和讯名家|知乎热议：未来3到5年内，哪个方向机器学习人才最稀缺？( 三 )
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学术模型工程化人才
算法要落地为产品 ， 还需要模型的工程化 ， 如果这块能够深入 ， 那么必然是不可多得的人才 。
像抖音的推荐系统 ， 如何解决海量数据(603138,股吧)拥堵 ， 移动端优化等工程上有非常多的挑战 。
结合上文答主紫杉举的例子 。
Nihil (尼希尔）是另一个他认识的研究生 ， 也是从伊利诺伊香槟大学毕业 。 他之前在LinkedIn（领英）做大规模搜索（Scaled Search） ， 专门负责把理论算法扩大到工业场景中 ， 擅长搭建后台 ， 有很强的工程背景 。 两年的斯坦福计算机硕士后 ， 现在被Snapchat找去做大规模视频搜索算法 。
相比于上文的伊森 ， 他是公司更想要的人才 。 为什么呢？
因为他在领英和Snapchat这样的大公司做大规模搜索的算法 ， 这其中的工程难度和实验室是不可同日而语的 。
任何人都可以跑一个LSTM ， 但是当训练数据极具扩张时 ， LSTM需要跑3天才能见完所有的数据 ， 在这个情况下 ， 就需要更工程化的实现 ， 做分布式计算或者优化算法本身的效率 ， 使用更快的数据结构等 。
这样的场景就需要有研究背景的人才 ， 能够结合学术前沿切实的解决工业上的难题 ， 深度学习50%是学术 ， 50%是工程 。 现特斯拉AI主管Andrej Karpathy主要就是干这活的 。
此外 ， 很多人提到调参工程师 。
一位中国科学院大学计算机应用技术博士表示 ， AutoML越来越受重视 ， 技术含量不高的调参工程师未来很可能被取代 。
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最后值得一提的是像Bengio、 Hinton这些深度学习领域的神级人物 ， 当然是很需要 ， 但是这类人才真的是可望而不可及 。
参考链接：
https://www.zhihu.com/question/63883507
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