🤖Pay & Market

Большую часть дней мы тратим на чтение последних статей, написание и отладку обучающего кода, ожидание и анализ результатов длительных экспериментов, а также обсуждение результатов с коллегами. Вопреки распространенному мнению, большая часть работы заключается в диагностике того, почему модель неэффективна или результат не воспроизводится, а не в мозговом штурме новой архитектуры с нуля.

Для независимой исследовательской роли в университете или ведущей отраслевой лаборатории, по сути, да: докторская степень остается настоящим дипломом в этой области, поскольку здесь нет лицензионного экзамена. Сильные инженеры без такового все чаще поступают через отраслевые программы резидентуры или публичные записи о работе с открытым исходным кодом и цитируемые препринты, но такие звания, как «ученый-исследователь», по-прежнему сильно склоняются к обладателям докторских степеней.

Частично это очевидно: обобщение литературы, шаблонный код эксперимента и первые проекты разделов, связанных с работой, уже регулярно выполняются с помощью ИИ, а лаборатории открыто экспериментируют с системами, которые предлагают и проводят свои собственные эксперименты. Гораздо труднее сформулировать, что на самом деле означает результат, и взять на себя ответственность за опубликованное заявление.

Это сильно варьируется в зависимости от работодателя и стажа. Медиана в США для более широкой категории «ученых, занимающихся компьютерными и информационными исследованиями», в 2024 году составляла 140 910 долларов, но новые доктора философии, присоединяющиеся к исследовательской лаборатории крупной технологической компании, часто начинают намного выше этой суммы, и, как сообщается, небольшому числу старших исследователей в передовых лабораториях искусственного интеллекта в ходе конкурса найма на 2024–2025 годы предлагались семи- или восьмизначные пакеты услуг.

Границы постоянно размываются, но грубое различие сохраняется: результатом исследователя обычно является статья, новый метод или понимание того, почему что-то работает, оцениваемое экспертной рецензией; Результатом работы инженера обычно является работающая система в производстве, судя по тому, поставляется ли она и выдерживает ли она реальное использование. Многие люди делают и то, и другое на протяжении всей карьеры.

Доминирует Python в сочетании со структурой глубокого обучения — PyTorch сейчас является наиболее распространенным в исследованиях, а JAX популярен для крупномасштабных работ, связанных с Google. Помимо кода, исследователи полагаются на общие вычислительные кластеры GPU или TPU, инструменты отслеживания экспериментов, такие как Weights & Biases и arXiv, где большинство новых результатов распространяются в виде препринтов за несколько месяцев до официального рецензирования.