Come Intraprendere una Carriera in Machine Learning

Grazie a tutti i numerosi partecipanti alla videochiamata “Intraprendere una Carriera in Machine Learning” con Emanuele Rossi, Machine Learning Engineer a Twitter Cortex e Co-Founder di LeadTheFuture.

Durante la chiamata, Emanuele ha raccontato la sua storia e di come sia passato da software engineering intern a Google, a fare un master in ricerca con focus su machine learning a Cambridge, fino a lavorare nel team di machine learning a Twitter, passando tramite l’acquisizione della start up Fabula AI. La chiamata è poi proseguita con una serie di domande e una discussione attiva dei partecipanti. Riassumendo, si è parlato di:

• Quali siano gli step più importanti per iniziare a fare machine learning: Emanuele suggerisce come step numero uno, di fare ricerca (fin dalla triennale, il prima possibile) con un Prof universitario che lavora su machine learning. Oltre a fornire una learning experience unica, questo permetterà anche di ottenere una prima forte reference letter, che sarà indispensabile per qualunque application a master o PhD.
• Quanto sia fondamentale combinare domain expertise con conoscenza di machine learning: Emanuele ha parlato di come per la sua  esperienza sia stato molto importante. Per esempio, per la sua tesi, in cui applica nuovi metodi di machine learning chiamati “graph convolutional networks” a dati di tipo biologico, è stato fondamentale la collaborazione con esperti del settore (in questo caso il suo supervisor con background in computational biology).
• Quali sono le migliori risorse per imparare Machine Learning? Sono già state pubblicate ottime liste, quindi ci limitiamo a ripostarle qui (da notare che tutte le risorse sono gratuite):
  • Per chi voglia fare ricerca in accademia o industrial labs (solida base matematica e teorica):
    • Learning Machine Learning
    • Michael I. Jordan list
    • Learning Resources List
  • Per chi voglia semplicemente applicare Machine Learning:
    • Medium Post
    • Towards Data Science
• Come iniziare a fare ricerca quanto non si conosce nessun Prof? Cercate di prima trovare dei prof che lavorino su argomenti che vi interessino, poi leggete le loro pubblicazioni più recenti, e contattateli mostrando che avete un’idea di quello che stanno facendo e saresti interessati a collaborare. Idealmente, potreste contattarli con già delle proposte su come migliorare / estendere i loro lavori recenti. Probabilmente contattare un prof non sarà sufficiente, e dovrete contattarne vari.
• Quanto è fondamentale avere un PhD per fare Machine Learning? Se il vostro obiettivo è semplicemente applicare tecniche di machine learning conosciute a problemi standard, un PhD non è necessario, e master per poi lavorare in azienda o start-up è probabilmente la strada migliore. Se invece siete interessati a fare ricerca, anche ricerca applicata, un PhD al momento è molto importante. La visione di Emanuele è che però sempre più laboratori di ricerca industriali inizieranno a offrire phd interni, quindi non sia necessario più stara interamente in università per ottenere un PhD.  

Speriamo che la chiamata sia stata utile. Buon machine learning!
Il team di LeadTheFuture