哈喽同学们！今天有一位来自 USC（南加利福尼亚大学）是电气工程专业研一的同学。他有一个问题，我觉得很多同学可能也有同样的疑问，所以今天花些时间给大家做分享。这个同学想做 MLE（Machine Learning Engineer，机器学习工程师），但听说做 MLE 都要读博士。今天就来探讨一下是否做 MLE 都需要读博士。

如果是一个概括性的回答，大体上是不需要。因为在公司里，机器学习更多是作为一种技术、一个工具，为公司的产品、服务以及 AI、offer engineering、data science 等提供支持，为用户或合作机构提供 benefit 或成长。在公司里，MLE 更多是运用 machine learning 的 algorithm 和 technic 去解决实际生活或工业界中的具体问题。那为什么会有人认为做 MLE 必须要博士呢？在一些公司里，对于 research based 的岗位，主要聚焦在发表论文，尤其是发表在 top conference 的论文，博士相对来说会有更明确的优势。因为博士在某一个细分领域会有更深入的研究，所以对于论文的熟悉度以及在某一个细分领域的深度方面，博士更有优势。但这不代表 master 或本科的同学做不了，只是博士在发表论文或纯 research face 的组里优势更显著。比如对于具体的模型训练、规整内部框架结构或进行一些调整，且不是针对产品而是针对纯研究领域去拓宽人类知识边界的工作性质，博士会更加有优势。这也是为什么很多人会有做 MLE 必须要博士学位的想法。但实际上，在科技大厂里，无论是做算法工程师还是做面试官，大部分岗位（80%到 90%）还是偏向于应用，只有少部分岗位是刚才所说的博士更有优势的 research 性质岗位。

希望今天的分享能够帮助对机器学习感兴趣的同学，以及 master 或 bachelor 想从事这个方向的同学，让你们有更清晰的思路去规划自己的职业发展。我今天就分享到这里。