machine learning מהצד של מומחה התחום

[I130Form]

machine learning מהצד של מומחה התחום

אני עובד במערכות מידע. התגלגלתי לתחום מהצד של מומחה התוכן (איש מקצוע שעבר לצד האינפורמטיקה כמומחה תוכן/מנהל מוצר). כעת אני בצוות מחקר של machine learning/natural language processing לשנתיים-שלוש, בתפקיד דומה.

האם יש עבודה כמומחה תוכן/מנהל מוצר בתחום של machine learning?
האם זה מסלול רלוונטי כדי להפוך לdata scientist?

אני עובד לצד אנשי הML כשהתפקיד שלי הוא טיפול במידע, בניית features, הכנת training data וכו'.
למוסד עצמו שם טוב מאוד, אם זה רלוונטי.

 

[יבגניי34]

לא רואה איך יכול להתקיים ״מקצוע״ או ״תפקיד״ כזה.

כל דבר רלוונטי כדי ״להפוך ל data scientist״ כיוון שהמונח עבר abuse מספק בתעשייה כדי להיות חסר משמעות לחלוטין.

 

[I130Form]

ומה רלוונטי מספיק כדי שגם ישלמו לי משכורת?

אני מבין שהמקצוע לא מפוקח כמו מנתחי מוח

האם יש רקע מסוים שמצפים מאנשים כאלו (תואר במתמטיקה/מדעי המחשב) או שניסיון רלוונטי מספיק?
&nbsp
ואכן, זה לא מעט buzzword - אבל גם מזה אפשר להתפרנס

 

[user32]

בעולם שלך - התמחות בעולם תוכן/דומיין

זה נכון להרבה מקצועות בעולם מערכות המידע. אם צברת ידע מעמיק בבנקאות אז אתה רלוונטי לבנקים. אם זה ביטוח, רפואי, קמעונאות, בילינג וכו' תוכל להתמודד על תפקידים אצל המתחרים. מקווה בשבילך שמדובר בענף שמפותח בארץ. מכיר אחד שהתמחה במשחקי הימורים לא פחות ועשה חיל בתחום. כל כמה זמן אני רואה אותו מעדכן סטטוס בלינקדאין אצל החברות המובילות.
אשתי היתה במצב דומה בחברת טבע עם טייטל של data analyst ועם אפס נסיון והבנה בתחום מחוץ לעולם התוכן שלה. הבעיה שהיתה רק חברה אחת בארץ שעסקה בנושא שלה בסדרי הגודל שהצריך את המומחיות שצברה אז כשנמאס לה משם היא עשתה תעודת הוראה והיום מלמדת ביסודי.

להפוך "לעובד כללי" כלומר, למצוא עבודות בהתבסס על הידע הטכנולוגי שלך ולא על המומחיות שלך בעולם תוכן זה הרבה יותר מסובך. יש ביקוש לא רע לאנשיי ETL באינפורמטיקה אם זה מעניין אותך. אני מניח שאתה מכיר את זה כבר.
בשביל להפוך לאיש ML אמיתי אין מנוס מללמוד ML או לפחות את הבסיס והתאוריות שמאחורי זה. את זה עושים בתארים במתמטיקה, סטטיסטיקה או מדעי המחשב רצוי תואר שני ומעלה עם מחקר רלוונטי + הרבה לימוד עצמי.

 

[I130Form]

אכן, המטרה היא לפרוץ את גבולות הדומיין שלי

או לפחות לנוע יותר מכיוון של מומחה תוכן לכיוון של הצד הטכני.
&nbsp
התחום בארץ מפותח חלקית - זו אחת הסיבות לכך שאני רוצה להפוך ל"גנרי" יותר.
&nbsp
אני אוהב את עבודת ניהול המוצר בדיוק בגלל זה - מספיק טכני כדי ש"יהיה לזה בשר" ועבודה, ומספיק רחוק מהקוד כדי שאני לא אצטרך להשלים תואר במדעי המחשב.
&nbsp
אני מכיר ETL (לפחות ברמה של התהליכים שאני עושה אד-הוק במסגרת הפרוייקטים שלי), אבל לא חושב שהייתי רוצה לעסוק בזה במשרה מלאה.
&nbsp
אני מוכן להקדיש זמן (עד ~20% משרה) ללימוד הבסיס התיאורטי של ML.
&nbsp
מדבריך אני מבין שגם עם הניסיון המעשי שאצבור, זה לא מספיק כדי לכסות על הפער מול מסלול ההכשרה הסטנדרטי.

 

[יבגניי34]

מסלול סטנדרטי לאנשי ML ==> תואר שני לפחות במת׳/פיס׳/מדמ״ח...

 

[user32]

20% זמן חופשי ללימוד ML עצמאי כנראה לא יספיק

 

[I130Form]

תודה על המשוב. כלומר האפשרות לקידום היא ניהול

זה קצת מטריד אותי (בגלל בעיית הפירמידה), אבל אני מבין שמעבר לצד הטכני לא רלוונטי.
&nbsp
האמת היא שכשרק נכנסתי לIT רציתי להשלים תואר, אבל חוות הדעת של כל מי שהתייעצתי עמו הייתה שזה בזבוז זמן (יהיו הרבה אנשים עם תואר, מעט אנשים עם ידע בדומיין). עד כה ההימור הזה השתלם, והתקדמתי כל פעם, אבל אני מבין שאני נתקל כעת בתקרת הקידום שלי (להישאר מומחה תוכן לדומיין הזה בלבד).
&nbsp
ההשלכות הן שאני צריך כנראה להתמקד בניהול בלבד, כי להשקעה בצד הטכני אין תוחלת.
&nbsp
תודה!

 

[user32]

השלמת תואר לכשעצמה איננה מספיקה

בשביל ML לא מספיק להיות מאלה שאיכשהו חילצו 80 במכללה ועברו בקושי את קורסי המתמטיקה מתוך הנחה ש"גם ככה לא צריך את זה לעבודה". אתה צריך להיות מהאלה ששולטים בחומר התאורטי ושוחים בזה. בסוף כשתגיע לראיון הוא יהיה מבוסס כנראה על פונקציות ועקומות וזה שעשית תואר לפני 7 שנים לא יהיה מה שיעביר אותך. התעודה עצמה זה רק דף קרטון. תקרת הזכוכית שלך היא לא תואר או העדרו אלא העדר ידע רלוונטי.

בהחלט אפשר לעבוד בML בלי תואר ואני גם מכיר כאלה. העניין הוא שאתה לא יכול לדלג על רכישת הידע התאורטי. הכרתי מתמטיקאי אחד בחברה למסחר ממוחשב שלמד שנה וחצי מתמטיקה באונ' והחליט שמספיק לו אבל הוא באמת היה מתמטיקאי: כל חייו אהב והתעסק עם מתמטיקה, פשוט לא כל כך הסתדר עם מסגרות פורמליות. הוא עובד בתחום הML, בתפקידו האחרון עסק במציאת הונאות.

לא יודע למה נדבקת דווקא לML. מכל התחומים הטכנולוגיים זה המקצוע שמצריך הכי הרבה ידע תאורטי לדעתי ואם אתה מגיע מעולם הIT אז אין לזה כמעט קשר לML מעבר לעובדה שכנראה בארגון שלך הם כפופים לאותה מחלקה וכך מצאת את עצמך נוגע קצת בנושא.

 

[I130Form]

כי זה התחום הצומח בתעשייה הזו

עסקי הליבה בתעשייה הזו הם IT קלאסי - בעיות ארגוניות במהותן שנפתרות (כעת) בעזרת תוכנות. בהתאם, למרות היקף עסקים גדול מאוד, הפריון ושולי הרווח קטנים (כי האתגרים הם בעיקר ארגוניים ולא טכנולוגיים) - גם בחברה המצליחה ביותר בתעשייה הזו ההכנסה לעובד היא ~$170K לשנה - כמעט סדר גודל שלם פחות בהשוואה לחברות הטכנולוגיה המובילות.
&nbsp
בהתאם, אף אחד מחברות הטכנולוגיה הגדולות לא נכנה לעסקי הליבה של התעשייה הזו, וכשהן אכן נכנסו, זה היה בפרויקטים של machine learning וAI.
&nbsp
לכן, למרות שעיקר העבודה (כעת) היא בחלקים המסורתיים יותר (ושם גם התפקיד שלי ברור יותר), לטווח הבינוני זה מסלול פחות מועדף.
&nbsp
אני תוהה איך אני יכול להעמיק את האחיזה שלי בתחום. אני לא בהכרח רוצה להפוך למתמטיקאי (למדתי קצת אבל זה לא השלב לחזור לתואר), אבל אני כן רוצה להפוך לוורסטילי יותר מעבר לתפקיד של מומחה תוכן ולהתחרות על משרות בשוק הML הכללי.
&nbsp
רק כדי לחדד - אני עובד כעת בצוות שכל יעודו הוא ML וNLP. אני מוביל כעת שני פרויקטים עם סה"כ 4 אנשי ML/NLP טכניים.