ここで研究職と開発職の違いについて、昔の投稿をいくつか読んだのですが、ほとんどがあまりにも一般的な内容だったり、状況が自分と同じようではなかったので、これを投稿します。
私はTier-3のカレッジ出身のISE学部最終学年です。過去1.5〜2年、通常のDSA＋開発ルートだけでなく、ML研究にかなり重点を置いてきました。
現状：
- TMLRに1本（査読は完了しており、判定待ち）
- Data Science and Managementに1本（査読中）
- IEEE Accessに1本予定
- NeurIPS本会議トラックに1本応募しようとしています（この1本はかなり厳しいのは分かっています）
- 3年次にAccentureで2か月のインターン
- 研究以外にもいくつかMLプロジェクトがあります
全部が通るとは限らないのは分かっています。でも、仮に現実的な結果として、これらのうち1〜2本がそこそこ良い水準（Q1/A*タイプ）で採択されるとしたら、それは実際に何を変えるのかを把握したいです。
いくつか、混乱している点があります：
インドでの就職について：
これは実際にML/SDE職の選考で役に立つのでしょうか？それとも、ある時点以降はあまり重要ではなく、結局はDSA＋面接だけになるのでしょうか？
また、Tier-3のカレッジ出身だとすると、それをある程度は相殺できますか？それとも企業はやはり、最初にカレッジで強くフィルタリングしますか？
大学院（高等教育）について：
このような論文があると、（米国/欧州などの）海外でのMS/PhDにおいて目に見える差になりますか？それとも単に「あると嬉しい」程度でしょうか？
カレッジは、NeurIPSのようなものとQ1ジャーナルやIEEE Accessのようなものとの差を、本当に気にしますか？それとも、だいたい同じように見られるのでしょうか？
そして、真剣に迷っていることの1つ：
私は業界（ML/AIの職）に寄りたいと思っているのですが、このまま研究を続けることは時間の価値がありますか？それとも、その努力はDSA、システムなどに振り向けた方がよいでしょうか？
また、このバックグラウンドから、研究エンジニア／研究科学者のような役職を狙うこと自体が現実的なのでしょうか？それとも、長期的な目標（たとえばM.tech/PhDの後のようなもの）として扱うべきですか？
モチベーションのための正論ではなく、正直な答えが欲しいです。今後数か月をどう使うかを適切に決めようとしています。
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