私は現在データサイエンス＆amp;AIの修士課程1年生で、研究志向のキャリアが自分に合っているのかどうかを見極めようとしています。
これまでの経験のほとんどは、応用寄りの機械学習でした。私のインターンは正式な肩書きとして「MLエンジニア」や「MLリサーチ」とはされていなかったのですが、実際の業務内容はかなり応用寄りのMLが中心でした。学部の間は、製造業向けのコンピュータビジョンのプロジェクトに取り組む研究室にも所属していました。主にCVモデルの学習を行っていて、その結果、製造業に関するカンファレンスで論文を出すことにつながりました。
ただ、私は「本当の」研究がどんなものかについて深く触れられてきた気がしません。特にAIラボ（OpenAI、Anthropic、Amazon AGI、Meta FAIR、またはそれに類する場所）ではなおさらです。一見すると、面白いことをやっているように見えるのですが、だってみんな彼らのようなところで働きたいと思いませんか（笑）。そのせいで、研究志向の役割で本当に自分が楽しめるのか、また成功できるのかを判断するのが難しいです。
私がいま考えようとしているのは、主に次のような点です：
- 十分に触れてきていない状態でも、自分にとって研究が良い適性だとどうやって分かるのでしょうか？
- 学部で完全にコミットできなかった、あるいは修士の途中までの時点で十分にコミットできなかった場合、研究へ転向するのは遅すぎますか？
- サイドプロジェクトは研究を探るのに良い方法ですか？それとも、研究という仕事の実態をあまり反映しないのでしょうか？
- 今すでに、この夏に向けた応用データサイエンスのインターンが決まっているのに、今から積極的に研究の機会を取りに行くべきですか？
また、PhDをやることも考えましたが、私にはそれは難しいと思っています。5年以上コミットするのは大きな決断であり、私の理解では、まだ自分にあると確信できないような、研究への強い内発的動機が必要になるからです。
同じような状況にいた人、または応用MLと研究の両方の経験がある人から、アドバイスをいただけたらとてもありがたいです。
[link] [comments]
