算法/机器学习岗是否需要专注某个方向深入准备？
LZ研二，本硕计算机。还有半年就要找工作了，现在不知道该准备些什么，望各位能指点一二。
目标是北京的互联网公司算法岗工作。研究生的方向一直是用深度学习（LSTM）做分类，传统机器学习方法（回归，聚类，SVM，HMM，贝叶斯，核方法等）也比较了解，其他深度网络模型（如VAE,CNN及其变体,GAN等）也比较了解。编程能力尚可，熟悉TensorFlow编程。本科参加过ACM（虽然只拿过省三）。实习是不太可能放人，所以是去不了。项目到是做了几个，不过基本都是拿深度学习里经典模型（如DBN等）做特征提取和分类，感觉没什么含金量，所以项目这块也可以说没有（大老板给的项目，不得不做）。论文的话，有两篇和LSTM相关的EI，一个一作，一个三作。
现在主要问题是：
- 1.机器学习岗和算法岗是一类岗位吗？或者说这两者需要准备的东西差的远不远？如果差距较大，我应该投机器学习岗还是算法岗。
- 2.我是否需要选择机器学习中某一个方向深入研究？如沿着LSTM这条路继续做自然语言处理？或者结合大数据做分布式机器学习？还是只需要熟悉所有基础算法即可？
- 3.本科一直使用C++语言，上研究生后开始使用python。对于工作来说，我是否需要系统学习java？（因为我总感觉python虽然方便【包多】，但是用着不舒服。感觉C++/JAVA才是工作中更可能用到的，python用于科研中快速搭建模型）
现在的思路就是选一个方向学透，但是不知道具体选哪个方向。另一方面就是刷题，还好本科有一定基础，估计这个应该不那么痛苦。
谢谢各位不吝赐教，谢谢！
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