עבודה במחקר/אלגוריתמים בתעשיית ההייטק

[מיץ פטל]

היי רציתי לשמוע פה מאנשים שעובדים בתחומים הללו על כל נישותיהם(computer vision,ai,ml וכו) איך נראה יום עבודה טיפוסי? האם העבודה מעניינת כמו שהיא נשמעת? האם עשיתם תואר שני? האם חושבים הרבה ביום העבודה ופותרים בעיות מסובכות כמו בתואר?

אני סטודנט למדעי המחשב שעובד בפיתוח תוכנה בחברה גדולה ומוכרת במשרת סטודנט, ומרגיש שהעבודה עצמה יחסית משעממת ולא מצריכה יכולות חשיבה (בניגוד לראיונות למשרות אלה שנבדקות בהם יכולות חשיבה), מרגיש שלאורך השנים "אתנוון" במשרות תוכנה. בתואר ובכלל בחיים תמיד אהבתי לחשוב ולפתור חידות ובעיות מסובכות מהסוג הזה שאתה יכול לחשוב עליהן הרבה זמן ולהגיע לפתרונות טובים יותר, אוהב את הקורסים שעוסקים באלגוריתמים ומבני נתונים ופחות אוהב מטלות תכנות בקורסים תכנותיים.

האם לדעתכם כדאי לי "לפזול" לתחומים הללו? אני מניח שצריך לעשות תואר שני ותזה רלוונטית יחסית לתעשייה מה שלא כל כך מדבר אלי(לא אוהב את כל הלחץ של האקדמיה, אך אני חושב שאין דבר יותר מעניין מהאקדמיה), ובנוסף אני לא יודע אם אני מספיק חכם בשביל להתחרות על המעט משרות שיש בתחומים הללו ואני מניח שהתחרות עליהן גדולה(כנראה שיש משמעותית פחות משרות כאלה ממשרות מתכנת) ויתכן שאעשה תואר שני ואשקיע ובסופו של דבר אשאר מתכנת מן המניין ולא אצליח להתברג במשרות מחקר ואלגו( מה שהבנתי שיכול לקרות)

הסיבה שאני חושב על זה עוד לפני שסיימתי את התואר היא שהתחלתי לעבוד לפני התקופת מבחנים הזו וכתוצאה מכך לא ממש השקעתי במבחנים(לא הייתי בפוקוס כל כך על הלימודים) וגם לאורך הסמסטר לא ממש השקעתי בגלל שהפוקוס היה בראיונות(בדרך כלל אני לא משקיע יותר מדי בסמסטר ואז משלים את החומר בתקופת המבחנים מה שגורם לציונים נמוכים ממה שהייתי יכול לקבל לולא הייתי משקיע לאורך הסמסטר וזו בעיה אחרת שאני צריך לעבוד עליה), למרות זאת הממוצע שלי גבוה יחסית אך אני שוקל אם לשפר שנה הבאה קורסים שלא הצלחתי לממש את הפוטנציאל שלי בהם עכשיו (הבנתי שבשביל תואר שני ממוצע הציונים מאוד מאוד חשוב) מה דעתכם?

סליחה על החפירה ותודה רבה על העזרה!

 

[Solid seat]

תשובות לפי סדר:

1. בשוק העבודה, כמו ברוב התחומים בחיים יש ימים אסל ויש ימים בסל. אין ספק שאם הגעת למשרה בקצה הטכנולוגי, ממש בשפיץ, יהיה לך מעניין מאוד ואת רוב ימיך תעביר במחשבות ופיתוח אלגוריתמים ומודלים. זה לא קורה לרוב האנשים. הרבה אנשי ML ומפתחי אלגוריתמים עובדים בהתאמת מודלים ואלגוריתמים שכבר התגלו לבעיות העסקיות שביקשו מהם לפתור, זה כנראה מה שתעשה גם בתור מפתח.

2. שוק העבודה הוא העולם האמיתי מבחינת התפוקה שמצופה ממך לתת. זה אומר שלכל משימה כמעט יש דד-ליין. ואין הכוונה בשנים, או בחודשים. במקרה הטוב יש לך חודש, במקרה הסביר שבועיים שלושה, ולחלק רק ימים. כמובן, שאני מדבר על משימות ספציפיות ולא על פרוייקטים, שלעיתים נמשכים שנים. לא תהיה לך פריבילגיה "לחשוב הרבה זמן על פתרון".

3. אם התחום המחקרי מעניין אותך, תשאף אליו, במקרה הכי גרוע תסיים בתור מתכנת טוב מאוד, זו תוצאה טובה מאוד. רצוי תואר שני, אבל זה לא הכרחי.

4. ההשקעה הכי חשובה שלך כרגע היא לסיים תואר בממוצע גבוה ככל האפשר, זו השקעה שתביא לך הכי הרבה תשואה, בתוחלת. כל השאר זה הסחת דעת. תתמקד בזה.

 

[מיץ פטל]

תשובות לפי סדר:

1. בשוק העבודה, כמו ברוב התחומים בחיים יש ימים אסל ויש ימים בסל. אין ספק שאם הגעת למשרה בקצה הטכנולוגי, ממש בשפיץ, יהיה לך מעניין מאוד ואת רוב ימיך תעביר במחשבות ופיתוח אלגוריתמים ומודלים. זה לא קורה לרוב האנשים. הרבה אנשי ML ומפתחי אלגוריתמים עובדים בהתאמת מודלים ואלגוריתמים שכבר התגלו לבעיות העסקיות שביקשו מהם לפתור, זה כנראה מה שתעשה גם בתור מפתח.

2. שוק העבודה הוא העולם האמיתי מבחינת התפוקה שמצופה ממך לתת. זה אומר שלכל משימה כמעט יש דד-ליין. ואין הכוונה בשנים, או בחודשים. במקרה הטוב יש לך חודש, במקרה הסביר שבועיים שלושה, ולחלק רק ימים. כמובן, שאני מדבר על משימות ספציפיות ולא על פרוייקטים, שלעיתים נמשכים שנים. לא תהיה לך פריבילגיה "לחשוב הרבה זמן על פתרון".

3. אם התחום המחקרי מעניין אותך, תשאף אליו, במקרה הכי גרוע תסיים בתור מתכנת טוב מאוד, זו תוצאה טובה מאוד. רצוי תואר שני, אבל זה לא הכרחי.

4. ההשקעה הכי חשובה שלך כרגע היא לסיים תואר בממוצע גבוה ככל האפשר, זו השקעה שתביא לך הכי הרבה תשואה, בתוחלת. כל השאר זה הסחת דעת. תתמקד בזה.

תודה רבה על התגובה,
בקשר ל 1, אז מה שאתה אומר בעצם שרוב משרות המחקר בתעשייה בתכלס משעממות בדיוק כמו התכנות? שאין יותר מדי חשיבה כמו בקורס אלגוריתמים בתואר?
בקשר ל2 ברור לי, רק נתתי דוגמה לבעיות מעניינות כמו שנתקלים בתואר ולא לבעיות שהמתכנת הממוצע נתקל בהם ביום יום ממה שיצא לי לראות, בכללי לדעתי התואר הרבה יותר מעניין
בקשר ל 3 מה זאת אומרת לא הכרחי? איך מתברגים במשרות מחקר ללא תואר שני? ראיתי שבכל משרה יש דרישה כזו
בקשר ל 4 אז אתה ממליץ לי לשפר את הקורסים הללו? אין ספק שאני יכול לקבל יותר עם מעט מאוד השקעה, חשבתי שהעבודה יותר חשובה מהממוצע כמו שתמיד אומרים ולכן לא הייתה לי בעיה לעבוד על חשבון המבחנים

תודה

 

[Solid seat]

אני לא אומר שהן משעממות. אני אומר שנקודת המבט שלך מוטה. בסוף, אתה אמור למצוא עניין בעבודה שאתה עושה, לא באיזה דשא ירוק של שכן היפוטתי. אם זה יהיה בתכנות או במחקר, תלוי בך. צביעה של תחום שלם ועצום בהיקפו כ"משעמם" זו לא הסתכלות בוגרת במיוחד, בטח לאור הניסיון הזעום שלך.

אם אתה חושב שהאקדמיה יותר מעניינת, תשאר בה.

יש משרות מחקר שלא דורשות תואר שני, מעטות, אבל יש. רצוי שיהיה לך, בטח לטובות שבהן, אבל זה לא הכרחי.

אם אתה יכול לשפר בלי לעכב את סיום התואר, אני חושב שזו השקעה משתלמת, בטח אם אתה חושב על תואר שני.

בשורה התחתונה: אל תעשה אידאליזציה של מחקר או של האקדמיה, ואל תזלזל במה שאתה לא מכיר. תתמקד בציון גבוה ככל האפשר, כדי להשאיר לך כמה שיותר אפשרויות פתוחות בהמשך.

 

[מיץ פטל]

אני לא אומר שהן משעממות. אני אומר שנקודת המבט שלך מוטה. בסוף, אתה אמור למצוא עניין בעבודה שאתה עושה, לא באיזה דשא ירוק של שכן היפוטתי. אם זה יהיה בתכנות או במחקר, תלוי בך. צביעה של תחום שלם ועצום בהיקפו כ"משעמם" זו לא הסתכלות בוגרת במיוחד, בטח לאור הניסיון הזעום שלך.

אם אתה חושב שהאקדמיה יותר מעניינת, תשאר בה.

יש משרות מחקר שלא דורשות תואר שני, מעטות, אבל יש. רצוי שיהיה לך, בטח לחובות שבהן, אבל זה לא הכרחי.

אם אתה יכול לשפר בלי לעכב את סיום התואר, אני חושב שזו השקעה משתלמת, בטח אם אתה חושב על תואר שני.

בשורה התחתונה: אל תעשה אידאליזציה של מחקר או של האקדמיה, ואל תזלזל במה שאתה לא מכיר. תתמקד בציון גבוה ככל האפשר, כדי להשאיר לך כמה שיותר אפשרויות פתוחות בהמשך.

אני מסכים איתך, גם חשוב לי לציין שאין לי בעיה לעשות עבודה שלא מעניינת אותי במשך כמה שנים, פשוט אני תוהה שנים קדימה לאיזה כיוון עלי לפנות. כמו שאמרתי האקדמיה אכן יותר מעניינת (בעיקר קורסי אלגוריתמים וחישוביות וסיבוכיות) אבל אני לא אוהב את הלחץ הנפשי הנלווה, ואין בי גם משהו בוער לעשות תזה באיזשהו תחום, אני פשוט אוהב חידות(מסוג השאלות מבני נתונים ששואלים בראיונות עבודה) והייתי שמח אם בעבודה היומיומית הייתי עושה משהו דומה.

 

[ת.אוקהם]

האם לדעתכם כדאי לי "לפזול" לתחומים הללו

לדעתי כן.
ראוי לציין שגם כאלגוריתמאי המאמץ הקוגניטיבי היומיומי לרוב אינו גבוה כמו בקורס אלגוריתמים בתואר אבל אני חושב שבממוצע הוא יותר גבוה מבתיכנות.

מניח שצריך לעשות תואר שני ותזה

לדעתי כדאי.
אני חושב שקיים סיכוי שתצליח להתברג במשרה כזו גם ללא תואר שני אבל תואר שני יפתח לך משמעותית יותר דלתות.

 

[מיץ פטל]

ראוי לציין שגם כאלגוריתמאי המאמץ הקוגניטיבי היומיומי לרוב אינו גבוה כמו בקורס אלגוריתמים בתואר אבל אני חושב שבממוצע הוא יותר גבוה מבתיכנות.

מה עושים בעצם רוב הזמן? אתה עובד במשרה כזו?

 

[orensp]

יש רצף שלם של משרות אלגוריתמים ממשרות פיתוח למשרות ממש מחקריות ובהתאם למקום שלך על הרצף ככה גם דרישת ההכשרה צורת יום העבודה והמשימות. לדוגמא למשרות יותר מחקריות יש כמעט תמיד סף של תואר מתקדם ופרסום(לפחות אחד) בכנס משמעותי.
אני עובד בצד היותר מחקרי של התחום, היום שלי דומה מאוד למחקר אקדמי כאשר הנושאים הם בדרך כלל יותר יישומיים (פחות מחקר תיאורטי למרות שגם את זה עושים). מכיוון שאנחנו עוסקים במחקר יישומי יש לנו קשר חזק גם עם ה product אולם המטרה המרכזית שלנו היא פטנטים ומאמרים.

 

[ארגמן]

בשלב זה חשוב שתקדיש כל מאמץ כדי להשיג ממוצע גבוה במיוחד. בהמשך תקח קורסים מתקדמים בנושאים שהזכרת.
למחקר בתעשייה תצטרך לפחות תואר שני ובד"כ תואר שלישי. אנשים עם תואר שני יתעסקו באחוז גבוה יותר בצד הפיתוחי ולכן אפילו תואר שני בהרבה מקרים לא יספיק.
מהניסיון שלי אנשים מהסוג ש"לא משקיע כל הסמסטר ולקראת הבחינה משלים פערים ומשיג ציונים גבוהים" נמצאים בדרך כלל בתפקידים אחרים, טובים לא פחות. תמצא אותם יותר בתחום היזמי ויותר בתפקידי ניהול שונים. אני יודע שזאת הכללה קצת גסה.
פתרון החידות שכל כך אהבת קיים במחקר והכרחי. התכונות הנוספות שעולות לי בראש כרגע הן: שקדנות, נחישות, סדר, דיוק ובהירות מחשבה.

 

[נטול גלוטן]

אציין שיש נטייה להעביר את המשימות הפחות מעניינות לסטודנטים, בין אם בגלל שםחות סומכים עליהם בבעיות מורכבות או פשוט כי אפשר, כך שככל הנראה נתקלת ביותר משימות משעממות ממתכנת מנוסה יותר שעובד במשרה מלאה.

הזווית האישית שלי: לא עשיתי תואר שני, אני עובד בתפקיד מחקר פרקטי (המשימות מוכוונות פיצ'ר ספציפי במוצר). היו הרבה משימות מעניינות עם קריפטוגרפיה וכאלה עם הנדסה לאחור, שזה ממש דומה לחידת תכנות ומעניין ביותר. בסוף גם היה צריך להעביר את התוצר למפתחים, שזה כלל תכנות די משעמם, אבל מצד שני יש את הסיפוק של לראות את העבודה שלי משולבת במוצר ומגיעה ללקוחות שזה משמעותי.

 

[drx]

ראשית כל, אני חושב שיש זילות במילה מחקר ובתואר "חוקר". מכיר לא מעט שיקראו כמה מאמרים ומבחינתם עשו מחקר (יש שיגדילו ויומרו "עשיתי דוקטורט בנושא").
יש המון חברות עם צוותים של מחקר ופיתוח שלא עושים שום דבר מעבר לליישם מאמרים שקראו. מעטים המקומות בהם יש מחקר אמיתי וזה לרוב בחברות גדולות ומבוססות. אי לכך אתה צריך להיות מאוד ברור כשאתה מחפש עבודה כחוקר וכשאתה מקשיב לעצות של אנשים שכביכול בתחום.

רציתי לשמוע פה מאנשים שעובדים בתחומים הללו על כל נישותיהם(computer vision,ai,ml וכו) איך נראה יום עבודה טיפוסי? האם העבודה מעניינת כמו שהיא נשמעת? האם עשיתם תואר שני? האם חושבים הרבה ביום העבודה ופותרים בעיות מסובכות כמו בתואר?

אני יכול להעיד שאצלנו עושים מחקר יחסית אמיתי רוב הזמן, ומי שמוגדר כחוקר גם מחזיק לרוב דוקטורט.במחלקות הנדסה מתקדמת שעוסקות באלגוריתמיקה יש בעיקר בעלי תואר שני. הבעיות שאני (בצוות מחקר) פותר היום לא פחות מסובכות ממה שהתעסקתי איתם במחקרים האקדמיים ואולי אפילו יותר, כיוון שעכשיו לא מספיק רעיון טוב, צריך להיות לזה פוטנציאל מסחרי וצריך שזה אשכרא יעבוד.

ובנוסף אני לא יודע אם אני מספיק חכם בשביל להתחרות על המעט משרות שיש בתחומים הללו

לא יודע בקשר לחוכמה שלך אבל יש מחסור בחוקרים בתחומים האלו למרות מיעוט המשרות.

 

[drx]

פתרון החידות שכל כך אהבת קיים במחקר והכרחי. התכונות הנוספות שעולות לי בראש כרגע הן: שקדנות, נחישות, סדר, דיוק ובהירות מחשבה.

רוב החוקרים שאני מכיר הם האנשים הכי לא מסודרים שיש. המבריקים שביניהם גם עצלנים ומוסחים בקלות