來源：大數據文摘
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本文爲你介紹自由AI工程師的心得，不依賴企業名聲，真的能靠自己打出一片天地嗎？
如今，越來越多的人選擇成爲自由職業者，但是在AI行業，自由職業者似乎還不多見，最主要的問題是，不依賴企業名聲，真的能靠自己打出一片天地嗎？
最近，一位日本AI研究人員在他的個人網站上分享了成爲自由AI工程師的心得，我們看了表示乾貨滿滿，全文翻譯帶給大家。
這周是我辭掉全職工作，成爲一名獨立的NLP / ML工程師和研究員（以下簡稱“自由AI工程師”）的一週年。到目前爲止，結果是好的，過去的一年可能是我整個職業中最富有成效的一年。我過去一年的“成就”包括：
編寫和發佈《 Real-World NLP》，這是我在過去1.5年中一直在努力寫的一本NLP入門書；
做研究並參與許多開源NLP項目，包括TEASPN，NanigoNet，Github Typo Corpus和最近的Open Language Profiles；
使用傳輸和多任務學習開發超細粒度的NER系統，在TAC-KBP 2019上排名第二；
研究入門課程以教授AllenNLP，該課程將在幾個月內啓動；
多其他非公開客戶的項目。
目前，我認爲成爲一名自由職業AI工程師是一個完全可行的職業選擇（但僅限於那些爲此而奮鬥的人-見下文）。許多朋友和認識的人問我成爲自由職業者感覺如何？他們中的許多人以前甚至沒有聽說過任何“自由研究人員”（我也沒有）。這就是爲什麼我在這裏寫下我的想法和經驗的原因，希望能給大家一些參考。
你應該成爲自由職業者嗎？
對於絕大多數人來說，答案可能是否定的，成爲自由職業者並不適合所有人。你需要成爲喜歡自由職業者的人，這些稍後再詳細介紹。
你還必須非常擅長於自己的工作。想象一下自己是客戶的鞋子，把這比喻成是在僱用承包商，無論是水管工還是律師。之所以僱用他們，是因爲通過支付薪水，他們可以肯定地解決你的問題，而不是因爲你希望他們成爲“團隊中的一員”並共同解決問題，從而爲他們提供學習和成長的機會，以及大量的帶薪休假和免費午餐。
作爲一名自由AI工程師，你可以從客戶開始，熟悉產品和代碼庫，在幾天之內提交第一份商業計劃並完成影響機器學習原型或產品線的第一個業務指標。在最初的幾周內， 如果你只是剛開始進入AI領域，我建議你最好的選擇是去一家擁有大量資源和成長機會的大型公司（例如FAANG）工作，或者去一家快速成長的初創公司（如果是不確定是哪一個，我聽說過一個叫多鄰國的公司）積累作爲全職員工的經驗。
賺錢
我按小時收費，從未做過基於項目的計費。我認爲AI項目更適合按小時計費，因爲很難根據交付的成果來定義工作範圍。
我目前承接短期項目費用爲每小時200美元（例如每月幾個小時），長期項目費用爲每小時150美元（例如每週10個小時以上）。只有一次客戶說我的價格太貴了，但是大多數客戶只是將這些價格定爲固定費用。當客戶無法負擔我的費率時，我們通常會根據工作範圍（例如每週的工作時間）而不是費率進行談判。具有我技能的美國AI工程師的平均水平可能更高， 我應該提高利率。我可能早就應該了...
由於近年來的“AI繁榮”，對於自由職業AI工程師來說，這完全是賣方市場（同樣，如果你還不錯的話）。你將永遠不會耗盡客戶線索和入站請求。我認爲一個好的經驗法則是繼續提高費率，直到有50％的機會開始“不”爲止。您仍然剩下其他50％的人，無論如何，它們往往是更好的客戶。副作用是，您會很擅長說不。我的默認答案始終是“否”，並且我的日程安排總是很完整（除非不是，因爲我的現有客戶知道）。
養家
即使我不工作，我們也有足夠的積蓄過上幾年。我妻子全職工作，這對我實現跨越式發展很有幫助。即使有足夠的儲蓄，現金流的波動也會對財務安全感產生顯着影響。例如，如果你爲39net工作，那麼兩個月後你才能拿到報酬。一段時間內，我們的現金流爲負（尤其是去年夏天從匹茲堡搬到西雅圖時），這吞噬了我們的積蓄，令我感受了厭惡損失的感覺。損失一定數量的錢比獲得相同數量的錢感覺會差很多。如果你將財務安全感放在首位，那麼找一份全職工作吧。
與全職工作相比，在過去一年中，我的收入減少了，但工作時間也少了。我本可以做更多的工作來賺更多的錢，但是孩子還小，對我來說現在陪伴家人是很重要的。
找到客戶
我在網上找到了的目前和過去的大多數客戶，會議和研討會也是尋找潛客戶的良好渠道，尤其是當你進行演講而不只是聽會時。當我找到真正想與之合作的潛在客戶時，我直接從“職業”頁面提出申請。如果提前做好準備，那麼大量的公司，特別是初創企業，都願意爲合適的候選人提供遠程和/或兼職的機會。
作爲自由職業者，您總是在尋找潛在客戶，因爲大多數合同的期限不會超過幾個月。成爲全職僱員和自由職業者之間的巨大區別。至少在我全職工作的時候，我的“求職”是雙峯的，我要麼根本不看，要麼積極地看。如果您只是想要一份穩定的工作和一份薪水，那麼自由職業可能不是一個好主意。
自由
許多人認爲成爲自由職業者的最大好處就是自由：你可以隨時隨地工作。至少對我而言，這可能不是最重要的因素。尤其是在科技行業，只要能把事情做好，你已經可以在任何地方，隨時隨地工作。在成爲自由職業者之前，我就可以在必要時在家中工作（例如，我的孩子生病了）。2018年的時候，我甚至在韓國待了一個月，邊學韓語邊工作。
如果你只是因爲地點或時間的自由而考慮成爲一名自由職業者，那麼我建議你首先考慮找到一個更好的僱主吧。
作爲自由職業者，你完全可以控制自己的工作量。另一方面，全職工作，尤其是對於初創公司來說，是非常“二進制的”：基本上，全力以赴或直接退出，別期望能發揮全部潛能。例如，你通常不能每週工作20個小時來收取一半的薪水。自由職業者可以輕鬆做到這一點，這是獨立的最大好處之一。
我是個很有自己想法的人，這些想法可能與當時所做的工作相關或不相關。我一直把自己定義爲藝術家而不只是設計師/研究人員，成爲自由職業者其實是順其自然的。如果全職工作要求很高的話，即使你運氣好有機會搞副業也根本騰不出精力。作爲自由職業者，一切都可以是副業。與我一起工作的客戶都知道我可能同時接幾個項目，但沒有人在乎（儘管有些客戶希望在合同中加入不競爭條款，我完全尊重）。
時間管理
作爲自由職業者，你要善於管理自己的時間，因爲這就等於客戶的金錢。我是Pomodoro技術的忠實擁護者，並使用pomodoros管理所有工作（哎呀，我的意思是pomodori）。在一個典型的工作週中，我可以執行大約80次modomori（= 40小時）。如果你曾經使用過Pomodoro技術，那麼你就會知道這將是多麼艱辛和需要多少工作量。如果沒有，建議認真考慮嘗試一下：你會意識到一天要實際“工作” 8個小時有多麼困難（例如，不上網，不查手機，不閒聊等等）。我白天在筆記本電腦上用Freedom，在手機上用“保持專注”來阻止分散注意力。真無法想象如果沒有他們要如何工作。
不過，並非所有這40個小時都是可計費的。其中包括與個人和工作相關的開銷，例如學習（見下文），發送發票，管理預算等。此外，如果你從事研究工作，則需要考慮花費在學術活動上的時間。對會議進行紙質評論也要計入。如果你是研討會的組織者，則也應將其計入。這有助於你清楚滴還知道可用於每項活動的“配額”。在開始一週之前，我以項目符號的形式列出計劃，並列出了與每個活動相關的預期數量。這比廚房水槽上”待做列表”要好很多了。
我的許多客戶不需要我定期“簽到”，目前，通常每個星期只花2-3個小時開個會就行了，會議具有巨大的溢出效應。例如，如果下午只開會，我會開始模糊地思考我要談論的話題，是否有必要做任何準備（包括預訂會議室）等等。開會後，我會總結討論以內容及任何必要的跟進。所有這些溢出效應儘管很小，但會分散我的經理並大大降低我的生產率。因爲我花在會議上的時間很少，所以大多數日子裏我會花大量的連續時間來工作，這確實有助於保持理智。
工作
到目前爲止，這篇文章與AI沒有什麼關係。我事實上在做什麼呢？在過去的一年中，我擔任了很多種角色——諮詢顧問、工程師、研究員等等。對於一些客戶，我與他們開會討論，並給出關於如何實施AI項目的建議。對於另一些客戶，我是合同制的軟件工程師，會寫寫代碼。我還會做研究，成爲文章的共同作者。而對於更多的客戶而言，我的工作是上述工作的融合。
我認爲現代機器學習工作特別適合兼職。如果你在從事大型模型的訓練，訓練一般會持續幾天而不是幾小時。機器學習研究人員和從業人員都知道他們會花多少時間訓練模型和調參。如果你全職工作，你只能等待訓練完成或者去處理其他的項目，如果你有的話。作爲一個自由職業者，你可以在不同客戶之間切換。
作爲一個機器學習自由職業者，你需要一個獲得GPU資源來訓練模型的策略。一些客戶很慷慨，會讓我使用他們自己的設施，但是另一些客戶可能不會（通常情況下，出於安全因素的考慮，合同工的訪問權限很有限）。對於我自己和一些較小客戶的項目，我會使用自定義的AMI來產生AWS競價實例（通常爲p3.2xlarge）。在GCP上，我也有一個較小的GPU實例，它可以根據需要啓動和停止。我不會在TPU上訓練巨大的128層的Transformer 模型，也不會使用24/7 GPU， 所以到目前爲止，這一需求導向的解決方案足夠了。
如果你在人工智能領域工作，安排時間學習和自我發展是十分關鍵的。如果你全職工作，這通常是一部分日常工作，並且你通常會花時間閱讀論文，在工作時間安排閱讀小組。作爲一個全職工作者，這些時間是不能收費的，你通常不能因爲上週花3個小時閱讀了文獻來收取一個客戶的費用（如果你知道一個客戶可以因此付給你費用，或者你就是這個客戶，請告訴我）。記住，你是顧客青睞解決他們問題的專業人士，而不是來學習AI，客戶會希望你已經閱讀並跟上了AI技術最新的進展（我知道，我知道，有人最近追上過即使是AI的單個領域的進展麼？） 我認爲這是你，作爲一個自由職業者，爲可以收取更高的時薪而付出的代價。
我住在西雅圖，但我不知道這對於成爲一個自由職業者有沒有幫助。我通常遠程工作，而且極少爲工作而出差，除非我需要在會議上做展示。我與Allen AI 一起工作，好處是我可以在收到簡訊後輕鬆趕到並與團隊共進午餐，儘管即使在地球的另一端我也可以完成我的工作。如果你遠程工作，我認爲你最好可以住在一個生活成本比較低的城市，然後與在大的技術中心的客戶一起工作。
職業發展
作爲一個自由職業者，你當然有方法來發展你的職業，變得更有經驗，但是這些方法與全職工作有很大不同。我也纔剛剛開始，所以明年，我可能又有不同的見解。
除非您進行協商，否則通常不會將加薪納入合同。但是您可以逐漸提高費率（例如每年兩次），直到人們開始拒絕爲止。因此，我覺得作爲自由職業者可能更容易掙更多，因爲全職的員工需要依靠不能由自己控制的業務表現評估和升職來加薪。說到升職——作爲自由職業者，你可以不受辦公室政治的影響，你的工作要麼完成要麼不完成，你不要爲了獲得下一次晉升而討好某位領導。反面在於作爲自由職業者，你通常無法獲得領導經驗，儘管我確實會指導爲我的客戶工作的資歷較淺的開發和研究人員。
我認爲把你自己當做一個專家，而不是一個全能的人是有幫助的。例如，如果你患了重病，需要進行非常複雜的手術，你可能不會希望手術由你的家庭醫生來進行。如果有一個事關數百萬美金的棘手的訴訟，你可能不會讓你的個人稅務助理來給你建議。不只是“做寬泛的人工智能”對你是最有利的。如果你只是想做一個用Scikit-learn訓練預測模型和做文本分析和AI通才，那麼你可能只能吸引那些走投無路的初創企業或者產品團隊，他們只是想在他們的PPT上用上AI一詞。而且你需要和Upwork上衆多的AI通才開發人員競爭，而他們同行生活在工資比你更低的國家。縮小你技術的範圍才能吸引特定種類的客戶，他們有着這世界上極少人能解決的特殊需求。
我的專長是用於亞洲語言處理和語言教育的NLP技術。我認爲你在定義你的專長時，比起用ML領域來定義，用行業更有幫助。人們通常會尋找醫療保健AI解決方案或是金融文本分析，而不是尋找GANs, 或是Seq2Seq模型。你需要樂於學習廣泛的ML技術和模型，從簡單的線性迴歸到GANs和RL，無論你從事哪個行業的工作。
如果你甚至對開辦自己的公司有一點兒興趣，特別是B2B SaaS業務相關的公司，我認爲當一年的自有職業者對於瞭解市場需求和轉變到創業者的狀態是一種很好的方法。如果你與你領域中的許多客戶一起工作，從事多個你領域的項目，你一定能夠注意到一些共同的模式和需求，它們是產品創意非常好的來源。我的一些開源項目（例如NanigoNet和Open Language Profiles）都來自於此。
使其合法
我成立了一個單人有限責任公司(LLC)用於從事自由職業（在我移居華盛頓後，我提出了外國實體的申請）。我以我自己的有限責任公司的名義簽訂所有的合同。一些非美國的客戶更加偏好我用一個公司的名義與其合作。我不是律師，所以你需要對這裏寫到的所有事情持懷疑態度。但我不認爲成爲一個獨資經營者和成爲一個單一成員有限責任公司有很大區別，除非你搞砸了所有事情（比如，被你的客戶起訴），或者你非常成功（例如被一家公司收購，一年掙數百萬美金，或是擁有了一隻十幾人的團隊）。
我認爲美國是一個很適合自由職業者發展的地方，即使對於一個像我一樣的英語非母語的移民者也是如此。作爲一個合法永久居民會更容易獲得美國背景的客戶的機會，他們通常支付更多費用。法律制度至少是適當的。如果你知道自己在做什麼，則只需要去州務卿的網站，並填寫表格就可以註冊一個有限責任公司。相反，即使是來自日本，想到要在日本成立公司也使我不寒而慄。你需要提交一個軟盤或CD-R，裏面包括加蓋公章的證明，公司銀行存摺的副本以及公司註冊的相關文件。我認爲他們的政府在考慮國家AI戰略之前還有很多工作要做。
成爲在美國的自由職業者的一個不好的地方在於醫療保險。我使用COBRA繼續了以前僱主的健康計劃，然後在我搬家時，轉移到了一個我自己在州市場上購買的計劃上。
你需要準備好每個月比你當全職員工時多付至少幾百美元的保險費。
在你開始之前，請閱讀Nolo的《爲自己工作——獨立承包商、自由職業者和Gig工人的法律和稅收》。我在開始之前逐字閱讀了這本書，非常值得。也可以查看他們的一些相關書籍，它們也非常好。
關於稅收，我無法說太多，因爲今年四月是我作爲獨立工作者後第一次申報稅收。我在離職之前，與我的註冊會計師討論了我的選擇，並且在Google Spreadsheet上追蹤我的業務收入和支出。我不確定這是否是一個好的主意。至少不要忘記支付按季度估算的稅款。
總結
在這篇博文中，我展示了成爲一個自有職業的AI工程師是一條行得通的職業道路。你需要知道這是一個非常合格的聲明，你的道路可能會非常不同，如果你辭職然後失敗了，不要生我的氣。如果你有興趣知道更多，或是有任何問題和反饋，歡迎給我郵件。我非常樂意分享我的經歷！
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編輯：於騰凱
校對：龔力
