Kaggle：拓展人脉与职业机会的平台

### Kaggle：拓展人脉与职业机会的平台 #### 1. 参与Kaggle活动 与其他Kagglers建立联系并更容易被团队接纳的一个好方法就是与他们见面交流。聚会和会议一直是实现这一目标的有效途径，即便这些活动并非专门针对Kaggle竞赛，因为演讲者可能会分享他们在Kaggle上的经验，或者讨论的话题曾在Kaggle竞赛中出现过。例如，许多研究类竞赛要求获胜者撰写关于其参赛经历的论文，这些论文可能会在会议演讲中被展示或引用。 直到2018年，才出现了与Kaggle直接相关的特别活动。由Maria Parysz和Paweł Jankiewicz创立的LogicAI公司与Kaggle合作，在波兰华沙举办了首届Kaggle Days活动。此次活动吸引了100多名参与者和8位Kaggle大师作为演讲嘉宾。 随后，更多的Kaggle Days活动陆续举办，以下是部分活动及其相关资料和演讲的链接： | 活动地点 | 活动时间 | 活动链接 | | --- | --- | --- | | 华沙 | 2018年5月 | https://kaggledays.com/events/warsaw2018 | | 巴黎 | 2019年1月 | https://kaggledays.com/events/paris2019 | | 旧金山 | 2019年4月 | https://kaggledays.com/event/sanfrancisco2019 | | 迪拜 | 2019年4月 | https://kaggledays.com/events/dubai2019 | | 北京 | 2019年10月 | https://kaggledays.com/events/beijing2019 | | 东京 | 2019年12月 | https://kaggledays.com/events/tokyo2019 | 从巴黎的第二届活动开始，以聚会形式开展的小型活动在多个城市举办（30个不同地点举办了超过50场聚会）。参加大型活动或聚会是结识其他Kagglers并结交朋友的绝佳机会，无论是对于职业发展还是未来在Kaggle竞赛中组队都有很大帮助。 除了Kaggle，还有其他竞赛平台。比如Dacon AI，这是一家韩国的机器学习竞赛平台公司，成立于2018年，截至目前已举办了96场竞赛。与Kaggle相比，它仍处于发展初期，但为韩国用户提供了类似的竞赛体验。 #### 2. 寻找新的职业机会 曾经，Kaggle是雇主寻找数据分析和机器学习建模领域稀缺人才的热门平台。Kaggle在讨论论坛中设有招聘板块，许多招聘人员会在排行榜上寻找合适的候选人进行联系。一些公司会专门举办竞赛来寻找人才，例如Facebook、Intel和Yelp就曾为此举办招聘竞赛；还有些公司会在看到参赛者在特定问题上表现出色后，直接招募他们，如保险公司AXA在其远程信息处理竞赛后就采取了这样的做法。《连线》杂志对Gilberto Titericz的采访标志着这一热潮的顶峰，采访中提到“排名靠前的解题者会收到大量工作邀请”（https://www.wired.com/story/solve-these-tough-data-problems-and-watch-job-offers-roll-in/）。 然而，近年来情况发生了一些变化。许多Kagglers表示，在竞赛中获胜或取得优异成绩后，最多只能在几个月内收到一些招聘人员的联系。如今，很少有招聘信息明确要求有Kaggle经验，因为公司通常更看重求职者在该领域的过往经验（最好是在同一行业或知识领域）、数学相关学科的学术背景，或者来自谷歌、亚马逊、微软等公司的认证。不过，你在Kaggle上的表现仍会有一定作用： - 会被关注Kaggle排名和竞赛的招聘人员发现。 - 会被公司本身注意到，因为许多经理和人力资源部门会关注Kaggle上的个人资料。 - 能证明你的编码和机器学习能力，可能使公司在招聘时无需再对你进行额外测试。 - 拥有与某些公司高度相关的特定问题解决经验，这些经验由于数据并非人人都能获取，所以很难通过其他途径获得，例如远程信息处理、欺诈检测或深度伪造等，这些都是Kaggle竞赛的主题。 不过，公司很少会直接根据你的竞赛结果和排名来评估你，因为很难区分结果中哪些真正源于你的技能，哪些是受其他因素影响，而这些因素对公司来说可能并不重要，比如你投入竞赛的时间、硬件条件或运气等。 你的Kaggle排名和成绩在以下情况下更有可能受到关注： - 在对公司特别重要的竞赛中取得优异成绩。 - 在与公司感兴趣的主题相关的多个竞赛中持续表现出色，这表明你具备真正的能力，而不仅仅是给自己贴上“数据科学家”或“机器学习工程师”的标签。 - 通过参与Kaggle竞赛，展现出对数据分析的真正热情，甚至愿意在业余时间免费投入其中。这是一个