Machine Learning at Scale

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Slogan :Des insights hebdomadaires de qualité pour progresser en tant qu'ingénieur machine learning.

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Qu'est-ce que Machine Learning at Scale?

Machine Learning at Scale publie des études de cas, des design patterns et des guides de production pour les ingénieurs ML qui construisent des systèmes à grande échelle. Le contenu couvre les analyses MLSys, les conseils de carrière ML, et des sujets comme l'inférence LLM, les systèmes de recommandation, la recherche et le ranking (RAG), et les systèmes publicitaires à grande échelle. Créé par un ingénieur ML chez Google avec de l'expérience sur YouTube Ads, la détection d'abus à 500k QPS et les modèles de comportement utilisateur basés sur les Transformers.

Comment utiliser Machine Learning at Scale?

Visitez machinelearningatscale.com et cliquez sur Subscribe now pour rejoindre la newsletter Substack. Parcourez les conseils de carrière ML et les sujets MLSys à venir depuis la page d'accueil. Consultez la FAQ pour des conseils sur les fondamentaux ML, les entretiens big tech et les parcours de carrière.

Machine Learning at Scale Fonctionnalités clés

Études de cas MLSys et design patterns

Insights hebdomadaires de qualité sur les systèmes de machine learning, incluant des études de cas et des design patterns pour le ML en production.

Analyses approfondies des systèmes ML

Couverture détaillée de l'inférence LLM à grande échelle, des systèmes de recommandation, de la recherche et du ranking (RAG), de la recherche à l'ère de l'IA et des systèmes publicitaires.

Conseils de carrière ML

Guide pratique sur les fondamentaux ML, la préparation aux entretiens big tech et la différence entre les rôles MLE et data scientist.

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Conseil en IA

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Machine Learning at Scale Cas d'usage

Progresser en tant qu'ingénieur ML grâce à des insights hebdomadaires sur les systèmes de production

Étudier des sujets ML à grande échelle comme l'inférence LLM, les recommandations et les systèmes publicitaires

Se préparer aux entretiens ML big tech avec des conseils de carrière et de conception système

Suivre les offres d'emploi ML et l'actualité via les éditions Zurich feed

Obtenir du conseil en IA pour des cas d'usage business

Machine Learning at Scale Questions fréquentes

Comment débuter en machine learning ?

Commencez par l'algèbre linéaire, les probabilités et statistiques, et la programmation Python. Apprenez les algorithmes ML classiques avant le deep learning, puis spécialisez-vous en vision par ordinateur ou NLP. Construisez des projets——implémentez des papers, participez à Kaggle ou créez quelque chose d'utile. Voir la section Conseils de carrière ML.

Comment intégrer une big tech ?

Il vous faut un CV assez solide pour être présélectionné et une bonne préparation aux entretiens. Identifiez où vous bloquez——rappels, entretiens téléphoniques, conception système ou comportemental——et optimisez ce goulot d'étranglement. Utilisez les recommandations, la pratique du code, les systèmes distribués et les histoires STAR.

Quelle différence entre MLE et data scientist ?

Les ingénieurs machine learning se concentrent davantage sur les systèmes de production, l'infrastructure et le déploiement de modèles à grande échelle. Les data scientists se concentrent typiquement sur l'analyse, l'expérimentation et le développement de modèles. Les frontières varient beaucoup selon les entreprises.

Faut-il un doctorat pour intégrer une big tech ?

Non, si votre seul objectif est d'intégrer une big tech——un doctorat n'est pas requis pour la plupart des postes MLE et data scientist. Les postes de research scientist dans les meilleurs labos peuvent nécessiter un doctorat. Faites un doctorat parce que vous voulez explorer un problème de recherche en profondeur, pas uniquement comme qualification professionnelle.

Machine Learning at Scale Présentation du produit & Liens officiels

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Pour plus de contacts, visitez la page page à propos de nous(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale Infos personnelles

Machine Learning at Scale Nom personnel : Ludovico

Machine Learning at Scale Type de développeur : individual

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Machine Learning at Scale Tarification

Machine Learning at Scale Lien vers les tarifs : https://machinelearningatscale.substack.com

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Machine Learning at Scale Lien YouTube : https://youtube.com/@ludobessi

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