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  • 工作学习 / 事业工作 / 有关AI工作的例子------亚马逊 applied scientist Vs Google T4 SDE 怎么选（ZT） -littlecarpio(_); 2019-1-14 {965} (#11881137@0) +2
    https://www.mitbbs.com/article_t/JobHunting/33458113.html

    最近拿到的两个湾区的offer
    1. Amazon Level 5 Applied Scientist
    2. Google T4 SDE

    两个工资package是match的，总价一模一样。

    现在主要纠结的是选组的问题 亚麻是今年暑假实习的return offer, 是去一个做alexa
    的AI组偏nlp研究,我自己很感兴趣。而google是一个data eigneer产品组 主要是
    coding (media vertical data platform)。亚麻偏research, google偏工程。我自己
    觉得做applied research,如果有机
    会发paper的话，以后如果回国也好说一点。感觉比纯码工更用得上phd学位。

    请教大家有何建议？我觉得如果去google的话去的是产品组，能练起来coding能力，对
    今后的发展来说比较保值。最好的情况是能在google呆一两年后转组到做AI或者NLP研
    究的组，因为自己毕竟还是对applied research和NLP比较感兴趣。亚麻的组基本上就
    是AI方向训练deep learning的NLU模型，更偏research 一些，跟我实习的NLU工作也匹
    配，但是不知道今后这个方向能火多久呢 关于这两个组的选择大家有什么建议吗？多
    谢多谢！

    然后听说title里面有scientist申请绿卡的时候会有些优势？求证实。。
    • 这个更有意思，看看各大公司各个级别的average compensation including salary, stock, and bonuses -littlecarpio(_); 2019-1-14 (#11881300@0)
    • 很多人对AI理解很片面，以为就是学个工具就可以搞了。AI其实涉及面很广，上层的算法research，中间数据收集training，下层的ROS系统以及embedded机械等等，多数人大概能学习下如何采集和分析数据，上层下层没有经验学历不好学的 -guaner(_); 2019-1-15 (#11881429@0)
      • 算法设计也有很多人能做吧，不过估计要博士学历以上的。下层我不了解，是不是目前可选项也不是那么多，但都比较专门，针对性的自学某个领域仅有的那些东西就可以了？ -wifi(远方); 2019-1-15 (#11881442@0)
        • 真搞AI起点门槛还是很高的，就像搞芯片设计一样，这不是学几个tool就行的。如果自学能力强，可以去网上学那些ML的课做些题。如果学历不够，在这行也就是打杂，狗家好多还是要出paper的，本科是肯定不够的。对那些条件好的孩子，家长应该鼓励继续深造，别眼睛光看那点钱。 -guaner(_); 2019-1-15 (#11881459@0)
          • 差不多，真要做AI算法，不懂点微积分，线性代数啥的还真不行 -binghongcha76(一只大猫); 2019-1-15 (#11881757@0)
    • 加精，昨天居然发现有个中学同学是美国top 50 tech women -kking(捣蛋); 2019-1-15 (#11881454@0)
      • Lyft现在工资给的高啊，有希望 -guaner(_); 2019-1-15 (#11881461@0)
        • 晚了，赶不上这波了，coop而已 -kking(捣蛋); 2019-1-15 (#11881485@0)
          • 上市了？好像还没吧，以及投了4.9b -guaner(_); 2019-1-15 (#11881490@0)
            • 还没呢 -kking(捣蛋); 2019-1-15 (#11881496@0)
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