Respuesta corta: ¡no realmente!
Respuesta larga: ¡probablemente sí! ¿Por qué?
Un doctorado en ML le permite resolver al menos un gran problema de investigación por su cuenta y de muchas maneras lo capacita para manejar situaciones complejas y escenarios profesionales variados. También debería permitirle pensar críticamente, desarrollar un enfoque holístico y de arriba hacia abajo, visualizar una imagen más amplia e improvisar antecedentes teóricos. Una empresa no querría perder el tiempo para capacitarlo en los conceptos básicos de ML y enseñar a evaluar los clasificadores, etc., por lo que un soldado bien equipado es mejor que un novato.
Una maestría en ML es una buena compensación porque después de eso no necesita ningún entrenamiento formal en ML, puede haber completado al menos un gran proyecto relacionado con ML, aunque es posible que no haya realizado una investigación significativa, pero puede ser eso lo que deseos de la empresa Como estudiante universitario, si ha demostrado que logra algún proyecto en ML, sus posibilidades pueden ser brillantes.
Por lo tanto, dependiendo del rol y la responsabilidad, una empresa puede elegir un doctorado o maestría o, en algunos casos, incluso una licenciatura.
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Ahora, sobre los gustos de Google, Facebook, Microsoft, etc.… normalmente lo contratan como ingeniero de software y eso no significa necesariamente que necesite conocer ML. Incluso si posee un doctorado en ML y si postula a estas empresas para el rol de SE, sabe lo que espera en la entrevista (¿estructuras de datos?). Sin embargo, reclutan investigadores puros y para eso normalmente están interesados en un doctorado o un postdoctorado.
Las startups pueden ser una historia completamente diferente. Normalmente, las nuevas empresas quieren lanzar / hacer un producto en un tiempo específico y si se basa en la investigación, deberían contratar un doctorado / máster en lugar de alguien que sea un buen programador.
