Ich habe vor kurzem einige (nicht ernsthafte) Jobs gesucht. Mein Hintergrund ist MINT mit Schwerpunkt Computer.
Was mir aufgefallen ist, ist, dass die Anforderungen, um einen Job bei vielen Technologieunternehmen zu bekommen, viel höher zu sein scheinen als die Anforderungen, um einen Hochschulabschluss zu erhalten, und selbst nach der Promotion scheinen Sie nicht einmal die Hälfte der Anforderungen zu erfüllen, die diese Anforderungen erfüllen Unternehmen sind anspruchsvoll.
Fühlt es jemand anderes genauso?
Zum Beispiel schaue ich mir gerade eine Firma namens Groq an. Für eine ihrer wenigen nicht leitenden Rollen heißt es: Erfordert 2-10 Jahre Erfahrung in maschinellem Lernen oder Softwareentwicklung, Kenntnisse in Hardwarebeschleunigern, Vertrautheit mit einer Teilmenge von: Lineare Algebra, Python, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, C, Reinforcement Learning, FPGA, Recommender System, C++, u.a. und vorzugsweise Veröffentlichung in hochrangigen Machine-Learning-Konferenzen.
Ich kann mit Bestimmtheit sagen, dass selbst Doktoranden, deren Hauptforschung in ML liegt, nicht diesen Hintergrund haben, nach dem die Jobs suchen. Diese Stellenbeschreibung scheint einfach keinen Sinn zu ergeben in Bezug auf das, was tatsächlich in der Schule passiert. Es ist unwahrscheinlich, dass ein Computer-Vision-Forscher gleichzeitig Reinforcement Learning und FPGA-Programmierung durchführt. Es ist sehr unwahrscheinlich, dass ein Python-Programmierer gleichzeitig C-Programmierung durchführt und umgekehrt. Unterschiedliche Menschen verwenden grundsätzlich unterschiedliche Werkzeuge. Niemand entwirft integrierte Schaltungen und betreibt gleichzeitig lineare Algebra (jeglicher Tiefe).
Dies ist nur eine Stellenbeschreibung von Hunderten, die ich von anderen gesehen und gehört habe. Die zahlreichen Geschichten von MINT-Promovierten, die arbeitslos sind oder nicht aus der akademischen Welt ausbrechen können, scheinen meine Besorgnis zu bestätigen. Ich frage mich, ob es wirklich stimmt, dass es heutzutage schwieriger ist, einen Job zu bekommen als einen Abschluss (oder sogar eine Promotion) in MINT.
Kann sich jemand, der auf beiden Seiten war, dazu äußern?
Job-Anforderungen in der IT sind total bs und es ist eine bekannte Sache, und es gibt viele Arten davon - kleine Unternehmen neigen dazu, magische Einhorn-Anforderungen zu stellen (in der Lage zu sein, NNs zu trainieren und gleichzeitig FPGA-Code zu schreiben), während Big Tech führt Interviews zur Whiteboard-Programmierung durch, die absolut nichts mit dem eigentlichen täglichen Arbeitsprozess zu tun haben. Trotzdem verändert sich der Arbeitsmarkt ständig und schafft es irgendwie, all das zu bewältigen.
Das Geheimnis? Im Großen und Ganzen verwenden Menschen in der MINT-bezogenen Industrie Referenzen anstelle von Stellenausschreibungen, um Jobs zu finden.
Und um die eigentliche Frage zu beantworten - ja und nein. Die Wissenschaft bereitet einen nicht vom ersten Tag an auf den Job in der Industrie vor, und jemand, der sich in der Branche gut auskennt, kann nicht einfach in die Wissenschaft eintreten und dort erfolgreich sein. Dies sind nur unterschiedliche Arten von Fähigkeiten.
Insbesondere im ML-Bereich kann ein einziges wirklich erfolgreiches Modell ein Geschäft werden, es sei denn, Sie streben eine „Guru“-Beraterposition an. Ich würde also sagen, dass die Anforderungen ziemlich ähnlich sind: Es ist nur die Art und Weise, wie Ergebnisse und Anforderungen kommuniziert werden.
Wenn Sie jemals in Betracht ziehen, den Weg in die Industrie einzuschlagen – worauf es ankommt, ist die jetzt erworbene Fähigkeit, zu lernen und schnell Referenzen zu sichten (in der Lage zu sein, eine flüchtige, beleuchtete Überprüfung an einem Tag oder weniger durchzuführen, ist ein großer Segen!), Arbeitsmoral, wertvolles Extrahieren Wissen aus Erfahrung und Anwendung auf neue Probleme... Diese Dinge sind wirklich universell, aber man braucht eher Flexibilität und Agilität als Laserfokus.
Sowohl die Wissenschaft als auch die Industrie mögen Leute, die Probleme lösen können , nur dass letztere viele kleinere und häufig schlecht definierte haben, während erstere in der Regel gerne in die Tiefe gehen. Und das eine ist nicht unbedingt schwerer als das andere.
Sind MINT-Berufe objektiv gesehen schwieriger zu bekommen als ein MINT-Studium?
Nicht im Allgemeinen. Einzelne Jobs können manchmal schwer zu bekommen sein (z. B. einige Jobs bei Google oder Facebook zu bekommen, kann objektiv tatsächlich schwieriger sein als ein Hochschulabschluss), aber die meisten Beschäftigungsstatistiken, die ich kenne, stimmen darin überein, dass MINT-Absolventen zu einem großen Teil bekommen relevante Jobs nach dem Studium.
Insofern misstraue ich Ihrer Behauptung etwas:
zahlreiche Geschichten von MINT-Promovierten, die arbeitslos sind oder nicht aus der akademischen Welt ausbrechen können
Ich arbeite und lehre jetzt seit 15 Jahren im MINT-Bereich und kann mir aus tiefstem Herzen keinen Kollegen oder Kommilitonen vorstellen, der nach dem Abschluss länger als ein paar Monate „arbeitslos“ geblieben wäre. Sicherlich haben nicht alle tolle Jobs bekommen, aber jeder hat etwas in der Branche gefunden.
Es ist möglich, dass das maschinelle Lernen anders ist, da es sich im Moment definitiv etwas überhitzt anfühlt, aber wenn Sie mit einem anständigen ML-Abschluss „nicht aus der akademischen Welt ausbrechen können“, sind Sie möglicherweise etwas zu wählerisch bei der Auswahl der Jobs, für die Sie sich bewerben .
Außerdem stimme ich dem zu, was Allure in einem Kommentar sagt. Ihre Beispiel-Stellenanzeige enthält wirklich nichts, was ein beworbener ML-Kandidat nicht haben sollte:
erfordert 2-10 Jahre Erfahrung in maschinellem Lernen oder Softwareentwicklung, Kenntnisse in Hardwarebeschleunigern, Vertrautheit mit einer Teilmenge von: Lineare Algebra, Python, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, C, Verstärkungslernen, FPGA, Empfehlungssystem, C++, unter anderem andere und vorzugsweise Veröffentlichungen auf hochrangigen Machine-Learning-Konferenzen.
Grundsätzlich sollten Sie, wenn Sie in Computer Vision, NLP, Reinforcement Learning oder Empfehlungssystemen promoviert haben, über etwa 5 Jahre Erfahrung in ML, Erfahrung in mindestens einem der aufgeführten Bereiche, wahrscheinlich ziemlich viel praktische Erfahrung in Python und/oder oder C++, und Sie haben wahrscheinlich zumindest etwas Erfahrung in der Arbeit mit Hardwarebeschleunigern sowie einige Veröffentlichungen (ob diese "oberste Stufe" sind, ist immer eine subjektive Angelegenheit, ich würde nicht viel darüber lesen). Alles in allem kreuzen Sie tatsächlich alle obligatorischen und sogar einige optionale Kästchen an. Ich sehe keinen Grund, warum Sie sich nicht auf diese Stelle bewerben könnten.
eifrig
Locken
Buffy