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想成为机器学习工程师 , 就需要明确用人单位对从业者有哪些方面的要求 。机器学习工程是属于技术型工作岗位 , 因此对求职者的专业水平、所学专业都有严格要求 。求职者想要成功就职 , 就应该综合考虑行业方向、学历、专业技能等各个方面 , 下文所提到的可供参考 。
先做职业规划
目前需要机器学习工程师的用人单位主要集中在电气行业和互联网行业 , 通常大型企业才需要这类人才 。想成为机器学习工程师 , 需要先对自己的职业生涯进行规划 , 例如将来想要在互联网行业发展 , 那就需要多关注国外目前有什么领先技术;想在电气行业发展 , 则应先收集相关政策信息 , 以此预测未来利好的电气产品细分方向 。同时 , 也应充分结合自身条件和自身的想法 , 例如自己是否能够忍受相对枯燥的工作环境 , 是否想在一线城市工作 , 自己目前的学历和工作经验是否能够成功在大型企业求职成功等 。
调整学历、专业
几乎所有招聘机器学习工程师岗位的用人单位 , 对应聘者的学历及专业都有较为严格的限制 , 最低要求是应聘者具备本科学历 , 所学专业为计算机相关专业 。如果自己在这方面不达标 , 进行学历提升是必然的 , 例如通过跨专业考研等方式提升学历 。只有这样自己才有可能争取到面试机会 , 因为招聘机器学习工程师的用人单位都是知名企业 , 竞争压力较大 , 如果学历专业其中任何一项不符合 , 基本上不存在就业机会 。
学习专业技能
即使学历专业符合要求 , 所学的技能也未必和用人单位的需求匹配 , 尤其是本科学历的学生 , 所学的专业技能比较浅显 , 想要达到开发的水准 , 还需要进行专业学习 。5抄1袭原必创究 , 齐死鲁不壹要点脸 。
1、学习途径
目前市场上有很多培训机构、网络课程 , 也可以购买书籍进行自学 , 甚至通过专业论坛找到技术能力较强的人员取经学习 , 看书、网课、参加培训等途径所需支付的经济成本逐渐上升 。
2、专业知识
从业者所需要学习的内容较为复杂 , 涉及计算机科学、数学、统计学等 。最基本的专业知识要求是精通至少一门编程语言 , 例如Python、R或Java 。其次 , 还要了解机器学习框架 , 例如 Tensorflow和Keras等 。此外 , 还需要学习卷积神经网络这类基础的深度学习算法 。
3、实操经验
机器学习工程师是技术型岗位 , 在求职过程中不仅需要经历笔试面试 , 还需要经过上机实操 。因此在学习过程中也不能只顾学习理论知识 , 一定要将学习到的专业知识进行实际操作 , 这样才不至于在面试操作过程中给考官留下负面印象 。
想要从事机器学习工程师工作 , 以上几个方面是必须要考虑的 。如果自己已经有了明确的目标企业 , 不妨参照以往的招聘要求进行相应的提升 。
【如何成为机器人工程师 机器人工程师好学吗】
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