屎堆多了自然麻烦

@liuidetmks AI 的关键从来就是数据
所以算法工程师又称数据清洗工
所以从 2018 年以来的节奏就是自监督学习堆无监督数据
所以学术里做 AI 的要不投大厂，要不只能做不入流的工作
no magic.

区别也是有的，国内大厂比较偏好用推荐系统变现，美国大厂偏好搞大新闻
国内搞大新闻喜欢盯着那已有任务的竞赛卷那两亩三分地，美国大厂喜欢搞点新姿势然后等国内来卷

被卷烂了的技术，例子数不胜数，CV 肯定不是第一个

都是 PR 稿而已，预测蛋白质结构这玩意是一步一个脚印做上来的，也不只是某 evil 一家在做
至于传统专业领域蹭 AI 热点的太多了，只能说你真的一点都不关注

IDE 的 ssh 功能，比如 VSCode remote SSH
如果硬要分开环境，我个人是本地上架一个 git

真有人用技术来做秒杀?

vscode 意义是狠狠滴羞辱了 atom

学编译原理大可不必，学下汇编就懂了

这玩意播放量都 1B 了

我司做 TTS 的，也有面对有声读物的相关业务
我们有说话人判别和指代消解相关技术，要不要考虑对接一下，钱到位了都好说

我一直认为计算机是民科最泛滥的行业

7.5w 怎么不香了，无线充电板是当手机座用的

今天刚入职就签了竞业，一言难尽
HR 说主要限制同赛道的竞争对手，基本没执行过，姑且当真吧

量化可以用来克服人性弱点，但你本身就得有不依赖机器赚钱的能力
当然也可以玩套利，量化单纯就是个工具了，本质是你要发现套利空间

@NCZkevin 是的，太玄了，净是做无人车的在招 CV，要 NLP 的也是做推荐算法。。
在大佬提点下目前还投了几个无人车的预测算法

@shikimoon
@WildCat
谢谢大佬们！因为是对象原因回的国，暂时先在广州深圳周边找工作，不考虑出去太远

@seekmm 谢谢大佬！我暂时先瞄准广州或者深圳周边的职位，北京还是太远了

@tpphha648 谢谢建议

@ttleWhite 申不到好的
不想跟水导师读博混美签。。