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Machine Learning at Scale

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标语:每周获取高质量洞察,提升机器学习工程师技能。
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什么是 Machine Learning at Scale?

Machine Learning at Scale 为构建大规模系统的 ML 工程师提供案例研究、设计模式和生产实践指南。内容涵盖 MLSys 深度解析、ML 职业建议,以及 LLM 推理、推荐系统、搜索与排序(RAG)、广告系统等主题。由 Google ML 工程师创建,拥有 YouTube 广告、500k QPS 滥用检测和基于 Transformer 的用户行为模型经验。
Machine Learning at Scale screenshot 1

如何使用 Machine Learning at Scale?

访问 machinelearningatscale.com,点击 Subscribe now 订阅 Substack 通讯。从首页浏览 ML 职业建议和即将推出的 MLSys 深度主题。查看 FAQ 获取 ML 基础、大厂面试和职业路径指导。

Machine Learning at Scale 核心特点

01

MLSys 案例研究与设计模式

每周提供关于机器学习系统的高质量洞察,包括生产 ML 的案例研究和设计模式。

02

机器学习系统深度解析

深入覆盖大规模 LLM 推理、推荐系统、搜索与排序(RAG)、AI 时代的搜索以及大规模广告系统。

03

ML 职业建议

提供 ML 基础、大厂面试准备以及 MLE 与数据科学家角色区别的实用指导。

04

Substack 通讯

在 Substack 订阅每周文章;已有 10k+ 来自领先公司的 ML 工程师订阅。

05

AI 咨询

需要 AI 帮助的企业可通过网站联系获取咨询服务。

Machine Learning at Scale 使用案例

通过每周生产系统洞察提升 ML 工程师技能

学习 LLM 推理、推荐系统和广告系统等大规模 ML 主题

通过职业和系统设计指导准备大厂 ML 面试

通过苏黎世版通讯关注 ML 职位和行业动态

为企业用例获取 AI 咨询帮助

Machine Learning at Scale 常见问题解答

如何开始学习机器学习?

从线性代数、概率统计和 Python 编程开始。在深度学习之前学习经典 ML 算法,然后根据兴趣专攻计算机视觉或 NLP 等领域。动手做项目——实现论文、参加 Kaggle 竞赛或构建实用工具。详见 ML 职业建议板块。

如何进入大厂?

你需要一份足够强的简历获得面试机会,并做好面试准备。找出卡住的环节——简历筛选、电话面试、系统设计或行为面试——针对性优化。利用内推、刷题、学习分布式系统并准备 STAR 故事。

MLE 和数据科学家角色有何区别?

机器学习工程师更侧重生产系统、基础设施和大规模模型部署。数据科学家通常更侧重分析、实验和模型开发。不同公司之间界限差异很大。

需要读博士才能进大厂吗?

如果目标只是进大厂,不需要——大多数 MLE 和数据科学家岗位不要求博士。顶尖实验室的研究科学家岗位可能需要博士。读博应出于对研究问题的深入探索,而非仅作为求职凭证。

Machine Learning at Scale 产品背景及官方链接

Machine Learning at Scale 支持电子邮件和客户服务联系方式和退款联系方式等。

更多联系方式,请访问 关于我们页面(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale 个人信息

Machine Learning at Scale 个人姓名: Ludovico

Machine Learning at Scale 开发商类型: individual

更多关于 Machine Learning at Scale, 请访问 关于我们页面(https://www.machinelearningatscale.com/faq)

Machine Learning at Scale 定价

Machine Learning at Scale 定价链接: https://machinelearningatscale.substack.com

Machine Learning at Scale Youtube

Machine Learning at Scale Youtube 链接: https://youtube.com/@ludobessi

Machine Learning at Scale 领英

Machine Learning at Scale 领英链接: https://www.linkedin.com/in/ludovico-bessi/

Machine Learning at Scale 定价和计划

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