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28岁的物理工程师，想转行做AI到底值不值？机器学习工程师在企业中的现状又是什么样子的？
一则求助帖，在今日的Reddit论坛上迅速发酵：
我是一名物理工程师，对目前的工作不那么感兴趣，甚至有点想回学校稍微逃避下现实和责任。
在没毕业前，有人建议我去搞机器学习，也激励我去做计算机视觉方面的实习，去做更多的项目等。目前我已经有一份工作了，我想“重新考虑”这条路。
目前的工作能看到数据处理的重要性和繁琐性。但不确定如何将机器学习项目轻松整合到依赖DOS系统的公司中，但我认为统计分析对找到生产问题的根本原因很重要。
基于上述原因，我原来越倾向参加一个AI方面的一年制专业硕士课程。但是，我想知道数据/机器学习工程师在中大型企业中的工作到底是怎么样的？
我不打算成为一名程序员了，因为我不那么年轻已经28岁了，并且知识背景中大多数与物理相关。我想这样的话，自己没有搞计算机的那群人有竞争力。
所以，我应该弃工作选择读书吗？
我知道求助陌生人似乎不太明智，但我希望从别人的故事中找到对自己的帮助。
一时间，这则贴子下众说纷纭，网友从不同的角度，拼凑起当下机器学习工程师的真实工作全貌。
ML工程师的岗位略显尴尬
网友mimighost表示，首先应该摆正对机器学习工程师的认识，可以说这个岗位本身有些矛盾。
他认为，将机器学习工程师首先应该是一个合格的程序员，你的编程技能应该超过你所掌握的所有科学知识。
所以，此前即使是非科班出身的物理工程师，也应该先把提升点放到编程本身上。
mimighost认为，在程序员行列中留给机器学习工程师的岗位非常有限，岗位本身就是矛盾的。但可以考虑向机器学习研究员或者研究科学家方向发展。
要是想这样发展，只读个一年硕士怕是远远不够，怎么着，也得是个博士了吧。
年龄不是门槛
一位网友和楼主有着相似的困惑，表示年龄28，在于年轻人竞争同一岗位时，会不会没有优势反倒是劣势啊。
这个问题倒是不难理解，“35岁的程序员该何去何从”也是国内程序员们担心的问题之一呀。
网友fakemoose认为，在这个年龄段无论如何也不应该申请非常入门的岗位了，应该利用已经积累起来的经工作技能。
也有网友不服，表示在数据科学领域，即使是入门级别，其收入也已超过美国90%人口了。
还有更多不同的声音：
如果年龄超过了40岁，则可能是一个限制因素。
——analyst___apu
我是从30岁开始从物理过渡到机器学习的，所以这个年纪转行是可能的，我是自学。
——amnezzia
大多数认为，28岁依然年轻。大部分人读完博士也老大不小，大有资本去探索新领域。年龄不是门槛，行业经验才是。
学好数据科学
不少过来人的建议是，数据科学技能是转行之后的最大挑战。
而物理学转到AI？其实很加分。
网友i_love_FFT表示，自己是一个乐观主义者。如果能在现在地区找到一个高科技公司，则物理学的背景是个加分项，是个必须的技能。
如今，几乎每家科技公司都在建立机器学习团队。尽管对于那些做过大量在线编程课程和有某网站的AI证书的人来说很容易，但最大的挑战始终是找到能够理解数据本身的人！
如果具备物理工程背景，那么能够很好地理解基于物理的数据，包括传感器数据，物理系统模型等。这种技能与对机器学习的兴趣相结合，就是求职过程中的闪光点。
除了数据科学，请一定学好Python啊。网友Heartomics表示，自己最大的阻碍就是接受一种Pythonic的做事方式。
推荐学习资源，成为Python专家需要什么：
https://www.youtube.com/watch?v=7lmCu8wz8ro
机器学习程序员的一天
那么，程序员的一天是怎么过来的？
一位机器学习工程师总结了自己在一家全球员工数过10万的系统集成商工作的时刻表。
他表示，理论上来说，他们的工作是设计模型、调整模型、设置NLP pipeline，重构数据科学家编写的代码，并做一些云端的任务，对吧？
但事实上，他需要做的是任何客户想要的东西。自己的身份也是多变的：
可以是Python开发人员、数据工程师、数据科学家和数据分析师。虽然在自己看这些都差不多，但在客户看来，区分这些岗位会显得这个任务多样化。
大概就是：我是一块砖，哪里需要哪里搬。
目前正在同时处理三个项目：一个与销售相关，一个是需要重构代码的成熟项目，还有从PoC迁移到NLP项目。
一天的时刻表大概是这样的：
09:00 电话会议
09:30 开展NLP项目（Python）
11:00 电话（1小时）讨论销售项目
12:00 午餐
12:30 电话演示时间
13:00 项目工作（Python）
15:00 讨论项目
16:00 查看同事模型的文档设置和超参数。
17:00 回家。
诶？朝九晚五的程序员？
传送门
Reddit原帖地址：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/cxhvbd/d_what_is_the_reality_of_machine_learning_engineer/
