我要这金牌有何用：Kaggle 竞赛成绩真能“保送”谷歌、FB 吗？( 六 )_机器之心报道参与：李泽南、郑丽慧那些

Kaggle 竞赛往往关乎如何按照最佳规格进行工程设计，而不是如何构建最好的模型，来解决数据科学的具体问题，前者意味着更多的竞争意味。

「我也见过代码能力很差的 Kaggle 获奖者」

网友「ivalm」讲了自己的亲身经历：

Kaggle 可能不像大多数人印象中的那样，是表现人们擅长机器学习、数据科学的最好指标。在工作中，我面试过一位全球总榜排名约 100 位（Kaggle competition master）的求职者，以及一名在某项竞赛中排名第二的求职者。

当我问机器学习理论细节时，回答的很好，但在架构设计问题上就显得一般了，抛出代码挑战问题之后，他们都惨遭失败。我很确定他在 Kaggle 竞赛上所做的一切只是学习公共内核（Kernel）、调好超参数、几何模型，然后花大量时间测试。我怀疑他每一步都使用了别人的代码，耗费了大量的时间和精力。虽然我们知道他的 Kaggle 成绩没有造假，但是他的代码能力太差，让人不由感到怀疑。

综合看来，在机器学习热度不断提高的情形下，Kaggle 比赛成绩在用人单位眼中的重要程度也在逐渐变化。