很多公司要求机器学习岗位学历为硕士以上，不想读到硕士，未来想做机器学习的工作，可能性大吗
谢邀。
前几天跟一个创业的朋友聊天，朋友说他最近招了一个本科生，做机器学习，小伙并非科班出身，但学习能力很强，做的相当出色。
【很多公司要求机器学习岗位学历为硕士以上，不想读到硕士，未来想做机器学习的工作，可能性大吗】 所以，个人感觉这跟学历没有多大关系，只要你肯学，要不要那个学位都一样。
■网友
我想来说说，为什么很多公司都希望从事机器学习工作的员工有硕士及以上学历的要求吧。对于机器学习、人工智能之类的技术导向的工作，确实已经有了一些成熟的技术方法，但是这些技术方法还在持续改进发展的过程里，几乎每天都有无尽的新论文出现，每过一两个月各种新技术就会跑出来一堆……更何况很多很多领域之前并没有使用这一类AI技术，需要让既有技术适应新的应用目标，这也需要不小的实践与研究能力。而最简单能用来证明这种研究能力的方式，而且便于HR筛选的方式，就是硕士学历啦～但，这一般是开发型工作、研究性工作。并不代表这一领域全部的工作类型。那么，对于刚刚本科毕业的大学生，想从事开发类研究类的工作，那么就要证明你在实践与研究上，有着超越硕士学历的人优势。或者，一步步从普通的事情开始做起，慢慢磨练自己的技能，直到你为大家所知。最后，我想说一下，我对于机器学习这一类的工作的不同职业类型的想法，希望能帮有类似想法的大家理清自己的职业规划。就我的理解来说，这一领域的工作只有两个偏重方向：一个偏向研究，就是开拓应用领域，扩展应用的技术；一类偏向对问题的分解，问题涉及什么，存在哪些现有技术可以解决，什么已有技术最适合当前问题，最佳的解决途径是什么。第一类方向，可以是数据科学家、AI开发、研究员、教授什么的。第二类可能是，quant、数据分析师、数据挖掘工程师等等等……我的职业过程是从数据分析开始，先走向quant，然后做了数据价值挖掘方面的咨询工作，现在开始向数据科学家努力中。就我接触的这些来说，一般公司的数据分析工作最为简单，但是做到高级职位之后，需要的分析能力、对问题的分解能力都会有很高的要求。quant需要很好的结合数学与经济，但是领域很专业，想走得够远，经济知识要无敌丰富，我认识的做得好的quant都是博士毕业的……到做数据价值挖掘的咨询工作开始，我发现跟上技术前沿并能准确分析问题的根本点，同时以现有技术找到最佳方案，并不能帮助自己在职业发展上有所突破，只能帮我不掉队。在这两个偏重方向上衍生的这些职业，虽然都需要coding，但coding的密集程度也都不同，研究强度也都不同，所以，我觉得考虑好自己的研究能力，找到自己的兴趣点是比较重要的，尤其是如果想选择偏向研究的发展方向的时候。（手机编辑，还望多谅解格式与错字……）
■网友
机器学习方向的人才培养一直以研究生教育为主，一方面由于机器学习相关知识的学习（研发）需要较多的学习资源支撑，而研究生教育往往会有相应的课题和实验室环境，另一方面从事机器学习方面的学习，也需要更多的基础，包括计算机、数学等相关基础。
机器学习是人工智能领域重要的研究方向之一，同时机器学习也是打开人工智能技术大门的钥匙，所以不少研发人员都是通过机器学习来进入人工智能领域。从近两年的就业岗位来看，机器学习方面的岗位并不算多，尤其是算法岗位，有了一定程度的萎缩，所以目前选择机器学习方向的研究生，应该注意这个变化。
机器学习领域的岗位与大数据岗位具有较为密切的关系，实际上大数据分析过程中就需要采用机器学习知识，由于近两年大数据岗位相对较多，所以研究生可以重点考虑一下大数据产业链的相关岗位。如果一味地寻找算法岗位，也许会错失掉更好的发展机会。
目前随着本科阶段陆续开设了大数据、人工智能等专业，未来本科生也可以从事机器学习方面的研发，这会在一定程度上减轻人才供给方面的压力。但是，如果想在机器学习领域走得更远，或者获得更高的岗位级别，还是应该考虑读一下研究生。
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