Я хотел бы получить докторскую степень по теме, связанной с машинным обучением, и хочу улучшить свое резюме. Я подумываю о том, чтобы найти работу в качестве помощника-исследователя-добровольца, и мне было интересно, будет ли полезен этот опыт, если мне удастся его найти. Из того, что я читал в Интернете, многое из того, что делают ассистенты-исследователи для получения докторской степени, связано с черновой работой (очистка данных), и я не был уверен, укрепит ли это мою заявку.
Я надеюсь найти исследовательскую роль в области, непосредственно связанной с моими интересами. Но альтернативой, которую я рассматривал, было просто работать на работе, которая может не иметь прямого отношения к моим интересам, но несколько более выгодна с финансовой точки зрения.
Я надеялся получить совет о том, что было бы лучше
Да, во многих случаях опыт преддокторских исследований является преимуществом, в частности, если вы можете получить сильное письмо поддержки для своего заявления на получение степени магистра и можете внести свой вклад в некоторые публикации.
Финансовые аспекты также учитываются, но трудно судить, учитывая доступную информацию в вопросе.
В моей собственной области (неврология) может быть много пользы от работы в качестве «докторского научного сотрудника», если вы хотите поступить в аспирантуру, хотя это редко так называется. Это рабочие места, доступные людям со степенью бакалавра в академических лабораториях; часто люди, которые берутся за эту работу, являются бывшими студентами той же школы (возможно, они работали в той же лаборатории за кредит или в качестве студента), хотя иногда людей нанимают из других мест. Это способ собрать исследовательский опыт и, возможно, записи о публикациях, которые необходимы в наши дни, чтобы быть конкурентоспособными для поступления в аспирантуру, особенно для людей, у которых не было большого исследовательского опыта в студенческие годы.
Возможно, вам больше повезет в поиске должностей в области прикладных исследований, которая ищет кого-то с некоторым опытом ML (надеюсь, у вас есть хотя бы некоторый опыт курсовой работы; каждый студент CS и многие люди из других областей имеют несколько курсов ML / AI эти дней, если нет, вы далеко позади).
На хорошей должности вы будете выполнять больше, чем просто черную работу или очистку данных, хотя на практике почти все должны выполнять эти «черные задачи», независимо от того, имеют ли они докторскую степень или нет. Решения, принятые на этом этапе анализа, могут быть столь же важными и даже более важными, чем решения, принятые на более поздних этапах, это не то, к чему следует относиться легкомысленно.
Возможно, у вас есть непонимание. В США, по крайней мере, есть две основные возможности финансирования для докторантов. TA (помощник преподавателя) помогает в учебном процессе, часто в качестве оценщика, но иногда и в качестве инструктора. RA (ассистент-исследователь) каким-то образом помогает в исследованиях. Иногда это помощь в проведении экспериментов в соответствии с требованиями PI, но иногда это просто финансирование собственных исследований кандидатов.
Но оба они требуют, чтобы вы были допущены к программе получения степени (обычно докторской программе). Это не то, что вы делаете, прежде чем подать заявку.
Некоторые исследовательские лаборатории нанимают лаборантов, но это совсем другое дело. Они всего лишь сотрудники и вряд ли видят большую часть концептуальной основы того, что происходит в лаборатории. В этом может быть некоторая ценность, так как вы увидите, что другие с большей ответственностью делают свое «дело».
Баффи
вопросы
вопросы