偏偏大多数公司招AI工程师的时候，哀求应聘者有干系专业硕士学位等学术背书。
作为转行者，该当若何提高专业背景？

针对这种情形，笔者的建议是：从自己原来的专业领域入手。

比如，一位原来制造业的自动化工程师，肯定对各种工业生产设备比较熟习，理解各种各样的电机、传感器，知道这些设备输出旗子暗记的物理含义。

那么，当工业领域利用机器学习方法时，自动化工程师在特色工程方面就具备了相称的上风，这些领域知识，不是纯粹搞机器学习的人能比的。

至少在现阶段，机器学习、深度学习的实际落地都以数据为主——能够把实际问题转化成数值拿去运算，比把运算本身（算法）做得风雅要来的主要。

因此，转行的职员如果能够充分利用之前的专业背景，而不是抛弃它，以前的专业就会成为加分项。
以此为打破转向AI，反而可能比去读一个学位更随意马虎。

其余，现在许多行业都在考试测验AI+，把AI技能运用于传统业务。
这种大背景之下，如果想转向AI岗位，不妨先在自己本行业内探求机会。

大概自己现在的单位就在做或者准备做AI+的项目，那么可以先争取加入进去。
毕竟，在单位内部钻营一份新的事情内容，一样平常都比跳槽随意马虎。

很多企业在考试测验AI转型时，会聘任一些有AI背景的咨询职员，为他们做方案和解决方案。

外聘职员有机器学习方面的知识和技能，但是他们对业务领域不熟习，须要本行业的人帮忙——在这个时候看看能不能成为他们的帮忙者，通过和专业职员互助来学习AI在实际领域的运用。

假设能够有这种经历，或者至少对自己行业的数据有足够深入的理解，对付业务运用有思考和考试测验，就拥有了XX行业AI实践履历。
而不必非要通过读书或者打比赛来提升背景。