機器學習英雄訪談錄之 DL 自由職業者：Tuatini Godard
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機器學習英雄訪談錄之 DL 自由職業者：Tuatini Godard
Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位專注 ML 和 CV 的博主，本系列翻譯自他進行的系列採訪——《機器學習英雄訪談錄》。
學習從模仿開始，要模仿就要模仿那些最棒的人，這是我開始本系列的初衷。
正文
今天我們要採訪的是 Tuatini Godard。我的好朋友，一位來自法蘭西的的深度學習自由職業者。
Sanyam: 嗨，Tuatini！謝謝你接受這次採訪。很高興能在部落格上採訪你。
Tuatini: 嗨，Sanyam，感謝你能想到我！
Sanyam: 你是我見過的了不起的自由職業者之一。你能向我們介紹下你自己嗎？你是如何工作的，你通常從事什麼工作？
Tuatini: 謝謝你的讚美，但幾個月前我和你一樣開始了自由職業。2 年前我還是一個 Android 開發人員，從那時起我就跳進了 ML / DL 的賊船，在那個領域盡我所能學到了一切，並在幾個月前開始自由職業，當時我對它充滿信心。我只遠端工作，因為我不能在客戶旁邊工作，他監視你的一舉一動，盤算著他是否把錢花在了合適的人身上，這讓我很有壓力，哈哈。我主要針對有真正目的或激情的工作。例如，現在我正在病理學資料上使用深度學習來自動診斷面板癌。
Sanyam: 很酷！你通常怎麼樣找工作？通過網路或平臺？
Tuatini: 主要通過 Upwork，這不是掙大錢的最佳地點，但如果你不像我這樣擅長營銷自己，那就沒關係。
Sanyam: 我知道你已經做了幾個月的機器學習從業者。你感興趣的是什麼？
Tuatini: 起初我主要對 AI 感興趣。當我在讀 MS 時，我所在的學校教過 AI，但我沒有真正專注於它，因為當時那個領域的機會是“稀缺的”。後來遇到深度學習炒作，突然間每個人都需要一個深度學習專家，所以我馬上開始學習它，然後機會來了。一路走來，我學會了傳統的做“真正資料科學”的方式，我挺喜歡它，所以我遠離了人們口中“AI”的炒作，並開始更加重視這個非常有趣的領域。
Sanyam: 你什麼時候決定作為 ML 從業者開始自由職業？是什麼讓你做出決定？
Tuatini: 在離開作為 Android 開發人員的工作之前，我有一個 deadline 和路線圖。在法國，你可以領取約 2 年的失業救濟金，這就是我所做的。在一年半到兩年的時間裡，我只專注於學習和路線圖。最近我不得不把重點轉移到自由職業者身上，因為我對自己的技能充滿信心，我的失業救濟金也即將結束。
Sanyam: 在我們的線下聊天中，我們經常討論自由職業者面臨的困難。你在遠端工作中遇到了哪些困難？你能為剛試圖進入這個領域的人提醒一些存在的坑嗎？
Tuatini: 那麼第一個就是孤獨寂寞。當你在家工作時，你就是靠自己。對我而言，幸運的是我有女朋友，有事可以和她商量，對於現在的客戶，我實際上與我在開始學習深度學習時遇到的人一起工作，所以我可以與他交換想法和所有和專案有關的東西。大多數自由職業者平臺都把重點放在個人自由職業者身上，比如 freelancer.com、upwork、fiverr 等等。雖然對於一個人來說開始非常棒，但我認為如果你能在一個團隊中做自由任務，或者更像是一個 2 到 3 人的小組，那就更好了。所以當你不在同事身邊時可以保持與客戶的聯絡，你也可以與他們交流，等等。
Sanyam: 你會向剛接觸該領域的人建議什麼？
Tuatini: 你必須以這樣那樣的方式向世界展示你的技能，以證明你的價格合理。如果你收取很多錢，但沒有網際網路上的存在（沒有部落格、沒有 github、沒有個人資料展示、沒有 Kaggle profile 等等），你很難證明這些價格是合理的。每個人都不同，但對我來說，寫部落格、做一些開源專案是有用的。Kaggle 也很好地展示你的技能，我認為它甚至比部落格、開源更好，因為每個人都可以根據你 Kaggle 上的 profile 看到並特別瞭解你的技能。我的意思是，搞定一個非技術出身的潛在客戶，給他一個 github 和一個討人喜歡的個人 profile，對他來說最吸引眼球的是什麼？常用資料科學平臺上有一堆他不理解的程式碼、專案或一堆簡單的徽章？
Sanyam: 還有其他想與讀者分享的內容嗎？
Tuatini: 不要放棄，資料科學是一個多學科領域，很難在每個方面都做到很好。首先選擇專業並將所有精力放在上面。例如，我選擇深度學習計算機視覺而不是時間序列或 NLP。不要像我被人工智慧炒作所愚弄，像我 2 年前開始時那樣，沒有人工智慧（或通用人工智慧，隨便你叫什麼），如果選擇計算機視覺路徑，那麼你就成了計算機視覺專家，對於 NLP，你將成為 NLP 專家。深度學習只能幫助解決大問題的一部分，而不是大問題本身，只是為你的工具箱新增一個工具。作為自由職業者或“專家”（隨便你叫什麼），你將被要求做的不僅僅是在大多數時間玩玩深度學習模型。瞭解資料準備、軟體工程技能、一些 devops 和 co、基本的全棧技能，用於在生產中建立和交付深度學習專案，而不僅僅是有趣的部分。但最重要的是，學會學習和適應，密切關注最新趨勢，並隨時掌握資料科學領域發展的最新動態。
Sanyam: 感謝你提供寶貴的建議。在哪兒能與你取得聯絡或關注你的活動？
Tuatini: 我有一個部落格。這些天我沒有找到很多部落格的時間，但你可以在那裡找到關於我的一切。
Sanyam: 非常感謝你在此次採訪中談話。
對我的啟發
- 一個國外的自由職業招聘網站：Upwork。
- 必須專注於一個非常具體的領域，例如 CV 和 NLP，而不是廣義上的 AI，避免誇誇其談。
- 要學習的話，要有明確的路線圖和 deadline，以及足夠的時間讓自己保持專注，最好有個理工類的碩士文憑。
- 還可以 2 到 3 人組隊開始自由職業。
- 用 blog、github 或 kaggle 作為展示自己的平臺，搞點專案。
- 儘快接觸面向生產的 ML 專案，積累實操經驗。對轉行的人來講，工程能力很重要，研究是博士們的事。