定会更了解自己的学习方向和未来职业规划。
 
整个过程大概需要 4 年到 8 年。到那时,你在数据行业中的定位将得到显著改善。其实你不需要读完博士,也能顺利进入企业工作。在工作一段时间后,你可以更肯定自己对现有工作满不满意,以及有没有必要继续攻读博士。(抱歉我可能给你泼了点冷水,但大多数人会发现自己没有必要读博。)
 
这是一条更加现实的道路,远比“我打算花十年时间攻读博士,然后从事机器学习行业”靠谱得多。
 
回复 3:
就算选第 1 种方案,你也不一定要忍受长达十年的贫困生活。如果你没有夸大自己的情况,那么你完全可以在入学时申请奖学金;只要努力学习并且取得理想的成绩,你就可以继续申请足以支持自己学业和生活的奖学金。特别是在研究生阶段,奖学金的选择就更丰富了。一旦掌握了一定程度的知识,你也可以选择带薪实习以及兼职工作。
 
第 2 种选项也是可行的,但从职业角度来看难度更大。** 没有学历证明,你的职业选择可能受到严重限制——这就是残酷的现实。** 如果你希望进入研究领域,这方面限制因素会变得更多,你可能最终还是得回归校园,或者采取兼职以及在线学习等方式才能践行自己的终极梦想。这是一条既需要技能、又需要运气的复杂道路,而结果永远充满不确定性。
 
如果是我,我会先申请奖学金。如果申请成功,那我认为第 1 种选项最简单。如果运气不好,那么你就要对自己的财务状况进行评估,并确定到底要选第 1 种还是第 2 种选项。

总之,咱们的目标是找到一个能让自己并行完成工作与学业的角色,这是种权衡——工作的收入不能太差,但也不能太好,因为过于优渥的生活会让你失去奋斗的动力。同样的情况在研究领域也是一样,收入既要够支撑你的开销,又不能严重影响你的判断。继续沿着这两条道路并行走下去,直到某一条路上出现正确的机遇。即使机遇没能出现,你在几年之后也将积累下丰富的工作经验与教育背景,这将使你成为一名极具竞争力的求职者。
 
回复 4:
虽然我非常认同自学这种方法,也相信这会是未来的主要学习途径——特别是考虑到互联网上已经出现大量优质的内容,但面对你的问题,我认为第 1 种选项更好。具体原因如下:

企业非常关心教育背景,特别是在 ML/AI 领域。他们对学历的要求非常高,所以除非你能够拿出极具吸引力的出色项目,否则很难与其他教育背景良好的求职者竞争。企业关注的可不是那些小型个人项目,而是专业环境下的大规模项目。根据我的个人经验,第一份入门工作真的非常难找。
就我所知,像 Triplebyte 这类企业仍然不设 AI/ML 门槛。测试实际上是最友好的考查方式,有些企业在求职者完成测试之前甚至不会询问教育背景——毕竟能力才是最重要的,正规教育背景只是个参考。这显然更适合你。
AI/ML 个人项目通常需要利用昂贵的硬件训练模型,处理大量数据同样需要付出可观的成本。
 
4) 正如其他朋友所言,在学校里你才能拥有足够的时间深入而透彻地开展研究,特别是在硕士与博士学习期间。你可以获得奖学金与助学金,甚至能够根据需要申请一些助学贷款。你未来的工资可能会高到足以轻松还款。另外,我觉得计算机科学专业在你博士期间提供的津贴,也要高于平均水平。
 
这只是我的个人观点,也许有说得不准确的地方,仅供参考。
 
回复 5:
你好!我是斯坦福大学的 AI 博士,以下我的一些观点:
 
a) 第 2 个选项是没有问题的,你可以参考这条推文和回复: https://twitter.com/chi p ro/status/1154260773062889473 
 
你只需要获得硕士学位就可以继续做学术研究,或者是直接在企业中获得在职进修支持(谷歌、微软、Facebook 等很多行业实验室都提供这类选项)。但正如以上推文所提到,这对你的自学能力以及技能组合要求非常高。
 
b) 考取硕士学位(无论是名校还是普通高校)都是个不错的选择!你可以参考以下链接获取与学业相关的细节信息:
 
http://www.oms c s.gatech.edu/ 
https://datascience.berkeley.edu/ 
 
这些你在兼职工作的时候就能看,不用怕。虽然这些内容跟博士入学考试一样,但其实并没什么大不了——你不需要像真的高考那样掌握物理或者化学知识。这里我推荐 Magoosh,可以说是备考的最佳选择了:  https://gre.magoosh.com/ 
 
c) 我个人更推荐第 2 个选项。因为如果没有任何实践经验,你可能根本无法正确地判断自己要学些什么(你的想法与实际情况可能存在着巨大的差别)。因此,你最好是先积累一些经验,对目标学科建立起结构化的认知,然后再尝试攻读博士学位。在此之后,你可以进一步考虑自己想做的是 ML 工程师、面向 AI 的企业软件开发人员、研究员还是别的什么。我是通过自己的硕士阶段逐步解决这些问题的,也建议大家试一试。最后,博士学位更多来自推荐信和你发表的论文,入学考试成绩反倒不那么重要。所以你最好是先从硕士读起,后面的事情都将水到渠成。
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