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毕业后,到底是选择去学术界,还是去工业界?

已有 1647 次阅读 2021-11-17 15:06 |系统分类:观点评述|文章来源:转载

读完博士,我们很容易面对这样一个问题:


"毕业后,我到底是选择去学术界,还是去工业界?"


我的背景更偏学术界,我对两边都有了解,我谈一点自己粗浅的看法。


我的讨论范围限定在:

(1)机器学习领域;

(2)能力在前10%~50%的正常人,不讨论改变世界的大神。


简单粗暴的结论:

(1)高校的研究能力在工业界很有用,但是高校的成果几乎(99.9%)在工业界都没有用。或许高校的education的作用更大,期望高校做出改变工业界的学术成果不太现实。

(2)工业界的研究院其实属于学术界,本质跟高校区别不大。他们比高校做的东西更有用,但是研究院做的不是核心技术,只是外围、边缘的技术而已。


A. 先说说高校的科研。

高校绝大多数的研究都是各种问题的corner case,在公开的数据集上跑几个实验,claim自己是SOTA,发篇论文。但这些东西在工业界用途非常非常小。我举几个例子。


(1) 近年来学术界搜索、推荐的论文不少,但在工业界能用的几乎没几个。学术界的做法是“改进模型,在MovieLens等数据集上做个实验,提升几个点,发表论文”。但学术界的成果在工业界几乎都不work。在工业界真正能改进模型效果的方法大多是标注数据、处理数据、调特征、修bug。少数能用的学术成果都是Google等公司发表的。


(2) 最近几年联邦学习很热门,每个会议都有上百篇联邦学习的投稿。这些文章中90%以上都是在解决corner case,比如XXX设定下的收敛、XXX设定下的XXX差分隐私方法、用XXX方法防御XXX假设下的拜占庭错误。有脚指头想想也知道,这些corner case在工业界是没有用的。工业界用的是简单、好调、scalability能上得去的方法,而且要考虑自身系统平台的支持。


(3) 最近一两年,有N篇基于vision transformer的论文,都是对vision transformer做一点改进,在公开数据集上top-1 accuracy提升一点点。在绝大多数工业应用里面,没人在乎一点点准确率的提升。好好处理数据、标注数据、再加点小trick,带来的提升比模型大得多。说实话,ResNet之后所有的模型带来的提升全加起来,还没JFT一个数据集带来的提升多。


工业界里重要的问题非常多,但是没有足够的人力去解决,只能挑收益最大的做。而高校乌央乌央的人扎堆挤到一些很小的问题上,研究各种各样的corner case,比如上面讨论的几个问题。


这,就是为什么我打算离开高校。


B. 再说说工业界的研究院。


(1) 工业界研究院有一部分人做纯科研,做出了非常牛逼的工作。Google、Deepmind、MSR、NVIDIA等公司的研究院都有非常厉害的成果。Transformer、AlphaGo这些成果确实改变了世界。其余影响力小一些的论文也起到了PR的作用。


(2) 工业界研究院有相当多的人在为业务、技术部门服务。可惜的是研究院做的通常不是核心技术,而是可有可无的边缘技术。研究院的人看不到完整的核心技术。举几个例子:

    a. 推荐算法团队跟研究院合作,希望“试一试”强化学习、图神经网络这些技术。重点在“试一试”,也就是说可有可无,不是核心技术。能带来零点几个点的增长最好,没有也无所谓。

    b. 技术部门发现强化学习在网约车派单上好用,收益挺大。上线之后,让研究院做进一步的探索,目标是用更fancy的技术取得marginal improvement。


为什么工业界研究院接触不到完整的、核心的技术?核心技术肯定在业务部门手里,重要性次一级的工具在技术中台手里。由于利益原因,没人愿意把自己重要的东西交给别人做,除非是自己不愿做、没精力做、没能力做。


说一下工业界的技术团队。工业界的工作并不美好,有很多脏活累活要干,没有学术界看起来高大上,而且KPI压力很大。有一部分人在推着技术走,这种工作的成就感会比较高。另一部分人被业务推着走,比如这个地方掉点了,那个地方有个bad case,要修一下。。。很明显,前者的技术含量高,成长更快,在就业市场上很抢手;后者的技术含量低,是高档人肉电池,容易被换掉。


C. 最后说说人。


学术界的人才密度远远大于工业界。

拿到985学校的讲师(所谓助理教授)职位,比公司SP offer还难;工业界研究院里各个都是有不错成果的博士。


而工业界的技术部门里,人才密度低得多。哪里更容易出头是显而易见的。在跳槽的时候,研究院出身的不那么受欢迎,跟核心技术团队的人差距巨大。


所以,到底是去高校,还是研究院,主要还是得看自身的能力与追求。


结合自身的特点和追求来选择,做了决定不后悔就可以了。现今的社会状态下,没有哪分工作是“钱多事少离家近”的。朝着自己的既定目标前进就足矣!


文章来源于微信公众号:材料观察者,作者为:Sensor-2020



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