01
昔日搭檔變對手？
最近微軟正在去OpenAI化！
據透露，為了擺脫對OpenAI 的依賴，微軟已開始自研大模型，直指 OpenAI 的 o1、o3-mini 等核心模型！一旦研發成功雙方將從搭檔變成競爭對手！
不止如此，微軟還在Azure上推出Deep Seek的AI模型，在此之前還測試過xAI、Meta、Anthropic等模型，來替代部分OpenAI的技術！
要說雙方之前還能維持一下表面關係，現在微軟是裝都不想裝了。那麼微軟為啥突然對OpenAI出手？
其實一切都有跡可循。
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雙方視訊會議上，OpenAI拒絕向微軟透露最新o1模型的核心原理。
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聯手軟銀、甲骨文投資5000億美元的星際之門計劃，卻把微軟晾在一邊。
只能說微軟想剔除OpenAI，開發自己的大模型不是沒有道理！
畢竟核心模型掌握在別人手裡肯定不安心，誰有不如自己有，自主研發大模型才是趨勢！
02
AI入場券原來是它！
為了不被對手比下去，不止微軟，近年來各大科技巨頭為了在AI領域佔得先機，可以說是"燒錢"模式全開！
據統計,僅2024年Microsoft、Amazon、Google、Meta就投入2460億美元用於AI研發！今年還將再投入3200億！
這意味著什麼？大量的AI崗位機會啊！
微軟首當其衝！儘管有hiring freeze的傳聞，官網上AI相關職位依然在源源不斷地放出。
NVIDIA、谷歌、TikTok、Adobe也緊隨其後放出大批Intern、NG的MLE崗！
崗位多，機會也大！Meta為了大力發展AI團隊，頻頻降低MLE面試難度！
此時不投更待何時？為了讓大家順利上岸AI，我們準備了各大科技公司的MLE高頻題目供參考。
看了這麼多崗位，有眼尖的朋友發現，怎麼最近都在推MLE的崗位? 為什麼MLE這麼火？主要是因為它需求大、門檻低、發展空間大!
相較純做研究的AS、RS，MLE的落地性質高，受到眾多公司青睞！
門檻低
相較AS、RS，MLE對學歷、專業要求更加靈活！注重實際工程能力。
發展空間大
薪資優厚，未來晉升空間大，技術專家、管理都有機會實現～
ｔｉｐｓ：AS、RS要求候選人必須是PHD，且專業方向必須嚴格對口～
但是！大家千萬不要以為上岸MLE就很容易！
它既要求你懂機器學習演算法(ML部分)，又要精通工程實現(Engineering部分)，還要有實際落地專案，不管是NG、在職轉MLE，還是科班出身，沒有相關經驗，連簡歷關都很難過！
NG難點在於MLE的門檻高，畢業很難直接求職到MLE，需要準確、專業、清晰的職業規劃跳板跨入AI。
不同路徑規劃對技能的要求也不同。如果你是CS相關專業，工程能力強，但ML演算法知識相對欠缺，求職時就要加強對演算法知識的補充；如果你是Data Scientist/ Analyst相關專業，想轉MLE則需要加強工程能力。
直通矽谷根據不同學員特點，定製不同學習計劃，主打一個缺什麼補什麼！
而對於轉行、科班來說，專案則成了最大的阻礙！
轉行難點在於平時難以接觸真正的MLE相關專案，沒有大規模資料訓練環境。
科班出身難點在於專案大多停留校園級別，缺乏真實業務場景！且大廠技術棧更新快，個人很難追趕、匹配到企業真正的需求！
而在直通矽谷,我們會根據學員情況,專門打造符合大廠要求的端到端工業級專案!
專業大廠導師帶隊,手把手帶你做出真正契合目標公司業務場景，技術棧的獨家專案,不僅能體驗完整的ML專案流程,實現工程化落地,積累實戰經驗,還能再後續的面試中對每一個技術要點了如指掌,面試官deep dive輕鬆應對!
除此之外,在職轉MLE可能面對理論不足的困境,我們專門為學員定製1V1學習計劃,包含系統性學習MLE的基礎理論部分,配以經典OA例題,夯實基礎!
以往工作經驗也完全不會浪費,拿Backend方向舉例,其中的分散式系統經驗恰好是MLE所需工程能力的體現,導師根據這部分經驗,精煉加工,再加入ML相關內容,突出商業價值!
👉如果恰好你也是 ●●○
在職SDE/DS想轉MLE,不知道怎麼轉
看好MLE方向,但相關技能,基礎不足
科班出身,缺少高含金量專案,遲遲拿不到面試
👉直通矽谷可以為你提供 ●●○
個人職業路徑/細分方向規劃
系統化的MLE課程培訓
AI實戰專案指導
贈送AI實習專案,支援背調
一對一簡歷精修服務
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你和MLE的差距,就差一次諮詢!
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