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「冒名頂替綜合征,還是我真的不行?」碩士學位、4年CS工作經驗,但我感覺自

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發表于 2021-3-13 15:29 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
機器之心報道

機器之心編輯部
一位來自機器學習從業者的內心剖白:工作 4 年,不知該如何前進。

「擁有碩士學位,從業經驗 4 年,卻懷疑自己是個「impostor」(冒名頂替者),因為感覺自己什么都不會,可以被任何人取代!棺罱,一篇 reddit 熱帖引發了社區的大量關注。


發帖人「egobamyasi」擁有 IT 學士學位(重點研究 CS、算法、數據結構、C++ 和 Java)、生物信息學碩士學位(重點研究機器學習、統計學、概率),具備 4 年工作經驗(在學術機構中擔任分析師),熟練使用 R、Python、SQL 語言。
看起來履歷還不錯,然而 ta 卻在帖子中表示:感覺自己在工作中像個「冒名頂替者」,什么都不知道,所做的工作只是停留在類似「點擊按鈕」的狀態?雌饋硎窃谧鰴C器學習的相關工作,實則這個工作可以被任何人取代。
從這位 reddit 用戶的學歷和經歷來看,情況應該不至于這么糟糕吧。有學歷,又有工作資歷,為什么會懷疑自己什么都不會呢?
困惑來自自己,也來自別人
發帖人稱,其工作內容包括寫腳本(75% 的時間使用 R 語言,然而這門語言自己并不喜歡)、清洗數據(沒太大難度),做一些數據可視化、聚類和一些基礎 ML 工作。在平時的工作中不需要做單元測試,寫的代碼也沒人檢查,也不需要處理 Hive、Spark、Kafka、CI/CD、Hadoop、Docker 等。工作內容只停留在編寫腳本,使用的還是別人設計好的方法。
高度的自我懷疑,讓發帖人感覺自己不是一個擁有 STEM 專業學士和碩士學位的人。ta 認為自己的工作內容,其他人可以在兩三個月的時間里輕松學會并照著做。ta 表示自己在工作中非常積極,會為大家做很多事,也得到了其他人的贊揚,被認為是一名很棒的員工。但在這位發帖人看來,ta 只是做了一些很基本的事情。
在提及導師時,ta 是這樣描述的:「導師擁有博士學位,但她什么都不知道。每當我向她尋求指導時,她總是大腦一片空白。我得自己想辦法,沒人告訴我這條路對不對。有一天她問我為什么要用 GitHub 來編寫所有代碼。還有一次她問我為什么寫函數,為什么需要函數式編程。她認為寫函數是無用的,會使代碼變得復雜!
發帖人認為自己每天都在做重復性的工作,沒有嘗試新事物的空間,更別提做項目提升自己了。甚至沒有人在意自己。ta 表示,在學術機構中科研經費總是有的,同事總能找到一本雜志來發表論文,但自己的名字并沒有出現在論文上,因為「論文已經有太多的作者了」。
面試不順,4 年工作 + 碩士學位,被評價「太初級」
對此,發帖人進行了深刻的剖析:「這條職業道路值得嗎?每個人都是 ML 領域的天才。而我只是在 Jupyter Lab 里輸入一些東西,然后點擊 run。像我這樣的人怎么能在別處找到工作呢?我充其量只是個初級數據分析師,在其他地方甚至找不到基礎數據分析師的工作。我有野心和干勁,但是我很迷茫。我已經失去了本科期間學到的所有知識,我不記得 C++ 和 java 的任何知識,想不起來堆排序是做什么的。所有的知識都消失了,因為我在這樣一個崗位上待了 4 年!
ta 在面試中備受打擊:
「在面試中,當他們問我的團隊是否使用 Git 或單元測試時,或者當他們問誰檢查我的代碼或者我如何交付 pipeline 時,我感受到了危險,因為這些我都沒做過。不是因為我不想,而是和我一起工作的人都活在自己的世界里。他們不喜歡進步,我卻一直表現得很主動,但他們就是不買賬。我不再認為我是一個程序員、數據科學家、生物信息學家,我沒有市場價值。怪不得我在別的地方找不到工作。我有 4 年的工作經驗,但現在的狀況比剛畢業時還糟糕!
發帖人表示申請過其他職位,但面試機會很少,而且面試時經常被問一些基礎問題,例如 KNN 的工作原理。ta 雖然在碩士期間學過,但目前的工作只停留在對各種軟件包的調用,因此 ta 對 KNN 的底層實現基本不了解。
ta 的情況可能和許多人一樣,調用別人封裝好的模塊,但對各個模塊的實現細節不去深究。這樣工作可能比較輕松,但在面試中就不占優勢了,多數面試官注重算法的底層實現。
有網友指出:「真正的價值在于知道如何將機器學習解決方案應用于現實問題。你每天做的大部分事情對你來說都很簡單,但那只是因為你每天都在做。根據我的經驗,大多數數據科學家都在做你所說的事情!


發帖人還表示后悔從 IT/CS 轉到生物信息學,后悔接受學術職位。ta 認為,現在自己的能力不足以進入業界。就在發帖的幾天前,ta 又收到了一家優秀公司的拒絕信,認為 ta 資歷太淺,不適合該職位。4 年的工作經驗和一個碩士學位卻被評價為「太初級」。
單看這篇帖子,發帖人是很上進的,能夠意識到自己的處境,并且想在事業上有所進步。但 ta 不知道該如何前進,目前處在迷茫期。
網友支招
工作簡單重復,四年沒學到多少東西,面試還被人嫌棄…… 在發帖者的筆下,自己是如此地不堪。然而,事實真的是這樣嗎?到底是哪里出了問題?怎么沖破這一牢籠?不少評論者分享了自己的觀點。
將 ML 應用于現實問題怎么能說沒有價值?
首先,「你的工作并非沒有價值」,大部分評論者給出了這樣的結論。
有網友表示:「當你能做的事情,是別人正在學著努力做的,那么你的工作就是有價值的。擁有一個知道如何快速將機器學習應用于各種問題的人對于工作團隊來說非常重要。機器學習行業目前正處于落地階段,行業知識、溝通技巧和基本的 ML / 統計分析能力在這個階段都是非常重要的,如果你能同時掌握這三項技能,那么你就是一個非常有價值的人才!


一位軟件開發工程師也認可上述說法:「我一點也不嫉妒那些創建編程語言或開發 / 維護工具包的人。我是一個軟件消費者,我用其他人發明的東西為企業創造價值…… 很多『天才』工程師可能也很崩潰,因為他們不知道如何為現實世界創造有用的東西!
有人發明工具,有人使用工具,使用工具的人為什么要為發明不出工具而貶低自己呢?如果按照這種思路去想的話,提問者的問題很可能在于沒有找準自己的定位,因此比較的對象出了偏差,也就產生了自己「一無是處」的想法。


抽出時間讀論文、學技能
很多人可能都有這樣的體驗:當你開始學習并學到了一些東西的時候,你好像就沒有那么焦慮了。因此,不少網友建議提問者:把現在的工作稍微放一放,給自己留點時間去學習一些新東西。
學習的方式有很多種,比如讀 arXiv 論文,做一些個人的研究項目。更重要的是,在讀論文的過程中你會發現,「有一半的論文假設都過于理想化,根本無法解決行業中實際存在的問題!挂虼,這么一看,別人也沒有那么厲害嘛。
反過來說,寫腳本也沒有看起來那么簡單,「能夠編寫腳本,清晰地思考架構,并在短時間內找出解決方案,這就是一項很好的個人技能」。


關于學習,也有網友給出了更加具體的建議:

  • 移出 25% 的時間用于調整自己和學習新技能;
  • 盡可能獲得更多認證。如果可能的話,寫論文是最好的方式,研究論文能夠讓從業者具有競爭優勢;
  • 尋求一份新的工作。





如果你能打破原來的工作節奏,稍微放松一點,或許也能擠出一些空閑時間。有網友建議作者放下 sklearn,花一些時間從頭開始構建機器學習模型。這能夠幫助作者避免擔憂被頂替,并在面試中獲得優勢。為了調整心態,該網友建議作者「只和自己比,每次邁出一步,做更好的自己」。


學習面試技巧,像備考一樣準備面試
除了自我定位不準、過度貶低自己,也有網友在面試環節發現了問題。
面試就像一場考試,是講究技巧的。如果你能像在學校準備考試一樣去準備一場面試,學習其中的技巧,找工作可能就沒那么難了。具體的學習路徑包括:

  • 多讀一些「面經」,看看別人都被問到了什么問題,然后有針對性地做準備;
  • 復習一下在學校學的東西,找回一些基本功;
  • ……



當然,在此之前,有人建議發帖者先緩解一下「冒名頂替綜合征」的問題,具體建議和以上網友提到的類似,如不要把別人想的太好,也不要把自己想的太糟;保持學習者心態;多多交流與分享等。
如果你還有其他建議,歡迎在評論區分享一下。
參考鏈接:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/m1kss2/d_i_feel_like_an_impostor_who_just_pushes_buttons/
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THE END

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