工作两年,DASOU的成长和感悟|公众号改名「DASOU」
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2021-11-29 02:11
公众号改名字一个最重要的原因是我自己工作内容的变化,不再单单的从事NLP,也在主动的慢慢扩展到CV领域;
为什么要扩展到CV领域呢?这个源于我自己的危机感,后面我会详细谈这个问题,也算是我自己工作后的一个感悟。
所以接下来「DASOU」这个号,会重点输出或分享一些:NLP,CV,搜索,推荐,多模态的文章,希望大家星标一下,千万不要走丢。
仔细算来,在算法工程师这个岗位上,我已经工作了两年多的时间了,算上实习的时间,已经接近三年了。
今天,借这个机会,想重点谈一个问题:我的危机感,具体来说,就是为什么我开始学习CV领域的知识了。
我先插一句,我经常收到一些朋友的私信,会说自己非常的迷茫,不知道是从事算法岗还是开发岗;
他们认为算法岗太卷,而开发岗担心年龄大了被优化;
当我听到这种说法的时候,我其实是有些无奈的,这些朋友对于算法岗和开发岗的看法其实有很大的误解;
先说算法岗卷,难道开发岗不卷吗?
单从我自己身边同事来说,大厂里从事开发的岗的基本上都是985/211的硕士。本科有,但是很少,因为本科学历进来的一般来说需要你很优秀但是工资比硕士学历低。
再来说担心开发岗担心年龄大了被优化这个问题。
我就想问,难道算法岗年龄大了不被优化吗?大家把算法岗想的太高大上了。
百分之八十的算法岗从业人员都是业务型算法工程师,都是跟着需求走的,在这点上和开发岗没有太大区别。
算法岗和开发岗两个都卷,都会面临年龄大被优化的问题,开发岗岗位多,算法岗少,但是算法岗一般来说薪资会比开发岗多一部分。
所以选择哪一个,就看你自己了。
然后我重点来谈谈我自己的经历。
我最开始入职的时候,一直做的是基于文本的内容理解。
最常用的就是分类,匹配,关键词提取,xgboost等一些东西。
在工作了一点时间之后,也就是在2020年6月份左右,我注册了【NLP从入门到放弃】这个公众号;
我的本意是有两个,一个是构建自己的IP,认识更多的同领域的朋友,共同进步。第二个就是想通过输出的方式倒逼自己不停的学习新的东西,不停的进步。
在运营公众号的这段时间里,我输出了100多篇原创内容,涵盖了NLP领域的文本分类,匹配,命名体识别;知识蒸馏技术等;
我把这些内容都放在了我自己的仓库里,现在已经2.8k了,感兴趣的朋友后台回复【仓库】两个字,获取链接,可以随时翻看文章复习;
这些东西,其实都是从我的需求任务中提炼出来的经验,我也确实通过这种输出的方式内化了这些东西,在很大程度上提升了自己。
简单说,运营公众号这段时间,确实达到了我最开始的目的。
但是随着时间的推移,大家其实都知道,视频开始大火,很多公司都开始加码视频,我所在的公司也慢慢的开始把资源倾向图片和视频;
我其实是一个危机感很强的人,当我意识到图片和视频开始被重视之后,我就明白了一点:
单纯的做基于NLP的内容理解有点故步自封,属于把路走窄了那种。
我为什么会有这种思考呢?
从公司整体布局来说,既然开始加码视频和图片,说明这个方向在接下里一段时间是个小风口。一个的成长,是需要跟着风口走的。
中年危机的本质是可替代性太高了,35岁还干着和刚入职的小年轻的工作,这是很危险的。
那么提高自己的不可替代性其实两种方式,在一个领域内深挖,成为专家,或者在多个领域内全面开花。
那么能不能在NLP这个领域深挖呢?
我只说内容理解这块,我觉得是不能的,因为再深挖,就脱离真实需求了,你提升那么一两个点,其实对于公司来说没有那么重要,这个和推荐系统还不太一样。
那么我就选择了第二条路,我给自己定了以技术深度为主,广度为辅的原则。
就是NLP这块的知识我不丢,仍然去深挖,同时我开始主动出击,慢慢的学习CV领域,想把自己的技能树多点几个。
CV领域的知识非常多非常杂,所以最开始我学CV的时候很迷茫,很慌,看啥都想学,想要全学一遍,但是又没有那么大的精力。
但是后来,我想通了一点,就是学的东西一定要立足自己的工作本身,你学的东西再多,工作上用不到,岂不是屠龙之技。
所以我现在学习CV领域知识的方法其实很简单,工作中用到什么,就去学什么。
我最开始把CV知识融入进来的工作是做多模态;
对于多模态来说,一个最核心的操作就是分别得到文本和图片的表征;文本其实我很熟悉,所以我就开始学习image representation相关的知识;
后续我又开始学习了人脸识别,图片检索/相似度判定等等。这些都是跟着需求走的,有落地的,有产出的。
有了正反馈,其实学起来就很快了。
现在我其实基本上就开始看一些CV领域的前沿论文了,在B站也开始输出一些CV视频,比如VIT,SwinTRM,MAE这些。
所以我自己工作内容的变化其实还是源于危机感,想要不停的提升自己,不要被时代甩在后面。
至于说卷不卷的问题,很简单,不卷的话,拿什么挣钱吃饭啊,不要想太多,就是工作挣钱。
最后: