未来 3~5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？
进入工业界时间不长，这里主要讨论一下之前找工作面试，以及自己工作一个月以来的一些想法。先说背景，我在国内读的本科，在德国完成了硕士学习，专业都是通信，然后一年半前开始自学机器学习，深度学习，计算机视觉等方面的知识，同时参加Kaggle 的比赛，找工作期间投的都是欧洲这边Data Scientist 的职位，现在在法兰克福一家创业公司从事数据科学在物联网方面应用的工作。这里主要介绍一些面试期间的情况，因为在欧洲这边找机器学习方面的工作，基本都会在面试期间做一个时间不等的案例分析，案例的方向基本就是公司机器学习应用的业务方向。Adidas总部，申请的第一家公司，前两轮面试之后，会被分配一个一周的案例分析，给的数据是过去两年阿迪达斯各个产品包括，鞋子，衣服等在欧洲各个国家的销售情况，然后一些和产品本身相关的属性信息，任务是给出接下来几个月的各个产品的销售，盈利情况。要求用多种模型实现。Trivago总部，trivago是一个专业于酒店预订服务的全球酒店搜索引擎，該网站对来自很多酒店预订网站、以及酒店的报价进行比较，给出的案例分析时间一周，案例是个比较典型的点击预测Mini project，要求就是对给出的测试集做预测，在给定的Metrics下精度越高越好。Creditech，一家中型的提供信用卡相关服务的公司，给的案例是典型的信用卡欺诈预测，时间24个小时，数据是blind过的，而且要求必须用R实现，因为好像虽然目前在机器学习领域Python占绝对的主导，但是在和经济相关的领域，R还是颇为流行的。EY，也就是国际四大会计事务所之一的安永，案例也是一周，不过案例和机器学习没什么关系，给出的数据是欧洲各个国家进出德国的数据，然后做一些简单的数据分析，没有涉及任何机器学习算法模型。Seamless Machine Learning，一家位于英国剑桥的做算法交易的小创业公司，前面三轮电话视频面试后最后一轮会去他们在剑桥的办公室跟着团队一起工作两天，做一个Mini Project，因为还在等签证期间已经确定了现在这个公司的职位，所以没有去参加最后一轮面试，不过通过之前几轮的面试，大致了解到他们一个业务是构建机器学习模型，预测比赛赔率，比如他们在其中一个面试中问我，如果去构建一个模型，预测网球比赛当中其中一方的胜率，需要搜集哪些数据，可能会用到什么模型。然后我现在的公司，Record Evolution，提供物联网端到端技术方案的数据科学公司，我现在做的一个项目是尝试构建机器学习模型，来预测汽车刹车过程中的某种特定的噪声，分析原因，然后想办法消除噪声。还有一些其他的面试，不过，大体上类似，就不再赘述了。在找工作投简历期间我就发现，如果决定了去工业界之后，可以选择的面特别广，像我上面提到的，你既可以去一个纯互联网公司，去做用户点击预测这样的工作，也可以去会计事务所去做机器学习在税务方面的应用，或者去研究所做某种CT图的分析，然后预测某种疾病发生的概率。在欧洲这边很多很多的传统企业都在试图在本来的产品线中集成机器学习，更好的利用本来积累的数据来开拓增长点，这里不要求你紧跟学术界每天最新研究的进展，也不要求像Kaggle比赛已经在数据已经非常规范的情况下，穷尽一切可能提高百分点，而是去和具体的业务相结合，运用机器学习在业务当中，不清楚国内的情况，不过欧洲这边现在传统企业有点数据的都在试图朝这个方向走。在工业界更多的是需要应用机器学习在一些传统的领域，在这个工程中会需要掌握一些domain的知识，当然并不要求你是这个领域的专家，更多的是去利用本来已经产生却没有被充分利用的数据然后增加可能的销售增长也好，开展新的业务方向也好。不过，接下来才是我要说的重点，我之前的背景主要是机器学习的各种算法，但是，我进现在的公司已经超过一个月了，目前还没接触任何机器学习算法的任何工作，一直都在设计算法，标注数据，搜集，清理数据，配置Cluster，做着Data Engineer的工作，不过这个可能是因为小公司，每个人要做的，负责的面比较广，大公司每个人做的会更加细分一些，这个也是我选择小公司的其中一个原因。不过如果选择进入工业界的话，在纠结算法性能能不能提高0.0001%之余，多去玩玩Spark，跑跑Cluster还是挺有帮助的。 以上。 