kaggle比賽經歷對于找算法類的工作有幫助嗎？

先給一個斬釘截鐵的回答：非常有幫助。甚至在某些情況下，一份亮眼的Kaggle經歷，比你的學校、你的績點，更能讓面試官眼前一亮。

為什么？因為Kaggle比賽，本質上是一份“前置的、標準化的工作能力證明”。

說白了，公司招一個算法工程師，最關心的是什么？不是你發(fā)了多少論文，不是你修過多少門課，而是你到底能不能解決實際問題。實際問題是什么？就是給你一堆亂七八糟的數據，一個明確的業(yè)務目標（比如，預測用戶會不會流失，識別圖片里有沒有貓），讓你用技術手段把這個目標達成，并且做得比別人好。

Kaggle完美地模擬了這個過程。

我面試的時候，看到簡歷上寫著“Kaggle xx比賽 Top 5%”，我的第一反應不是“哦，他得獎了”，而是我的腦子里會立刻冒出幾個問題，準備在面試時深挖：

你看，一個Kaggle項目，就是一個完整的、能深挖的技術靶子。它把你從數據清洗、特征構建、模型訓練，到結果驗證、迭代優(yōu)化的整個流程都走了一遍。這玩意兒，比你在學校里做的那些“玩具項目”真實一萬倍。

我曾經面過一個211的碩士，簡歷平平無奇，但有一個圖像分類比賽的前10%名次。我問他怎么做的，他講得眉飛色舞。他說，他發(fā)現訓練集里有很多標簽錯誤的噪聲數據，他沒有直接用，而是先用了一個預訓練模型對所有數據跑了一遍，把置信度特別低的樣本挑出來，手動清洗了一輪。就這么一個簡單的作，讓他的分數提升了一大截。

就這一個細節(jié)，我就知道這個人有想法，動手能力強，而且有解決臟活累活的耐心。這不就是我們業(yè)務里最需要的人嗎？后來我果斷給了他SP（Special Offer）。

當然，Kaggle也不是萬能的。

它的局限性在于，它把問題“定義”得太好了。數據給你了，評估指標給你了，你只管埋頭干活。但在真實世界里，算法工程師一半的時間可能都花在和產品經理吵架（定義問題）、和業(yè)務方扯皮（要數據）、和工程團隊聯調（模型上線）上了。這些軟實力，Kaggle給不了你。

那么，結合現在AI大模型的趨勢，Kaggle的價值是提升了還是下降了？

我的看法是：價值形態(tài)變了，但核心價值沒變。

現在很多場景都用上了大模型，你可能不再需要從零開始搭一個CNN或者Transformer。但是，你依然需要：

所以，別猶豫。如果你是非科班想轉行，或者科班出身但缺少亮眼項目，去打一場Kaggle，認認真真地打，就算沒拿到牌子，只要你能把整個過程復盤得明明白白，它就是你簡歷上最硬的通貨。

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