Machine Learning at Scale

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Slogan:Insight settimanali di alta qualità per crescere come ingegnere machine learning.

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Cos'è Machine Learning at Scale?

Machine Learning at Scale pubblica casi studio, design pattern e guide di produzione per ingegneri ML che costruiscono sistemi su larga scala. I contenuti coprono approfondimenti MLSys, consigli di carriera ML e argomenti come inferenza LLM, sistemi di raccomandazione, ricerca e ranking (RAG) e sistemi pubblicitari su larga scala. Creato da un ingegnere ML di Google con esperienza su YouTube Ads, rilevamento abusi a 500k QPS e modelli di comportamento utente basati su Transformer.

Come usare Machine Learning at Scale?

Visita machinelearningatscale.com e clicca Subscribe now per iscriverti alla newsletter Substack. Sfoglia i consigli di carriera ML e i prossimi argomenti MLSys dalla homepage. Consulta le FAQ per indicazioni su fondamenti ML, colloqui big tech e percorsi di carriera.

Machine Learning at Scale Caratteristiche principali

Casi studio MLSys e design pattern

Insight settimanali di alta qualità sui sistemi di machine learning, inclusi casi studio e design pattern per ML in produzione.

Approfondimenti sui sistemi ML

Copertura dettagliata di inferenza LLM su larga scala, sistemi di raccomandazione, ricerca e ranking (RAG), ricerca nell'era dell'IA e sistemi pubblicitari.

Consigli di carriera ML

Guida pratica su fondamenti ML, preparazione ai colloqui big tech e differenza tra ruoli MLE e data scientist.

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Consulenza IA

Le aziende che cercano aiuto con l'IA possono contattare tramite il sito per servizi di consulenza.

Machine Learning at Scale Casi d'uso

Crescere come ingegnere ML con insight settimanali sui sistemi di produzione

Studiare argomenti ML su larga scala come inferenza LLM, raccomandazioni e sistemi pubblicitari

Prepararsi ai colloqui ML big tech con guida su carriera e system design

Seguire offerte di lavoro ML e aggiornamenti di settore tramite le edizioni Zurich feed

Ottenere consulenza IA per casi d'uso aziendali

Machine Learning at Scale Domande frequenti

Come iniziare con il machine learning?

Inizia con algebra lineare, probabilità e statistica, e programmazione Python. Impara gli algoritmi ML classici prima del deep learning, poi specializzati in aree come computer vision o NLP. Costruisci progetti——implementa paper, partecipa a Kaggle o crea qualcosa di utile. Vedi la sezione Consigli di carriera ML.

Come entrare in una big tech?

Serve un CV abbastanza forte per essere selezionati e una buona preparazione ai colloqui. Identifica dove sei bloccato——callback, colloqui telefonici, system design o comportamentali——e ottimizza quel collo di bottiglia. Usa referral, pratica di coding, sistemi distribuiti e storie STAR.

Qual è la differenza tra MLE e data scientist?

Gli ingegneri machine learning si concentrano di più su sistemi di produzione, infrastruttura e deploy di modelli su larga scala. I data scientist si concentrano tipicamente su analisi, sperimentazione e sviluppo modelli. I confini variano molto tra aziende.

Serve un dottorato per entrare in una big tech?

No, se il tuo unico obiettivo è entrare in una big tech——un dottorato non è richiesto per la maggior parte dei ruoli MLE e data scientist. I ruoli di research scientist nei migliori laboratori possono richiedere un dottorato. Fai un dottorato perché vuoi esplorare un problema di ricerca in profondità, non solo come credenziale lavorativa.

Machine Learning at Scale Background del prodotto e link ufficiali

Machine Learning at Scale E-mail di supporto, contatto del servizio clienti, contatto per i rimborsi, ecc.

Per altri contatti, visita la pagina chi siamo(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale Informazioni individuali

Machine Learning at Scale Nome individuale: Ludovico

Machine Learning at Scale Tipo di sviluppatore: individual

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Machine Learning at Scale Prezzi

Machine Learning at Scale Link ai prezzi: https://machinelearningatscale.substack.com

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