如果您与科技行业有任何联系，那么您很有可能听说过机器学习！它是当前的尖端技术，在几乎所有领域都有广泛的应用。如果您听说过机器学习，很可能您可能有兴趣了解更多信息并增强您的知识。 Kaggle目前是结识机器学习和数据科学社区并了解有关这项迷人技术的更多信息的最佳平台。它是世界上最大的机器学习平台，拥有超过 23,000 个公共数据集，用于练习和不同的比赛，以提高您的技能。其中一些比赛还付出了高昂的代价（一次提供了 150 万！）。
但问题仍然存在…… Kaggle 在寻找机器学习工作时有用吗？当然，您可以从这个平台学习机器学习，因为它们提供免费课程，并且还可以在不同的比赛中应用您的知识，但是这个行业有任何相关性吗？在 Kaggle 上练习和创造存在感是否有助于面试和机器学习工作？
公司如何使用 Kaggle 寻找机器学习人才？
机器学习是一项相对较新的技术，这意味着成为机器学习工程师有很多途径。大多数从事这些工作的人没有接受过机器学习或数据科学方面的正规教育，而是在计算机科学、统计学、商业管理甚至心理学等不同领域接受过正规教育！这显然意味着公司也使用非正统的方法来招聘机器学习人才。
实现这一目标的途径之一是 Kaggle 竞赛。这些比赛的一个优点是它们使用的真实世界数据主要由举办这些比赛的组织提供。例如，Kaggle 目前有诸如预测学生知识随时间推移、预测量化交易等竞赛，奖金为 100,00 美元。
这基本上意味着公司使用 Kaggle 比赛作为寻找问题的不同解决方案的一种方式。这些解决方案是由世界各地具有不同学术和行业背景的人创建的，这只会让他们更深入地了解机器学习。参加这些 Kaggle 比赛的另一个好处是它们是你简历的一个很好的助推器。在申请机器学习实习或工作时，在比赛中拥有出色且稳定的表现可能是一个加分点，甚至可以让您获得梦寐以求的职位。一个很好的例子是Gilberto Titeric ，他在 2015 年在 Kaggle 上排名第一，并在 Airbnb 获得了一份工作，并获得了特斯拉和谷歌的offer！一些公司甚至在他们的工作要求中明确指出，拥有赢得 Kaggle 比赛的经验将是招聘过程中的一个加分点！
从 Kaggle 比赛中获得工作机会还有更直接的方法。有许多公司专门举办比赛，获胜者有机会与他们的机器学习团队进行面试。一些有 Kaggle 招聘竞赛的热门公司包括Facebook、Airbnb、Yelp、Telstra、Walmart等。 Facebook 之前 Kaggle 招聘竞赛的获胜者之一Tom Van de Wiele甚至得到了从 Eastman Chemical 改变职业的机会比利时到 Google 母公司 Alphabet 旗下的人工智能公司 DeepMind！所以很明显，在 Kaggle 比赛中表现出色为有抱负的机器学习工程师或那些希望改变职业的人打开了很多大门。
Kaggle 不提供的一些机会
虽然 Kaggle 可以为在机器学习或数据科学领域找到工作打开一扇门，但它有一些缺点，使其仅成为招聘过程的一部分。这意味着您的工作申请不能仅取决于您的 Kaggle 个人资料。 Kaggle 的缺点之一是参与者只使用组织提供的清理和整理的数据。他们还提供了一个明确的问题，他们需要从数据中找到答案。这并不能模拟真实世界的问题，其中数据通常很脏且很复杂，并且没有使用机器学习解决的固定问题。由于 Kaggle 没有提供这方面的经验，这对机器学习工作至关重要，因此做一些独立项目以及向招聘人员突出您的能力也很重要。
机器学习职业还需要商业头脑来了解数据将如何融入公司概况并提高其盈利能力。拥有出色的沟通技巧同样重要，以便可以向不一定具有技术背景的决策者解释复杂的机器学习和数据科学概念。 Kaggle 不提供任何机会来提高这些技能，这也是获得机器学习工程师工作的重要组成部分。为了克服这个缺陷，您可以申请机器学习实习机会，从而对成为机器学习工程师有广泛的了解。
那么 Kaggle 会帮助你找到工作吗？
总而言之，Kaggle 是寻找机器学习工作的非常有用的工具。出色的 Kaggle 个人资料肯定会导致招聘人员的大量曝光，这将有助于您找到工作！在 Kaggle 上表现出色展示了解决问题的能力和团队合作精神，这些是成为一名优秀的机器学习工程师所必需的一些特征，并帮助您脱颖而出。然而，重要的是要记住，虽然 Kaggle 对获得机器学习或数据科学工作绝对有帮助，但它不是唯一需要考虑的因素，只是招聘过程的一部分。除非你真的很特别并且是 Kaggle 大师之类的！！！从本质上讲，加入 Kaggle 并参加比赛是个好主意，但您也应该记住，如果可能的话，您还应该从事一些独立项目和实习。