4个步骤成功构建出一个机器学习团队(3)

根据Element AI发布的《2019年全球人工智能人才报告》，有强有力的证据表明，顶级人工智能人才供不应求。在人工智能研究的前沿，大约有2.2万人在积极发表论文，并在学术会议上发言。只有大约4000人参与了对整个领域产生重大影响的研究。总共有36500人自称是人工智能专家。与此相比，软件开发者的数量在美国是420万人，在世界上是2640万人。

（1）如何寻找机器学习人才?

下面是一些招聘机器学习工程师的策略：

聘用有软件工程技能、对机器学习有浓厚兴趣及有学习欲望的人士。然后你可以训练他们进行机器学习。

考虑到现在大多数计算机科学本科毕业生都有机器学习的经验，去找初级职位吧。

明确你需要什么。例如，并不是每个机器学习工程师都需要做DevOps。

以下是雇佣机器学习研究人员的策略：

关注发表文章的质量，而不是数量(例如，创意，执行质量)。

寻找具有研究重大问题眼光的研究人员。许多研究人员关注流行问题，却没有考虑它们的重要性。

寻找有学术以外经验的研究人员。

考虑招聘邻近领域的人才，如数学、物理和统计。

考虑雇佣没有博士学位的人。例如，有才华的本科生和硕士生，工业奖学金项目(谷歌，Facebook, OpenAI)的毕业生，甚至是专注的自学者。

你是如何找到这些候选人的呢?

有标准的信息来源，比如LinkedIn，通过招聘中介，参观大学的招聘会。

你应该参加著名的机器学习研究会议(NeurIPS, ICLR, ICML)的机器学习研究人员和著名的应用机器学习会议(O 'Reilly, ReWork, TensorFlow World)的机器学习工程师。

你可以关注ArXiv的令人印象深刻的研究论文，并联系第一作者。

对于一个长期的战略，你需要考虑如何吸引这些候选人，让你的公司脱颖而出：

由于机器学习实践者希望使用最先进的工具和技术，你的公司应该致力于研究型项目，在博客上公布它们，并为你的机器学习团队投资工具和基础设施。

由于机器学习从业者希望在一个令人兴奋的领域建立技能和知识，你的公司应该围绕学习建立团队文化(即阅读小组、学习日、专业发展预算、会议预算)。

由于机器学习从业者想要与优秀的人一起工作，你的公司应该招聘高知名度的人，或者帮助你最好的人通过发表博客和论文来建立他们的档案。

因为机器学习从业者想要处理有趣的数据集，你的公司应该在招聘材料中表现出你的数据集的唯一性。

由于机器学习实践者想要做重要的工作，你的公司应该推销你公司的使命和机器学习对这个使命的潜在影响。更重要的是，你应该从事那些对今天有实际影响的项目。

（2）如何面试机器学习候选人?

那么，在机器学习面试中，你应该问些什么呢?

（编辑：ASP站长网）