硕士学位工程师

随着中国城市化进程的加深，越来越多的有志青年开始选择建筑类相关专业，这些专业在学习的过程中很麻烦，相对于其他专业的同学来说要付出相当多的努力，但是，等你最后真正成为一名合格的建筑师以后，看着自己设计图上的图案一点点地成为现实中的建筑，那种心情是无法用语言描绘的。学建筑类专业的同学都知道，建筑类专业有很多分支，他们看似分离却有紧密联系，这些专业的人分工合作，然后才能完成一个合格的建筑。建筑类相关专业很多，因此和建筑有关的各种资格证更是数不胜数，我接下来介绍几种含金量比较高的证。一、国家注册二级建造师资格证。对于该专业学生来说，考下这个资格证有点类似注册会计师，同样是要求比较高：取得大学本科学历后从业三年；取得硕士学位后从业两年；另有五年制工学专业毕业后需从业五年；四年制工学毕业后从业7年；三年制专科毕业后从业两年；两年制专科毕业后从业10年。听起来很复杂，所以拿下这个证，基本上离一个合格的建筑师就不远了。二、国家注册土木工程师。拿下这个资格证同样有着严格的要求：取得博士学位后从业两年；取得硕士学位后从业三年；取得双学位后从业四年；取得本科学士学位后从业五年；专科毕业从业六年。每一个建筑的安全，都需要土木工程师的“真材实料”，所以这个资格证的含金量对得起它的严格程度。三、国家注册二级规划师。这个证相对于其他两个要求稍微简单一点：专科毕业从业六年；取得本科学士学位后从业四年；取得硕士学位后从业两年；取得博士学位从业一年。如此严格的对待专业人员考证是因为每一次规划，每一个建筑，都值得所有人认真对待。四、造价工程师。考证同样有着建筑相关的严格与严谨：专科毕业从业5年；本科毕业从业4年；取得研究生硕士学位从业3年；取得博士学位从业2年。虽然说现如今是个拼学历和能力的时代，你可以用学位证毕业证证明高学历，用奖学金荣誉证书证明你成绩优异，但是真正用来证明你专业知识过硬的，只能是你的专业相关的资格证书。有了它们，在求职路上一定能助你一臂之力。

授课型硕士通常我们把这一类的硕士叫做 Course-based，也就是说这一类的硕士学位，在平时大多是教授授课为主，个人研究为辅的。这一类课程的录取相对于研究型更容易一些，因为在申请时不太需要和教授交流对于专业知识的看法与未来的发展。Course-based Master‘s Degree修完规定课程即可获得硕士学位，即专业硕士。大多以就业为导向，对于将移民作为前提的留学生而言，非常适合。短期内投入的时间、金钱与精力都相对较少，但后期回报高，容易在当地找到合适的工作，性价比超高。授课型硕士注重实践，并常与专业协会的考试内容有关。如会计硕士的课程被会计师协会的考试认可，金融硕士的课程被金融分析师承认，工程硕士的课程被工程师协会认可。就读授课型硕士的学生可凭硕士课程的学分，免修专业协会的课程，而直接参加专业协会的资格考试。授课型硕士一般能在12~18个月内完成硕士学位学习。学位类型：会计，金融，工程等。研究型硕士研究型硕士称作 Research-based master degree。此类学位以课题研究为主。由于学习的形式是研究，在申请时需要根据不同教授的课题去选择自己感兴趣的，或者是适合自己的课题。研究型硕士在读书期间需要做project，跟着教授做工作，因此很多时候学校会给助研金或者助教金。这与course-based硕士非常不同。Research-based master degree结业时，要经过笔试和口试，并提交硕士论文才能获得学位。此类硕士专业选择面广，但申请难度较大，除了要具有优秀的大学专业课成绩外，还要必须具备优秀的英语成绩(IELTS 7.0分以上，TOEFL 100分左右)。为了证明你的英语将不会成为入学后学术研究的负担，很多专业需要学生提供优异的GMAT成绩(≥600分)或GRE成绩(≥1200分)。学位类型：文学，科学，应用科学等研究生文凭立思辰留学介绍，研究生文凭由学院和大学来举办，是介于学士学位和硕士学位之间的“研究生文凭”，也是以就业为主导并强调实际应用的课程，非常适合想去加拿大移民、就业、转专业或者当作跳板过渡申请硕士的本科毕业生。这类课程一般都受政府认可，并且在加拿大就业率也非常高。研究生文凭通常为一年制课程。部分学院部分专业提供带薪实习。研究生文凭课程有类似授课型硕士课程，只是会更贴近社会的用人需求，培养技术型人才，让学生获得相关技能，属于职业培训课程的一种。研究生文凭课程是加拿大高等教育的一个特色，是介于学士和硕士之间的一种课程。硕士研究生毕业之后颁发硕士学位证书，而研究生文凭课程毕业后颁发的是结业证书，没有学位证书。

2020年工程师职称评审条件和时间2020年工程师职称评审条件和时间2020年工程师职称评审条件和时间2020年工程师职称评审条件和时间一、工程师评审时间：2020年9月报审资料。二、评审条件：1.初级职称：⑴中专毕业，从事专业技术工作4年以上。⑵大学专科毕业，从事专业技术工作2年以上。⑶大学本科毕业，从事专业技术工作1年以上。2.中级职称：⑴中专毕业，从事专业技术工作10年以上。⑵大学专科毕业，从事专业技术工作7年以上。⑶大学本科毕业，从事专业技术工作5年以上。3.高级职称：（1）大学专科毕业（全日制或后取学历均可）：取得工程师任职资格5年以上，从事本专业技术工作13年以上。（2）大学本科毕业（后取学历）：取得工程师任职资格5年以上，从事本专业技术工作11年以上。（3）硕士研究生毕业（后取学历）：取得工程师任职资格3年以上，从事本专业技术工作5年以上。更多职称有关问题，欢迎关注和私信老师！

又到了毕业求职季，几乎每年都在喊着“最难就业季”，本科毕业生忧，研究生毕业也愁，甚至还有博士毕业生抱怨就业很难。很多人说“教育的价值很难去评估”，不过呢，学历对于个人收入的影响却是有数据可研究。有些职业有本科学历就够用，但有些职业想拿高薪或入行，可是需要研究生及以上学位来支撑！比如以下职业证明，研究生及以上学位能带来年薪10万+的工作。1、Aerospace Engineer航空工程师据美国劳工统计局统计，尽管这一领域的初级职位只需要学士学位，但想从事研发工作、大学执教一定要硕士及以上学位。2018年航空工程师的年薪中位数为$115,220，劳工统计局预测，2018-2028年，该领域预计增加2%的岗位。2、Architectural or engineering manager建筑师/工程管理一般要求建筑学硕士学位，另外想要沿着这条职业道路前进，很多人会读一个管理相关的研究生学位，如工商管理硕士（MBA）。2018年该行业年薪中位数为$140,760，劳工统计局预测，2018-2028年，BLS预估工作岗位需求将增加3%。3、Biochemist or biophysicist生物化学家/生物物理学家劳工统计局这里特指的是在制造、贸易等行业，2018年，贸易/制造公司招聘显示，该岗位年薪中位数为$114,930，而且这一领域的研发岗位通常需要博士学位。4、Computer and information systems manager计算机和信息系统经理也叫信息技术经理，不少读计算机和信息科学专业的同学未来选择这个就业方向。据美国劳工统计局数据，2018年这个职业收入的年中位数是$142,530。而且这个职业的未来发展也很乐观，BLS预估到2028年IT类行业人员需求还会有11%的上涨。5、Computer and information research scientist计算机与信息研究这个职位主要是从事新计算机语言的研究，优化人们使用电脑技术的方式。美国劳工统计局统计，2018年计算机与信息研究岗收入的中位数是$118,370，到2028年职业需求有望增长16%。6、Computer hardware engineer计算机硬件工程师虽然有人凭借学士学位也能找到计算机硬件工程师的工作，但有一些挑剔的雇主要求申请人具备硕士学位，积攒一些工作经验，再读一个MBA，顺势走向管理岗，获得更深发展。2018年美国计算机硬件工程师年薪中值为$114,600，到2028年工作岗位数量将增加6%。7、Economists经济学家Economists也就是通过收集和分析数据，研究经济趋势，评估经济问题，最终研究资源、产品和服务的生产和分配情况。经济学家是一定要具备硕士或博士学位，统计学、数学等专业背景的学生非常吃香。根据BLS统计，该职业2018年的年收入中位数为104,340。预计到2028年人员需求会有8%的增长。8、Financial managers财务经理财务经理属于金融行业，主要通过发布金融报告、指导金融投资活动以及规划长期公司发展财政目标。BLS统计该职业2018年的年收入中位数为$127,990，预估到2028年人员需求会有16%的增长。9、General or operations manager运营经理运营经理一定要具备高度条理性和分析能力，几乎任何类型的组织都需要这个岗位，是组织内的关键决策者。据劳工统计局统计，该岗位2018年的年薪中位数为$100,930，2028年岗位需要将增加7%。10、Instrial proction manager生产经理生产经理更侧重于生产执行层面，在制造业，生产经理的待遇通常很优渥。根据劳工统计局的数据，2018年这一岗位的年薪中位数为$103,380，预计2028年增长率为1%。

很多从事工程行业的人，到了中级之后才慢慢松了口气，长久的打拼终于让大家过上了较为安定富足的生活。而到了高级之后，在职称和行业都有了稳定的地位，个人发展和前景自不必说，这就是为什么很多人挤破了头都要评职称的原因。一入工程深似海，既来之则安之。你没有试过，怎么知道自己不会成功呢？2020年已然到来，由疫情所带来的病毒和恐慌即将过去，在春花烂漫时，让我们开启崭新的步伐，践行新一年的计划，不负时光不负自己。下面，我们来关注2020年工程师职称申报，你需要知道的那些事儿，仅供今年或明年的预评者参考、借鉴。一、职称级别：按职称（资格）高低，分为：研究员或教授高级工程师（正高级）、高级工程师（副高级）、工程师（中级）、助理工程师（初级）、技术员，一共五级。二、学历要求：中级专业技术职务任职资格符合下列条件之一：（1）硕士研究生毕业并获硕士学位，从事本专业技术工作满3年；大学本科毕业，从事本专业技术工作满6年；大学专科毕业，从事本专业技术工作满8年。（2）大学本（专）科毕业。取得助理工程师职称，并担任助理工程师满4年以上。（3）中专及同等学力毕业，从事本专业满10年或担任助理工程师满5年以上可破格参加工程师评审。（4）取得相应专业技师（职业资格二级）职业资格或职业技能等级证书，且从事本专业工作满5年。高级专业技术职务任职资格应符合下列条件之一：（1）研究生毕业并获得博士学位，取得工程师职称，并担任工程师满2年以上。（2）硕士研究生毕业并获硕士学位，取得工程师职称，并担任工程师满4年以上。（3）大学本科毕业，取得工程师职称，并担任工程师满5年以上。（4）大学专科毕业及以下学历，取得工程职称，并担任工程师满6年以上，可直接破格申报。（5）取得相应专业高级技师（职业资格一级）职业资格或职业技能等级证书，且从事本专业工作满15年。（四）正高级专业技术职务职称资格应符合下列条件：大学本科及以上学历，取得高级专业技术职务任职资格，受聘从事本专业技术工作满5年。三、著作论文条件1、申报晋升正高级专业技术职务任职资格的人员，至少提交在公开出版的刊物上发表的本专业学术论文4篇，其中作为第一作者的论文不少于2篇，或作为第一作者撰写的公开出版的本专业学术著作1部。2、申报晋升高级专业技术职务任职资格的人员，至少提交在公开出版的刊物上发表的本专业学术论文2篇，其中作为第一作者的论文不少于1篇；或撰写过公开出版的本专业学术著作的部分章节。3、申报晋升中级专业技术职务任职资格的人员，至少提交本专业学术论文或技术报告2篇；或在公开出版的学术刊物上发表的本专业学术论文1篇。四、申报提交的主要资料1、《专业技术资格评审申报报表》（系统生成、A3纸小册子方式打印，对折后用骑马钉方式装订）一式两份。2、申报人填写《申报高级专业技术资格人员情况简介表》（A3申报高工一式35份，申报研高一式20份）。3、申报人所在单位人事综合部门出具的公示证明。4、申报人与申报专业技术资格相关的学历证书、学位证书。（复印件）5、申报人现专业技术资格证书及聘书。（复印件）6、申报人近五年年度考核情况。（复印件）7、申报人接受继续教育证书。（复印件）8、申报人取得现专业技术资格以来的工作总结。9、申报人工作经历、主要业绩成果证明、证书。（复印件）。10、论文、著作：申报人对照《资格条件》中有相关论文、著作要求，提供能够体现本人理论素养及专业技术水平有代表性的主要材料作品（有关复印件）。发表期刊是指新闻出版部门正式批复的有国际国内统一标准刊号ISSN、CN的刊物，且在国家新闻出版总署注册并可在其网站查询出的刊物。发表论文被SCI、EI、ISTP检索收录的，请提供相应证明（复印件）。出版的著作一般是著作一般是指具有ISBN书号的著作。在此需要提醒各位申报者，论文和著作是需要提前半年左右准备的，甚至有人提前一年以上开始准备，因为有不少评审要求的业绩成果时间是截止到前一年底的，当然也有明确要求的。不过，总的来说，准备材料的时候预留充足的时间，赶早不赶晚。

中级工程师职称是对专业技术人员的技术水平、熟练程度、工作实绩等业务技术方面的全面评价，在建筑工程类行业中起着举足轻重的作用。并且现在社会上的人才流动非常大，拥有一个中级工程师职称，无论走到哪里都是带着一个国家认可的标志，这样对以后的工作和生活都能起到很大的帮助，那么如何才能评上中级工程师？需要先了解哪些事情呢？接下来就由空格职称来给的大家科普一下。如何才能评上中级工程师一、中级工程师职称评定的途径有哪些？专业技术人才申请中级工程师评审所能提供的评审方式有两种，主要分为社会化评审和内部评审。一般来说，这两种途径的区别在于：1、单位内部评审，单位本身就有评职称的资格，所以相对于社会化评审的流程会简单不少，只要提供相关材料交给人事部门就可以了，只要你够优秀，基本上是可以评上的。评下来的职称也可以用于内部的升职加薪、提高福利等，但是这样评下来的中级工程师只能于内部使用，以后要是离开单位去了其他公司，一般是不受认可的。2、社会化评审，社会化评审就是当你的条件达到了人社局所规定的申报标准，那么你就可以通过人社局来评下来职称，不过申报过程和材料的整理相对内部评审会比较麻烦，所以个人申报的话是比较吃力的，当然也可以找经验丰富的职称评审机构进行申报，这样就免了很多麻烦。二、哪些机构可以评职称？怎么辨别呢？如果人才确定了寻找职称评审机构协助申报的话，那无疑担心的一点就是哪些机构可以评职称？万一选错了机构，证没办下来还把钱也搭进去了，那就亏大了！其实关于哪些机构可以评职称，人才可以从以下三点来作出判断。1、该机构办理的证书能否在人社局查询。2、该机构是否根据当地人社局的条件要求进行申报。3、该机构的申报流程是否符合当地申报的要求。三、中级工程师评审的条件是怎样的？中级工程师评审是需要满足相关学历、资历、专业以及业绩等等的条件才可进行申报，同样的在挑选机构协助申报的时候，如果对方没有询问人才的实际条件就一口说肯定能申报，那你就需要小心起来了，下面空格职称就列举一下中级工程师评审的基本条件。现在广东职称评审要求逐级申报职称，也就是说人才想评中级工程师的话，除了学历条件外还得取得助理工程师资格才行，取得助工资格后，按照不同学历来划分具体所需要的工作年限。取得助工资格后，其中有硕士学位并从事本专业工作两年以上的；研究生毕业或取得双学士学位并从事本专业工作四年以上的；本科毕业并从事本专业工作四年以上的；专科毕业并从事本专业工作四年以上的都是符合广东省中级工程师评审条件的。要是你是拥有博士学位的话，则不用助工资格也可以直接评中级工程师，只需要在职在岗满6个月即可，评审通过后就可以获得中级工程师职称。以上就是中级工程师职称评定的有关内容。如今在建筑行业内工作已不再是有能力和经验就够了，企业还会从多方面对人才进行考核评价，所以中级职称对于人才来说是一块有用的敲门砖，因此空格职称建议有资格申报的话，一定要及早申报下来。

ISEN硕士工程师项目概况法国高等电子与数字工程师学院ISEN（Institut Supérieur de l’Electronique et Numérique,www.isen.fr）是一所专业于信息与通信技术的工程师学校 (Grande école “精英学校”)。成立于1956年，具有资格颁发受法国教育部及法国全国工程师职衔委员会(CTI)认可的工程师文凭。在全法220余所工程师学院中排名65位（2020年），在电子信息领域的五年制工程师学院中排名11位。该校位于法国北部最大城市里尔，在校生1600人。毕业生起薪36000欧元/年，就业率100%。ISEN在微电子学、物理学领域拥有多个法国国家科研中心（CNRS）的合作研究实验室，也是法国最大的微电子研究中心之一的里尔微电子及纳米技术研究所（IEMN）的创始单位。此外，还有如CEA法国原子能委员会、DGA法国武器装备总局、ONERA法国国家航空航天研究院等超强的科研合作伙伴，以及著名企业如IBM苏黎世分公司、意法半导体 （ST）公司，著名高校如美国加州大学伯克利分校、东京大学等合作伙伴。法国的高等教育体制与北美不同，和理工科有关的一般分为两类：大学（Université）和工程师学院(Ecoled’Ingénieur)。前者偏纯理科，且无需入学考试；工程师学校则是法国人引以为豪的精英教育体系，需要在高中毕业后经过两年的预科学习后考试录取，录取率占全国学生的<10%。再经过三年的学习，可获得含金量最高的（高于大学硕士文凭）法国工程师文凭，中国教育部认可其等同于硕士学位证书。法国高等电子与数字工程师学院及法国国家科研中心微电子与纳米技术研究所，自2013年开始与杭州电子科技大学及上海大学开展合作教学与科研等方面的交流。每年由杭电及上海大学选派优秀本科毕业生到ISEN攻读工程师学位。2013年以来已有50余位同学入选该项目赴法在ISEN进行硕士工程师阶段的学习，30余位同学已顺利毕业。杭电2010级通信专业学生郑同学（4+2项目），2014年赴法，目前在法国最大信息管理咨询公司Capgemini (凯捷）工作，担任软件开发工程师。杭电2012级数媒专业学生郭同学，2015年赴法（3+2项目），目前在法国巴黎Aerow信息服务咨询公司工作,担任java初级咨询顾问。杭电2011级电子专业学生胡同学2015年赴法（4+2项目），目前在法国ID-REP Elctronic公司工作。参加法国高等电子与数字工程师学院硕士招生项目，并赴法学习的同学们。项目特色和优势1. 法国国家政府和中国教育部承认文凭：经法国高等教育与科研部认证，学校授予法国工程师职衔委员会（CTI）认可的工程师文凭，即我国教育部认可的硕士文凭。2. 高效的学制：无需在法国进行长达一年的语言预科，可直接进入相关专业。正常毕业时间为2年，如有困难可缓冲0.5年。3. 校企合作，带薪实习：学校与迪卡侬、IBM、欧莱雅、微软等多家知名企业合作，推送优秀实习生。两年工程师阶段带薪必修实习时间总计九个月（实习工资：500～1000欧元/月）。4. 进一步深造的机会：毕业后可以选择在ISEN联合创建的法国最大的微电子和纳米技术研究中心之一(IEMN)进行博士深造。博士期间奖学金：1500～2000欧元/月；学制：3年。5. 专门的陪同和辅导：ISEN安排专职的老师负责学生在中国的选拔和培训；以及赴法后的适应、辅导和学业跟进。项目招生要求1. 参加项目的学生需是全日制本科在读大四学生，面向专业：电子信息、通信、计算机、自动化、软件工程、物理等。GPA>3.8，CET6>500者优先考虑2. 招生人数：10名3. 其它要求：在赴法国留学前学生应具备必要的法语能力，法语水平考试TEF/TCF成绩必须在B1水平以上；在赴法国留学前学生应获得本科学士学位；参加项目的学生（或其家庭）应具有一定的经济支付能力。招生专业嵌入式系统物联网大数据虚拟现实与人工智能软件开发网络安全纳米技术学制与学位学制2年，获得法国工程师学位实施步骤及时间节点赴法留学期间费用参考根据法国高等电子与数字工程师学院提供的2021年度留学费用为（仅供参考）：学费：9000欧元/年生活费：6000欧元/年社会保险及注册费：500欧元/年合计：约12万人民币/年；在国内的法语培训费用自理。

介绍人工智能是当前一个有趣的行业，机器学习从业者现在是“酷孩子”。但是，即使在“酷孩子”中，机器学习从业者群体之间也有明显的区别，更具体地说，是研究解决方案的人和设计解决方案的人之间的区别。 话虽这么说，但这种区别并不那么清晰。本文旨在揭示机器学习研究员和ML工程师角色之间的一些关键区别。 突出两个角色之间的差异可以使您获得做出更好的学术和职业选择所需的信息。在继续进行之前，需要注意的是，我使用术语机器学习工程师和研究员作为以下角色的总称：计算机视觉工程师/研究员自然语言处理工程师/研究员数据科学家关键差异1.工作角色描述机器学习工程师角色的主要工作为在已实现的软件/硬件解决方案中实现机器学习算法和模型。机器学习研究员角色的主要工作与机器学习中特定学科领域的发展有关。2.学术背景ML研究员通常有博士学位。他们往往是具有较强学术和研究背景的人。 他们还拥有与计算机科学相关主题的高级学位。 大多数ML工程师拥有硕士学位，只有少数ML工程师拥有博士学位。为了了解ML工程师和研究员的学术背景，我使用了LinkedIn（https://www.linkedin.com/） 。 浏览了许多职位名称中有“机器学习研究员”，“机器学习科学家”或“机器学习工程师”的个人资料。3.交付物/最终产品ML工程师的可交付成果通常是带有机器学习模型的工程解决方案，该模型能够以自动化、高效或创造性的方式执行一组任务。 对于ML工程师而言，最终产品或可交付成果可以是一种软件，其中的功能由机器学习方法提供支持。鉴于ML研究员的可交付成果往往是一篇写得很好的研究论文，其中包含为实现特定机器学习相关任务中的性能/准确性的特定进步或改进，和实验和调查研究的详细信息。 ML研究员的最终产品将是对新发现的发现，改进或分析的有记录探索，然后提交并被国际会议和科学期刊接受。4.工资薪水可能是许多读者最感兴趣的关键区别。机器学习从业人员的需求量很大，这与机器学习相关的职位提供的薪水反映了这一点。例如，《纽约时报》的这篇文章提到了顶级AI研究员的薪水超过100万美元。显然，在高要求的行业中，前0.01％的个人中有很高的薪水。在英国，从2020年4月3日开始的六个月内，机器学习研究员的平均工资（https://www.itjobswatch.co.uk/jobs/uk/machine%20learning%20researcher.do） 为 57,500英镑。另外，同期的机器学习工程师（https://www.itjobswatch.co.uk/jobs/uk/machine%20learning%20engineer.do） 的平均工资为68750英镑。因此，在英国，两个ML角色之间有10,000英镑的利润差异。根据LinkedIn的ML研究员的平均基本工资（https://www.linkedin.com/salary/machine-learning-researcher-salaries-in-united-states） ，在美国是 $143,000（110 ML研究员）。对于美国的ML工程师（https://www.linkedin.com/salary/machine-learning-engineer-salaries-in-united-states） 来说 ， 这个数字减少到$ 125,000，但其中包括来自900多个ML工程师的更多数据。就我个人而言，根据对我在AI行业研究和合作过的人员的观察，金钱动机不是主要的。 接触和了解知识的机会似乎对我这个团队（包括我自己）更具吸引力。 简单来说，年轻的机器学习工程师可能更在乎吹牛的权利和影响力，而不是金钱上的激励。 不管薪水是否高昂，谁不想成为FAANG公司（https://www.dictionary.com/e/acronyms/faang/） 之一的机器学习工程师或研究员？ 不要认为统计数据不能反映该行业的真实平均薪资，应将其用作指导而非绝对事实。5.工作/项目范围ML工程师需要看到更大的图景。ML研究员需要更专注的视角。软件工程是一门学科，需要了解与产品，过程或管道相关的组件。这一点至关重要，因为工程师要负责集成多个组件。以下是典型的ML工程师在项目期间要解决的一些问题：了解ML模型使用的数据格式了解从数据源收到的数据格式实现与数据池和数据库的连接以存储和访问数据。了解最终产品将使用的环境，因为这可以决定分配的资源级别，以确保高效的运行时间和最佳的运行能力。另一方面，ML研究员的工作范围往往非常明确。ML研究员需要非常专注。ML研究员无需担心ML模型或算法在各种环境中的性能如何。ML研究员的工作往往非常注重问题和具体。通常情况下，他们的任务是寻找解决问题的新方法或提高以前设计的解决方案的性能和准确性。6.工作角色要求对于ML研究员的工作角色描述和要求是精确的，并且侧重于机器学习的特定领域。 ML研究员的典型职位要求包括：机器学习平台和库的知识，例如TensorFlow，PyTorch，Keras等。能够进行文献综述并以精心编写的研究格式呈现报告和实验结果，以提交会议或科学期刊机器学习中特定领域的可靠知识，例如概率模型，高斯过程，强化学习等深刻理解机器学习中的基本主题，包括理论知识ML工程师的典型职位要求包括：了解云计算服务，例如Google Cloud Platform（GCP）（https://cloud.google.com/） 和Amazon Web Service（AWS）（https://aws.amazon.com/cn/）熟练使用Java，Python，JavaScript等语言进行编程具有将机器学习模型部署到生产环境中的经验体验在边缘设备（例如手机）上部署机器学习模型的经验能够实施，评估和测试针对常见问题（例如目标检测，语义分割和图像分类）的最新解决方案能够从已发表的研究论文中提取关键细节和信息，并将发现结果传达给项目涉众。具有实施数据挖掘脚本的经验。7.重叠的部分ML研究员可以进行工程设计，而ML工程师也可以进行研究。成为一名机器学习从业者还意味着精通现代的软件库和硬件。机器学习本身（如果涉及多个学科）和职位通常不能完整地描绘角色。为了说明我的观点，ML研究员可以在实际研究和工程设计之间分配70/30的比例。ML工程师通常在工程和研究之间的距离为70/30。我可以证明，在ML工程师的研究和工程之间是可以分开的，因为在我目前担任计算机视觉工程师的职责范围内，我花费了大量时间将ML模型工程到解决方案中，例如网站或移动应用程序。同时，我花了很少的精力来搜索PaperWithCode（https://paperswithcode.com/） 或ReseachGate（https://www.researchgate.net/） ，以查找针对我要解决特定问题的已发表研究论文。结论本文中没有提到一些差异，在Google的快速搜索会提供相应的结果。 无论您选择追求哪种职业道路，都必须承认以下事实：这两个角色都需要大量的时间和精力才能获得，但要明白努力是有回报的。

作者：Anirban Santara编译：吴双、HAPPEN、范玥灿、Harry今天我遇到了两个大学时期的朋友，他们目前都在印度最成功的科技公司里担任软件工程师，而且已经自学深度学习一段时间了。因为着迷于深度学习的发展潜力和市场热度，他们想要寻找到一个进入深度学习领域的专职机会，今天我们就和大家探讨一下，到底什么才是深度学习正确的切入点？选择在初创公司的工作，还是去攻读一个硕士学位？几乎每隔一天就有数不清的人来问我这个问题。遗憾的是，在今天之前，我也一直无法给出一个有条理的答案。下文中给出的答案是与我两个天才好友尽可能多地广泛讨论出来的结果。我也很自豪能够得到这样一个相对全面的答案。同时我也想邀请所有读者朋友们，在下面的评论部分表达你的见解，让我们来一起细化这个答案。在今天的场景下，深度学习领域有两大流派。 这在其他科学研究领域也几乎是一样的。流派1：在垂直应用中实现最先进的理论。流派2：推动理论进步。这两个流派都是同样有价值有意义的，但他们要求两套不同的技能和本领。我们称他们为S1和S2（免责声明：S∩S≠）。接下来，我们对S1和S2进行非穷尽的全面列举。我们从S1开始。也就是在垂直应用中实现最先进理论的流派。其目标是用最先进的深度学习算法去解决问题。举个例子，现在的问题是要建立一个对话式的人工智能代理来帮助数百万患有抑郁症和相关心理问题的人。你通过一个快速的文献调查和专家咨询，找到了发表在最新的NIPS上的一个可以开发这样人工智能的顶尖技术论文，拿着这篇论文，你回想你开发系统的最初构想，比照你的问题陈述来分析这篇论文。你需提出以下几个问题：1.这篇论文对于你要解决的问题有多大的帮助？2.你的系统部署规模是多少？本文提出的解决方案是否足够可扩展？3.系统的最大允许延迟是多少？ 如果你正在处理个人的隐私数据，建议不要将任何数据发送到云端且要在本地设备中做算法的学习和预测。论文中的解决方案是否适合处理这种情况？如果不适合，你能调整以使其适配吗？类似这样，会得到与应用程序开发和部署相关的N个问题列出。你的工作是专注于实施，优化和调整NIPS算法以最终实现应用程序。为此，你需要以下的技能（非穷尽），我们统称为S11.高超的编程能力，最好是软件工程的背景。2.对核心算法进行优化的热情。3.了解不同的硬件平台-如CPU（x86 vs ARM），GPU，FPGA，VPU / ASIC等，以及如何为每个硬件平台编写最优代码。此外，还可以判断给定平台是否适配你的应用程序。4.高性能计算和大数据处理知识。5.全栈的软件开发经验。如果你具有S1的技能，那么你就属于类型1。可以称之为“深度学习工程师”。如果你属于类型1，你应该考虑在初创公司找一份工作，因为在那里你将有机会用最好的深度学习解决方案和你所具备的超级明星级的工程技能来解决迫切亟待解决的问题。但和一个初创公司签合同之前，请检查以下内容：1.与负责深度学习的部门主管交谈。如果他认为给予足够的具有标签的数据和计算能力，深度学习可以解决世界上任何问题，那么最好不要为那家公司工作;）2.检查公司是否有足够的培训数据和（或）可以提供具有标签培训数据的机构有紧密合作。如果不是，拒绝。3.公司是否与领域专家有已存的合作关系？（在反抑郁症AI的例子中，公司是否邀请了经验丰富的心理学家来做定期咨询？）如果没有，该公司是没用的。4.公司是否与学术界的人工智能专家有合作关系，或者至少期望合作？ 如果不是的话，那么在开发的过程中，你很有可能陷入困境或迷失方向，而且没有人能帮助你或纠正你的错误。现在让我们来谈谈S2也就是推动理论进步的一系列技能。你从NIPS 2017中挑选最吸引你的论文，决定超越它，达到更高的标准，并在NIPS 2018（或者也许2028，哈哈）中发布。当然时间是越远越好。考虑到这个一年（或者十年）计划，你可以规划好具体的研究步骤。你需要以下的技能和本领：1. 享受学习数学的乐趣2. 能够在短时间内阅读和总结大量的文献资料。对手头的问题有全面的了解，并且能够找到阅读过的论文中提出的对该问题的解决方案的确切位置。3. 熟练使用自己喜欢的深度学习库（例如TensorFlow，PyTorch，Caffe等）将算法用代码实现。4. 出色的口头表达和协作能力。你需要能够简洁地向专家和合作者提出你的想法，并与他们进行有效的讨论。5. 优秀的写作技巧。即使是最好的想法也会因为报告展示的不够优秀而被拒绝。你应该能够写出非常好的英语。6. 毅力。准备好应对一系列拒绝，心碎，严重错误，执行失败和一些假性的研究工作。如果你具备这些特征，你可能属于类型2。这种类型称为“深度学习科学家”。你应该去获得一个硕士学位（或博士学位）。在毕业前，你将被评估依据你在NIPS、ICLR以及ICML等会议论文发表的情况。所以选择适合你的研究实验室。这里有一些你需要注意的事项：谨慎地选择你的研究领域。记住，你的目标是完成硕士/博士学位，并在3-5年内完全适应市场。因此，确保你选择的主题在3-5年后仍然很火。而不是一些目前很流行的东西，因为这些很可能在你完成学业时失去热度。谨慎选择你的导师——他/她是否鼓励前沿科技研究，与外界开展学术和产业的合作，提供实习机会并能和团队中其他研究人员开展自由互动？如果不是，则寻找其他导师。你是否拥有必要的硬件设备，如GPUs、Xeon Phi/Xeon-scalable处理器、TPU（谷歌云）等。你是否有一个好的工作环境？记住，你每天将在实验室里度过20小时。你的团队是否有雄心？是否有追求在顶级会议和期刊定期发表论文的文化？你的团队是否在解决问题后有完善的记录？是出国，还是留在自己的国家在我看来，目前一个成功的研究者在海外的确能有很大的发展空间。但国内几所大学都拥有用于深度学习的最先进的硬件基础设施（其中大部分正在建设中，但都会在1-2年内完成）。这些研究机构拥有一些非常有才华的教授和刚起步但很有前途的深度学习研究小组。但是，如果你倾向于出国，确保你前往的是一所顶级机构。在一所二等大学/研究所开展AI工作并不值得花费那么多开销，而留在国内，在你就读的大学工作显然是一个更好的选择。所以，如果你即将前往美国，尽可能靠近硅谷，那也不用问我了… ：）以上就是我们总结的结果！请确保你用上述特征恰当地描述了自己，并且要好好想想你是属于第一类还是第二类。然后选择就简单明了了。如果你属于类型一，选择一个初创公司的工作如果你属于类型二，去获得硕士/博士学位吧！我上问说到的这种分析可能肤浅，所以我需要更多细节和进一步深度的思考。之后我收到了一些讨论，又有了一些补充想法来完善本文，如下。补充声明：Edit #1 on 06 Nov 2017许多人（尤其是Arijit Patra）指出目前大量非计算机科学期刊/会议里的出版物都包含了使用深度学习的方法来解决各自领域的相关问题。尽管这些项目根据上文提出的分类属于流派1，但S1中列举的技都无关紧要。而S2中列举的技能变得更加重要。这也是我为什么强调S ∩ S ≠ 且交集中列举的技能都非穷尽。人类不太可能同时掌握S1或S2列举的所有特点或技能。Arijit Patra认为我应该为这种项目给出第三种流派，他们被统称为“应用科学家”。但是我还是希望有所不同并维持我原始的分类。我建议那些对这一行感兴趣的人先去初创公司工作而不仅仅是去获得一个硕士学位。因为参与开发一个真正的产品会给予你重要的人生经验，也有助于找到你在项目中最适合扮演的角色（例如读者、作家、程序员、战略家）。你可能早已注意到发表一篇单个作者的论文在深度学习社区已经不流行了。即使你已经拥有硕士或博士学位，你也需要和一个团队共同工作。在深度学习项目的建立中，找到使你更具有生产力的角色是非常重要的。