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Mynter告诉我们——完全可以收到了多条X私信后他决定把自己的成功经验写下来。他强调说我不是Karpathy但我可以算一名扎实的中级机器学习工程师。他是通过刻意的努力才成为一名工程师的。而且就是在最近他刚刚从业余爱好者转成了一名专业人士。以前Mynter从事的是社会学和物理学因此他写下来这篇博文希望为有类似愿望的人们提供可行的路线图和资源从而为职业生涯奠定基础。什么是机器学习工程师在开始Mynter给我们提了一个问题什么是机器学习工程师因为机器学习以及相关职位名称及其混乱Mynter特意和人合写了一份34页的白皮书。在指南中机器学习工程师指的是在组织中工作并使用机器学习来解决业务案例的人这就意味着创建、改进产品或让组织更高效地工作。注意机器学习研究人员与之不同。他们强调的是在科研中开发新颖的方法但并不需要解决眼前的业务需求。机器学习工程师的必备技能机器学习工程是一个跨学科的职业我们需要掌握软件工程、数据科学和数学等不同领域的技能以及应用领域的一些知识。软件工程当然一个合格的机器学习工程师必须会写代码但最重要的是你需要是一位有能力的软件工程师。原因如下——首先由于机器学习是在数据中发现模式因此机器学习工程师必须能够处理足够数量的数据。通常这意味着数据量超出了手动处理的量。其次由于机器学习工程师的绩效是通过业务反映的因此这个岗位就需要能部署模型并且将其集成到更大的产品环境中。可以说如果没有为用户提供任服务那一个工程师的工作就是失败的。最后如果了解计算机的内部工作原理以及构建定制工具的能力你的开发速度就会大大提高。直觉和专业知识确实可以极大地帮助你设计模型但在实验过程中构建机器学习模型始终是必要的。在这个过程中机器学习工程师需要尝试大量有根据的猜测并且探究怎样会让效果更好。这个过程迭代得越快最终的输出就越好。而软件工程技能有助于更快地自动化和迭代并且使得各个实验更加高效。作者还援引了OpenAI联创Greg Brockman的观点。Brockman曾表示学习机器学习其实比学习软件快得多优秀的软件工程师潜力巨大可以说机器学习最终是一门计算机科学的学科而软件工程就是让计算机科学成为有效应用的方式。数据科学由于ML是从数据中学习模式因此ML工程师需要具备处理数据的能力。他们需要能够处理混乱的现实世界数据记录知道如何收集、理解这些数据还要能设计出有用的特征并且解释模型输出的敏感性。最棘手的错误并不是内存不足而是当训练循环运行后模型输出了看似正确但其实是错误的结果时。数据科学家一次又一次地尝到惨痛的教训想要构建一个优秀的模型最优秀的方法就是花大量时间处理数据。ML工程师还需要的一个技能就是做研究。你需要识别与你手头问题相关的论文并且能够复刻这些方法应用到自己的领域。数学与统计学机器学习工程师需要掌握什么样的数学技能这个问题很难量化。在大多数情况下你在日常中不会明确地需要用到它们。然而它总是隐性地被需要。因为了解正确的数学知识对于理解当前问题的数据、选择合适的算法来说至关重要。为此机器学习工程师需要具备实数微积分、线性代数和概率论的基础。这些是用于构建和训练许多机器学习模型的核心数学理论。而在训练LLM或处理大型数据集时你会从数值方法和优化理论的知识中受益。最后为了理解特定问题的数据你还需要掌握统计知识。应用领域虽然ML更像是一个通用工具箱但ML工程师却可以从特定领域知识中受益匪浅。一方面它们会帮你更了解你的用例、用户和可用数据。另一方面他们发展了处理特定类型数据和合适模型的专业知识。例如用于文本的语言模型、用于视觉的CNN或用于时间序列的RNN。成为机器学习工程师有哪些途径通常进入机器学习工程有两种途径——数据科学路线。首先你需要精通数学和数据工作开始使用机器学习然后学习必要的软件工程技能。软件工程路线。当你成为一名有能力的软件工程师可以在职业生涯的某个时候转向学习数学、数据和机器学习技能。在作者看来对于自学者来说2是更好的路线。这是因为即使拥有基本的数据和机器学习技能你对公司也是有用的。许多业务问题相对简单只要部署简单模型就已经可以产生价值而困在Jupyter笔记本中的出色模型只是一个玩具而已尽管非常有趣。当然这并不意味着你可以放弃数学了——永远不要保平庸如果你碰巧在大学攻读定量学位那在默认情况下你上的课会或多或少遵循路线1。在这种情况下请在上学期间或学期结束后花一些时间来学习软件工程知识。学习计算机科学并专门研究机器学习同时进行大量实习以学习行业级的协作开发这两条路可以同时进行。对于路线1这可能是最佳选择。实用资源以下是一系列帮助你进入ML工程的结构化课程。它们更多是为你提供相关技能的建议而不是明确的课程。你可以随时进行切换使用你更喜欢的资源或者通过直接做项目来掌握所需技能。你肯定最清楚如何最有效地学习。涵盖本路线图的内容比如何涵盖它更重要。学习编码上述两条路线的基础都是学习编程使用计算机。由于Python的机器学习和数据科学生态系统最为强大且拥有最多的可用资源因此是一个安全的选择。哈佛的CS50课程涵盖了Python的基础知识对编程和软件工程做了精彩的介绍。如果想更深入了解一下可以去看赫尔辛基大学的《编程基础》。对于已经学过CS50的人可以浏览一下前几章。虽然你并不需要了解Python的内部工作原理就可以将其用于数据科学和机器学习但这些东西在以后会非常有用。请将《Dead Simple Python》之类的书放在床头柜上并时不时地阅读一章。学习浅层机器学习学会了编码你就可以开始学习机器学习了。你应该从浅层的学习算法开始。它们比神经网络更直观你可以藉此培养处理数据的技能无需增加复杂性。吴恩达的《机器学习专业化》是一个很好的资源它一直是许多人进入AI的门户。学习深度学习了解了ML的基础知识后接下来你就可以转向深度学习、当前的行业标准和强大的工具箱。如果你喜欢吴恩达的教学风格就可以继续学习深度学习专业课程。如果你喜欢更具大学风格的课程我推荐Yann LeCun在纽约大学的深度学习讲座。如果你需要更实用的方法fast.ai和随附的《程序员实用深度学习》一书可以帮你。这些资源还涵盖了一些必要的数学知识。如果你发现自己的知识缺乏deeplearning.ai有深度学习数学课程。这本书让我受益匪浅。它的章节和实际示例既可以用作教学也可以作为参考。建立领域专业知识一旦掌握了深度学习的基础就该选择一个领域进行深入研究了。如果你还不确定选择哪个领域Huggingface上就有大量课程。这些课程本身当然不够但它们是很好的入门读物可以为您提供研究出论文的基础、背景和词汇并为你可以构建的项目提出想法。如果想要开始做项目呢软件、编码、机器学习——对于所有这些项目一些理论知识都是必要的但工程其实是一种实践你可以通过实践来学习。如果你已经完成了课程练习构建了一些项目就可以做一些更具野心的事情。通过建立作品集你可以更自由地探索自己的兴趣由新手升级为专家。一般来说拥有一个或几个令人印象深刻、架构良好、值得花费一个月时间的创新性项目比拥有许多基本项目要更好。而且它会让你学到更多。想要申请成功让这些项目变得切实可行就变得非常重要。你可能需要写一篇博客或推文来介绍自己的学习成果。但你能做的最令人印象深刻的事就是构建一个前端以便其他人可以尝试。学习软件工程Fullstackopen课程是Web开发和分布式系统的很好的切入点。它不涉及机器学习但涵盖了许多工具和实践它们对于机器学习工程师来说非常有价值例如构建分布式系统、数据库和容器化。通过这些知识你就可以部署模型为用户提供界面。本课程使用的是JavaScript因为它是网络语言。虽然这一开始可能令人畏惧但竟然你已经走了这么长一段路此时硬着头皮给自己的工具包添加另一种语言也是值得的。学习MLOps还有特定于ML的软件工程和开发实践 (MLOps)。要了解如何在整个生命周期中管理和设计ML产品fullstackdeeplearning 是一个很好的资源可以让你了解一个大概。选择让你的ML工程师生活更轻松的实践应用到你的项目中这些努力都是值得的。结束语作者表示如果你遵循本指南一定可以成为入门级ML工程职位有竞争力的候选人。因为你既掌握了必要的理论知识做过的项目也使你成为了几个重点领域的专家。然而要成功找到工作拥有技能只是做到了一半。你还需要与人交流展示你的技能。你可以通过选择实习获得良好的推荐或者留下来另外还可以试着获得投资。FreeCodeCamp的创始人Quincy 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如果有必要可以通过fullstackopen来学习软件工程比如学习Web开发以及分布式系统、DevOps和关系数据库的基础知识寻找您想要从事的领域通过建立你的作品集来发展专业知识。你可以从Hugginface课程中找到一个起点跟随你感兴趣的兔子洞通过论文实现构建一些有趣的项目。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 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