在初级工程师竞争激烈的就业市场中，只有具备最强技能的人才能成功入职。本文将梳理出自学出身、经验不足的机器学习工程师的五大典型特征，助你避开这些“陷阱”，在简历呈现、面试表现乃至入职初期的工作中都展现出最佳状态。
我的观点源于两方面经验：一是在亚马逊团队中指导众多成员的经历，二是多年担任职业教练的实践；同时，我自身也属于“半自学”群体——由于背景并非传统科班出身，我需要通过大量自主学习提升能力，才达到如今的职业高度。
接下来，我们直接进入正题。
在展开第一个特征之前，有个重要提醒：“自学”这个词的含义其实有些复杂。事实上，无论你是否接受过正规培训，职业生涯中所学的绝大部分知识都来自实际工作。
因此，我真正想探讨的，是那些“未接受过良好指导、且无大型项目经验”的工程师所呈现的特征。即便拥有大学学位，也可能在这些方面存在不足。
尤其是第一个特征，这类问题更为常见。
经验不足的机器学习工程师最明显的“红色警报”之一，就是他们的关注点仅停留在模型本身。
不妨换个更宏观的视角：作为机器学习工程师，核心职责是解决问题，而仅存在于Jupyter笔记本中的模型几乎无法实现这一目标。我曾见过一些极具天赋的人花费数周时间构建模型，其离线性能指标十分出色，但最终却发现现有系统无法兼容该模型的输入格式，或是模型推理时间长达5秒——而业务需求却要求响应时间控制在1秒以内。
从项目启动之初，就应当考虑整体系统设计：模型将如何部署？运行在服务器还是移动设备上？数据通过何种方式接入——批处理、实时API还是流处理？模型失效或输出异常时该如何应对？如何监控模型在生产环境中的性能？
这些问题从一开始就必须纳入考量，因为它们将极大影响“哪种模型适合当前任务”这一关键决策。
而有时，系统设计中最关键的考量点是“是否真的需要机器学习”——这就引出了第二个特征。
第二个典型特征是“直接选用自己能想到的最复杂模型”。这是许多自学工程师容易陷入的陷阱，因为他们希望通过这种方式展示自己对前沿技术的掌握程度。
但从复杂模型起步，会引发诸多问题：
更关键的是，该问题或许根本无需机器学习介入。我职业生涯中最引以为傲的时刻之一，就是说服产品经理放弃构建实时个性化推荐模型，转而使用一段精心编写的SQL查询——这段查询以1%的复杂度和开发时间，满足了80%的业务需求。
因此，始终应从简单方案入手，先搭建可用的基准版本。无论是线性回归、逻辑回归，还是基础启发式算法皆可。之后再逐步迭代，且只有在能通过明确的性能提升和业务价值证明“需要增加复杂度”时，才进行相应调整。