炸锅了！资深机器学习大佬入行秘籍大公开！
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机器学习工程师是不是已经饱和了？初级的算法岗位到底还好不好找工作？行业里需要怎样的机器学习工程师？如果我现在想从事AI行业的话，到底该怎么进入？
这些都是用户的普遍问题。最近这一年多时间，随着人工智能的退热，以及行业的冷静，又有人开始唱衰机器学习，唱衰这个工种，甚至不乏一些悲观的论调。
而在我看来，机器学习虽然没有前几年那样火热了，但是，在企业里，它其实是越来越重要的。作为一门新技术，机器学习的渗透率也是逐步提高，甚至我们还有这样的判断，只要营收超过5亿规模的互联网公司，那他一定需要机器学习的能力。
从企业角度来说，他们需要的是能解决问题的实干型工程师，这类人才有三个关键能力，具体如下：
编程实现的能力：这个能力的核心问题在于给定一个算法的方案，如何能够有效地将之实现。有效，意味着效率和性能。
数学能力：对于算法来说，我最害怕的就是见到大家在讨论问题的时候互甩名词，但是每个人都不知道名词的数学含义是什么。从实际上来说，了解一种新的算法最快的方法就是阅读其数学形式。
和数据科学最相关的能力：我称之为一套成熟的建模方法论。具体而言，就是当最基础的模型不能满足需求的时候，到底应该怎么做。
近年来，许多人都误以为机器学习行业内卷很严重，成功转行做机器学习工程师的可能性微乎其微。而实际上，一线互联网企业对于技术过硬的机器学习工程师还是非常需要的。
看到这里，如果你现在正在考虑转行机器学习，却因为对行业发展认识不清晰而无法下定决心，又或是不确定自身条件是否适合做机器学习工程师，那我推荐一定要来看这场免费直播。
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目前是众微科技 AI Lab 负责人，本科毕业于北京大学，后于阿姆斯特丹大学攻读数学和计量经济学双学位，并在蒂尔堡大学攻读营销模型专业。
曾担任百分点认知智能实验室技术负责人，带队开发了百分点的人机对话机器人和文书校对系统，该系统准确性和召回率均达到了业界前沿水平。主导建设了建设银行的风控营销，以及京东舆情分析等数据科学项目。
在众微科技工作期间，将深度学习和基于强化学习的 AutoML 引入到了中小企业的违约系统中，相比于传统模型 AUC 提升了 10% 以上。
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