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第一,爬虫本身确实比较辛苦,爬虫工程师需要时时刻刻需要与反爬工程师做对抗,网站时而改个版,时而加个固,时而弹个码,我之前研究爬虫的时候差不多趟遍了这些坑,目前虽说有个相对成熟的解决方案,不过还时不时会出现一些意外,的确有点心累。现在我正在研究一些方案,比如网页文本自动分析匹配,还有一个通用的可视化爬虫解决方案,所以爬虫这部分的重心我会慢慢迁移到智能化抓取和可视化通用解决方案的实现,以后也会慢慢集成到我自己的 Gerapy 框架里面,不过这也是算闲暇之余的研究吧,以后不会把工作重心完全压到爬虫上面了。 第二,只做爬虫是比较局限的,数据爬下来还是需要用起来的,这里可以分为数据分析和人工智能这两大方向。数据分析包括对获取的数据进行统计分析可视化等工作,我们需要从数据中挖掘出有价值有意义的内容,那么它对应的岗位就是数据分析师。另外一个就是人工智能这个方向,这个方向你需要了解一些高数、线代、离散数学等知识,然后还要了解一些基本的机器学习算法,比如 SVM、逻辑回归、决策树等等,然后现在深度学习这么火,你还要了解一些深度学习模型,基础的比如 RNN、CNN 等,另外对于不同的应用场景,又可以细分为自然语言处理(NLP)、图像(CV)、语音(Speech)等方向,这又需要你对这些方向有一些更深入的了解,比如自然语言处理就又需要你了解一些语言模型、Word2Vec、LDA、Knowledge Graph 等知识,图像又需要你深入了解一些卷积、通道、图像处理等知识,语音又需要你了解一些音素、Lattice、声学模型、语言模型等知识。所以总的来说,这个大方向的要求和门槛还是相对比较高的,这个大方向对应的就是算法工程师,细分的话可能就会分为 NLP 工程师、CV 工程师等等。我目前就在研究这个大方向。 第三,从发展前景和方向的问题来考虑,现在大家可能听到人工智能将会在某某年取代人类,其实仔细想想确实是这样的。现在应该是第三次人工智能浪潮了,前两次浪潮中人工智能算法效果确实提升了,但是远远达不到落地的程度,但这次很多应用确实已经可以实打实地落地了。落地的标准是什么?准确率 60% 能落地吗?开玩笑呢。90% 能落地吗?我是不敢。97%。99% 呢?能了。现在的行情是,深度学习在近两年火起来之后,图像和语音识别的准确率已经确实能达到 97%、99% 的水准了,NLP 我不敢恭维,因为这个确实很难。所以,你也能看到很多独角兽公司的兴起大多数也是图像领域的,他们也实实在在实现落地了,这方面的工作人工智能也绝绝对对可以取代人类。另外 NLP 领域,智能客服等应用其实也做得越来越好了,逐渐取代人也只是时间问题。所以取代人绝不是危言耸听。这个方向火起来有几年了,已经被证明是非常有价值的,不过这个方向确实还有很多需要探索的内容,虽说有泡沫,但泡沫破了之后依然还是有实打实的应用的。所以我还是比较看好这个方向的发展前景的。 第四,钱啊!算法这个岗位的薪资会比其他的高很多,比如京东这边硕士白菜价可以开到 38w,拼多多应该能到近 50w,我目前拿到的有的也差不多是这些水平。社招的话,月薪 35k-70k 的我也是见过的,70k 什么概念?就是之前北京所说的月薪 7w 可落户的水平,年薪百万的水平。
第一个就是你的工程动手能力,如果你了解了一些基本算法,动手能力还又不错,比如你写过好多模型,能根据论文实现一个模型,GitHub 收了很多 Star,或者有很多 Follower,都是可以加分的。第二个就是打比赛,Kaggle 听说过吧?就是专门搞机器学习领域竞赛的,Kaggle 里面分好多等级,比如 Master 就是大师级别,Grand Master 是里面最高的宗师级别。如果你是 Master 级别,Offer 加成会非常大,如果你是 Grand Master,你就是一个 Offer 收割机!全世界只有几百个获得这个称号。微软这边我就认识一位 Grand Master,是我的好朋友,比我高一级,去年校招的时候他收割了几乎所有大厂的 Offer,另外他打比赛获的奖金已经足够在北京全款买房了,简直人赢。
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