美国机器学习方向的 master 找工作前景如何？

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机器学习的应用在工业界需求很高，有过工作经验的人可以很轻松的找到工作，供给远远小于需求，而且需求越来越大。

但是招 New Grad (PhD 可以考虑) 相对较少。原因很多，简单来说，就是 New Grad 往往工程经验不够，学术能力也不够。工业界的现状不复杂：大公司搞机器学习的组大、人多、要求高，PhD 是进入的门槛；小公司人少，每个人都要独当一面，因此必须要有过搭建实际机器学习系统的经验。因此如果两边都没有优势的话，自然找工作比较吃力。

因此，对于有志于做这个方向的同学来说，建议找工作时调整心态，第一份工作尽量找到工作职责与机器学习相关的组，而不必追求一步到位。人生的职业生涯很长，做好3到5年的职业生涯规划，积累实际工作经验，不断学习与强化自己。人与人的差距并不会在第一份工作中体现，而是在前几年逐渐显现出来。