Bu şəkil Artur Kuzin tərəfindəndir (), blog yazısının məzmununu olduqca dəqiq şəkildə ümumiləşdirir. Nəticədə, aşağıdakı hekayə son dərəcə faydalı və texniki bir şey kimi deyil, daha çox Cümə hekayəsi kimi qəbul edilməlidir. Bundan əlavə, mətnin ingilis sözləri ilə zəngin olduğunu qeyd etmək yerinə düşər. Bəzilərini necə düzgün tərcümə edəcəyimi bilmirəm və bəzilərini tərcümə etmək istəmirəm.
Akademik mühitdən sənaye mühitinə keçidin necə baş verdiyi ilk iki epizodda açıqlanır. Bu görüşdə söhbət bundan sonra baş verənlər haqqında olacaq.
2017-ci ilin yanvarı idi. O zaman mənim bir ildən bir qədər çox iş təcrübəm var idi və şirkətdə San Fransiskoda işləyirdim kimi Sr. Data Scientist.
TrueAccord borc toplama başlanğıcıdır. Sadə dillə desək - kollektor agentliyi. Kolleksiyaçılar adətən çox zəng edirlər. Çoxlu e-poçt göndərdik, amma az zəng etdik. Hər bir e-poçt şirkətin veb saytına səbəb oldu, burada borcluya borc üzrə endirim təklif edildi və hətta hissə-hissə ödəməyə icazə verildi. Bu yanaşma daha yaxşı toplanmasına gətirib çıxardı, miqyasını genişləndirməyə və iddialara daha az məruz qalmağa imkan verdi.
Şirkət normaldı. Məhsul aydındır. Rəhbərlik ağlı başındadır. Yerləşməsi yaxşıdır.
Orta hesabla, vadidəki insanlar təxminən bir il yarım bir yerdə işləyirlər. Yəni çalışdığınız hər hansı bir şirkət kiçik bir addımdır. Bu addımda siz bir qədər pul yığacaq, CV-nizdə yeni biliklər, bacarıqlar, əlaqələr və xətlər əldə edəcəksiniz. Bundan sonra növbəti mərhələyə keçid var.
TrueAccord-un özündə mən e-poçt xəbər bülletenlərinə tövsiyə sistemlərinin əlavə edilməsində, həmçinin telefon zənglərinin prioritetləşdirilməsində iştirak edirdim. Təsir başa düşüləndir və A/B testi vasitəsilə dollarla kifayət qədər yaxşı ölçülüb. Gəlməmişdən əvvəl maşın öyrənmə olmadığı üçün işimin təsiri pis deyildi. Yenə deyirəm, nəyisə təkmilləşdirmək artıq çox optimallaşdırılmış bir şeydən daha asandır.
Bu sistemlər üzərində altı ay işlədikdən sonra onlar hətta mənim əsas maaşımı 150 min dollardan 163 min dollara qaldırdılar. Cəmiyyətdə təxminən 163 min dollarlıq bir mem var. Buradan ayaqları ilə böyüyür.
Bütün bunlar gözəl idi, amma heç bir yerə aparmadı və ya apardı, amma orada yox.
TrueAccord-a, həm şirkətə, həm də orada işlədiyim uşaqlara böyük hörmətim var. Onlardan çox şey öyrəndim, lakin kolleksiya agentliyində tövsiyə sistemləri üzərində uzun müddət işləmək istəmədim. Bu addımdan hansısa istiqamətə addım atmalı idin. İrəli və yuxarı deyilsə, ən azı yan tərəfə.
Nəyi bəyənmədim?
- Maşın öyrənməsi baxımından problemlər məni həyəcanlandırmadı. Mən dəbli, gənc, yəni Dərin Öyrənmə, Kompüter Görmə, elmə və ya heç olmasa kimyagərliyə yaxın bir şey istədim.
- Başlanğıc və hətta kollektor agentliyi yüksək ixtisaslı kadrları işə götürməkdə problemlər yaşayır. Başlanğıc olaraq o, çox pul ödəyə bilməz. Amma kollektor agentliyi olaraq statusunu itirir. Kobud desək, görüşdə olan qız harda işlədiyini soruşsa? Cavabınız: “Google-da” “kolleksiya agentliyi”ndən daha yaxşı miqyaslı sifarişlər səslənir. Google və Facebook-da işləyən dostlarım üçün məndən fərqli olaraq şirkətlərinin adının belə qapılar açması məni bir az narahat etdi: sizi konfransa və ya görüşə məruzəçi kimi dəvət edə bilərlər və ya LinkedIn-də daha maraqlı insanlar yazırlar. görüşmək və bir stəkan çay arxasında söhbət etmək təklifi ilə. Mən şəxsən tanımadığım insanlarla ünsiyyət qurmağı çox sevirəm. Beləliklə, əgər siz San Fransiskoda yaşayırsınızsa, yazmaqdan çəkinməyin - gəlin qəhvə içib söhbət edək.
- Məndən başqa şirkətdə üç Data Scientist işləyirdi. Mən maşın öyrənməsi üzərində işləyirdim və onlar buradan sabaha qədər hər hansı bir başlanğıcda ümumi olan digər Data Science tapşırıqları üzərində işləyirdilər. Nəticədə, onlar maşın öyrənməsini həqiqətən başa düşmədilər. Amma böyümək üçün kiminləsə ünsiyyət qurmalı, məqalələri və son hadisələri müzakirə etməliyəm, sonda məsləhət istəməliyəm.
Nə mövcud idi?
- Təhsil: fizika, kompüter elmləri deyil.
- Bildiyim yeganə proqramlaşdırma dili Python idi. Elə bir hiss var idi ki, C++-a keçməliyəm, amma yenə də buna nail ola bilmədim.
- Sənayedə bir il yarım işləyir. Üstəlik, işdə nə Dərin Öyrənmə, nə də Kompüter Vizyonunu öyrənməmişəm.
- CV-də Dərin Öyrənmə/Kompüter Baxışı ilə bağlı heç bir məqalə yoxdur.
- Kaggle Master nailiyyəti var idi.
Nə istəyirdin?
- Bir çox şəbəkələri öyrətmək lazım olacaq və kompüter görmə qabiliyyətinə daha yaxın olan bir mövqe.
- Google, Tesla, Facebook, Uber, LinkedIn və s. kimi böyük bir şirkət olsa daha yaxşı olar. Bir çimdik olsa da, bir başlanğıc bunu edərdi.
- Komandada maşın öyrənməsi üzrə ən böyük mütəxəssis olmağa ehtiyacım yoxdur. Tədris prosesini sürətləndirməli olan böyük yoldaşlara, mentorlara və hər cür ünsiyyətə böyük ehtiyac var idi.
- Sənaye təcrübəsi olmayan məzunların ildə 300-500 min ABŞ dolları məbləğində kompensasiya alması ilə bağlı bloq yazılarını oxuduqdan sonra mən də eyni aralığa daxil olmaq istədim. Bu məni çox narahat etmir, amma bunun adi bir fenomen olduğunu söylədiklərinə görə, amma məndə daha az var, deməli bu bir siqnaldır.
Tapşırıq tamamilə həll edilə bilən görünürdü, baxmayaraq ki, hər hansı bir şirkətə girə biləcəyiniz mənada deyil, əksinə, ac qalsanız, hər şey düzələcək. Yəni, onlarla və ya yüzlərlə cəhddən və hər uğursuzluqdan və hər rədddən gələn ağrıdan diqqəti kəskinləşdirmək, yaddaşı yaxşılaşdırmaq və günü 36 saata qədər uzatmaq lazımdır.
Mən tərcümeyi-halımı dəyişdirdim, onu göndərməyə başladım və müsahibələrə getdim. HR ilə ünsiyyət mərhələsində onların əksəriyyətinin yanından uçdum. Bir çox insan C++ dilini tələb edirdi, lakin mən bunu bilmirdim və məndə C++ tələb edən vəzifələrlə çox maraqlanmayacağımı hiss edirdim.
Qeyd etmək lazımdır ki, təxminən eyni vaxtda Kaggle üzrə yarışların növündə mərhələ keçidi baş verdi. 2017-ci ilə qədər çoxlu cədvəl məlumatları və çox nadir hallarda şəkil məlumatları var idi, lakin 2017-ci ildən başlayaraq çoxlu kompüter görmə tapşırıqları var idi.
Həyat aşağıdakı rejimdə axırdı:
- Gün ərzində işləyin.
- Texnoloji ekran / saytda vaxt ayırdığınız zaman.
- Axşamlar və həftə sonları Kaggle + məqalələr / kitablar / blog yazıları
2016-cı ilin sonu mənim cəmiyyətə qoşulmağımla yadda qaldı , bu da bir çox şeyi sadələşdirdi. Cəmiyyətdə zəngin sənaye təcrübəsi olan çoxlu oğlanlar var ki, bu da bizə çoxlu axmaq suallar verməyə və çoxlu ağıllı cavablar almağa imkan verdi. Bütün zolaqların çox güclü maşın öyrənmə mütəxəssisləri də var ki, bu da gözlənilmədən ODS vasitəsilə məsələni Data Science haqqında müntəzəm dərin ünsiyyətlə bağlamağa imkan verdi. İndiyə qədər ML baxımından ODS mənə işdə əldə etdiyimdən qat-qat çox şey verir.
Yaxşı, həmişə olduğu kimi, ODS-də Kaggle və digər saytlardakı yarışlarda kifayət qədər mütəxəssis var. Bir komandada problemləri həll etmək daha əyləncəli və məhsuldardır, ona görə də zarafat, söyüş, memlar və digər zərif əyləncələrlə problemləri bir-bir həll etməyə başladıq.
2017-ci ilin mart ayında - Serega Mushinsky ilə bir komandada - üçüncü yer üçün . Kaggle-da qızıl medal + iki nəfər üçün 20 min dollar. Bu tapşırıq üzrə peyk təsvirləri ilə iş + UNet vasitəsilə binar seqmentasiya təkmilləşdirilmişdir.
Elə həmin mart ayında NVidia-da Self Driving komandası ilə müsahibəyə getdim. Obyekt aşkarlanması ilə bağlı suallarla həqiqətən mübarizə aparırdım. Bilik kifayət deyildi.
Xoşbəxtlikdən, eyni zamanda, eyni DSTL-dən havadan çəkilmiş görüntülər üzrə Obyektlərin aşkarlanması müsabiqəsi başladı. Allah özü problemi həll etməyi və təkmilləşdirməyi əmr etdi. Axşamlar və həftə sonları bir ay. Biliyi topladım və ikinci oldum. Bu müsabiqənin qaydalarda maraqlı bir nüansı var idi və bu, məni Rusiyada federal və o qədər də federal olmayan kanallarda göstərməyimə səbəb oldu. mindim , və bir dəstə çap və onlayn nəşrlərdə. Mail Ru Group mənim və öz vəsaiti hesabına bir az müsbət PR aldı və Rusiyada fundamental elm 12000 min funt sterlinq zənginləşdirildi. Həmişə olduğu kimi, bu mövzuda yazılıb . Ətraflı məlumat üçün ora gedin.
Eyni zamanda bir Tesla işə götürən şəxs mənimlə əlaqə saxladı və Computer Vision mövqeyi haqqında danışmağı təklif etdi. razılaşdım. Mən evə aparan yoldan, iki texnoloji ekrandan, yerində müsahibədən keçdim və Tesla-da süni intellekt direktoru vəzifəsinə yenicə işə götürülən Andrey Karpathy ilə çox xoş söhbət etdim. Növbəti mərhələ fon yoxlamasıdır. Bundan sonra İlon Mask mənim ərizəmi şəxsən təsdiq etməli idi. Tesla-nın ciddi Açıqlamama Müqaviləsi (NDA) var.
Mən arxa plan yoxlamasından keçmədim. İşə götürən dedi ki, mən NDA-nı pozaraq onlayn çox söhbət edirəm. Tesla-da müsahibə haqqında nəsə dediyim yeganə yer ODS idi, ona görə də indiki fərziyyə odur ki, kimsə skrinşot çəkib Tesla-da HR-ə yazmışdı və mən yarışdan zərərsiz bir şəkildə uzaqlaşdırıldım. O zaman ayıb idi. İndi şadam ki, alınmadı. İndiki mövqeyim daha yaxşıdır, baxmayaraq ki, Andrey ilə işləmək çox maraqlı olardı.
Bundan dərhal sonra Kaggle-da peyk şəkilləri müsabiqəsinə qatıldım . Problem sadə və çox darıxdırıcı idi; heç kim onu həll etmək istəmirdi, amma hamı pulsuz qızıl medal və ya pul mükafatı istəyirdi. Ona görə də 7 nəfərlik Kaggle Masters komandası ilə dəmir atacağımıza razılaşdıq. Biz 480 şəbəkəni 'uyğun_predict' rejimində öyrətdik və onlardan üç mərtəbəli ansambl yaratdıq. Yeddinci bitirdik. . Yeri gəlmişkən, yaradıcısı kimi tanınan Ceremi Hovard 23 bitdi.
Müsabiqə başa çatdıqdan sonra, AdRoll-da işləyən bir dostum vasitəsilə onların binasında Meetup təşkil etdim. Planet Labs-ın nümayəndələri orada müsabiqənin təşkili və verilənlərin markalanmasının onlar tərəfindən necə göründüyü barədə danışıblar. Kaggle-da işləyən və müsabiqəyə nəzarət edən Wendy Kwan bunu necə gördüyünü danışdı. Mən həllimizi, fəndlərimizi, texnikalarımızı və texniki detallarımızı təsvir etdim. Tamaşaçıların üçdə ikisi bu problemi həll etdi, buna görə də suallar nöqtəyə qoyuldu və ümumiyyətlə hər şey sərin idi. Ceremi Hovard da orada idi. Məlum oldu ki, o, maketi necə yığmaq lazım olduğunu bilmədiyi və ansamblların qurulmasının bu üsulundan ümumiyyətlə xəbəri olmadığı üçün 23-cü yerdə qərarlaşıb.
Vadidə maşın öyrənməsi üzrə görüşlər Moskvadakı görüşlərdən çox fərqlidir. Bir qayda olaraq, vadidəki görüşlər aşağıdır. Amma bizimki yaxşı çıxdı. Təəssüf ki, düyməni basmalı və hər şeyi qeyd etməli olan yoldaş düyməni basmadı :)
Bundan sonra məni həmin Planet Laboratoriyasında Dərin Öyrənmə Mühəndisi vəzifəsinə və dərhal yerində danışmağa dəvət etdilər. Mən keçmədim. İmtinanın mətni Dərin Öyrənmədə kifayət qədər biliyin olmamasıdır.
Hər bir müsabiqəni layihə kimi hazırladım . DSTL problemi üçün yazdıq və arxivdə yerləşdirdi. Məqalə deyil, yenə də çörək. Mən də hər kəsə müsabiqələr, məqalələr, bacarıqlar və s. vasitəsilə LinkedIn profilini şişirtməyi tövsiyə edirəm. LinkedIn profilinizdə neçə açar sözünüz var və insanların sizə nə qədər tez-tez mesaj göndərməsi arasında müsbət korrelyasiya var.
Qışda və yazda çox texnikalı idimsə, avqusta kimi həm bilik, həm də özünə inam yarandı.
İyulun sonunda Lyft-də Data Science meneceri kimi çalışan bir oğlan LinkedIn-də mənimlə əlaqə saxladı və məni qəhvə içməyə və həyat, Lyft haqqında, TrueAccord haqqında söhbət etməyə dəvət etdi. Danışdıq. O, Data Scientist vəzifəsi üçün komandası ilə müsahibə etməyi təklif etdi. Səhərdən axşama qədər Computer Vision / Deep Learning olmaq şərti ilə variantın işlədiyini söylədim. O, əmin edib ki, onun tərəfində heç bir etiraz yoxdur.
CV-mi göndərdim və o, onu Lyft-in daxili portalına yüklədi. Bundan sonra işə götürən şəxs mənə zəng etdi ki, CV-ni açıb haqqımda daha çox məlumat əldə edim. İlk sözlərdən aydın oldu ki, onun üçün bu, formallıqdır, çünki onun tərcümeyi-halından “Mən Lyft üçün material deyiləm” deyə aydın görünürdü. Deyəsən, bundan sonra mənim CV-m zibil qutusuna getdi.
Bütün bu müddət ərzində, müsahibə zamanı, ODS-də uğursuzluqlarımı və uğursuzluqlarımı müzakirə etdim və uşaqlar mənə rəy verdilər və məsləhətlərlə mənə hər cür kömək etdilər, baxmayaraq ki, həmişə olduğu kimi, orada da çoxlu mehriban trolling var idi.
ODS üzvlərindən biri məni Lyft-də Mühəndislik Direktoru olan dostu ilə əlaqələndirməyi təklif etdi. Daha tez deyildi. Mən Lyft-ə nahar üçün gəlirəm və bu dostdan başqa, Data Science rəhbəri və Deep Learning-in böyük pərəstişkarı olan Məhsul meneceri də var. Naharda DL üzərində söhbət etdik. Yarım il ərzində 24/7 şəbəkələri məşq etdiyimdən, kubmetr ədəbiyyat oxuduğumdan və Kaggle-da az və ya çox aydın nəticələr verən tapşırıqları yerinə yetirdiyim üçün həm yeni məqalələr, həm də yeni məqalələr baxımından Dərin Öyrənmə haqqında saatlarla danışa bilərdim. praktiki texnikalar.
Nahardan sonra mənə baxdılar və dedilər - yaraşıqlı olduğunuz dərhal aydın oldu, bizimlə danışmaq istəyirsiniz? Üstəlik, əlavə etdilər ki, mənə aydındır ki, evə aparın + texnoloji ekranı atlaya bilərsiniz. Və məni dərhal sayta dəvət edəcəklər. razılaşdım.
Bundan sonra həmin işəgötürən məni yerində müsahibə təyin etmək üçün çağırdı və o, narazı qaldı. O, sənin başının üstündən atlamamaq barədə nəsə mızıldandı.
gəldi. Yerində müsahibə. Müxtəlif insanlarla beş saat ünsiyyət. Dərin Öyrənmə və ya prinsipcə maşın öyrənməsi ilə bağlı bir sual da yox idi. Dərin Öyrənmə/Kompüter Baxışı olmadığı üçün mənə maraqlı deyil. Beləliklə, müsahibənin nəticələri ortoqonal idi.
Bu işəgötürən zəng edir və deyir - təbrik edirəm, ikinci yerində müsahibəyə getdiniz. Bütün bunlar təəccüblüdür. İkinci yerdə nədir? Mən belə bir şey eşitməmişəm. getdim. Orada bir neçə saat var, bu dəfə ənənəvi maşın öyrənməsi haqqında. Bu daha yaxşıdır. Amma yenə də maraqlı deyil.
İşə götürən şəxs təbriklə zəng edir ki, mən üçüncü yerində müsahibədən keçdim və bunun sonuncu olacağına söz verdi. Baxmağa getdim və orada həm DL, həm də CV var idi.
Bir neçə aydır ki, mənə heç bir təklif olmayacağını söyləyən bir adamım var idi. Texniki bacarıqlar üzərində deyil, yumşaq bacarıqlar üzərində məşq edəcəm. Yumşaq tərəfdə deyil, vəzifənin bağlanacağı və ya şirkətin hələ işə götürülməməsi ilə bağlı, sadəcə olaraq bazarı və namizədlərin səviyyəsini sınaqdan keçirir.
Avqustun ortaları. Pivə içdim, yaxşı oldu. Qaranlıq fikirlər. 8 ay keçdi və hələ də təklif yoxdur. Pivə altında yaradıcı olmaq yaxşıdır, xüsusən də yaradıcılıq qəribədirsə. Ağlıma bir fikir gəlir. Mən bunu o vaxt MIT-də postdok olan Aleksey Şvetslə bölüşürəm.
Ən yaxın DL/CV konfransına getsəniz, onun bir hissəsi kimi keçirilən yarışlara baxsanız, nəsə məşq edib təqdim etsəniz necə olacaq? Oradakı bütün ekspertlər öz karyeralarını bunun üzərində qurduqlarına və aylar, hətta illərdir ki, bu işlə məşğul olduqlarına görə bizim heç bir şansımız yoxdur. Amma qorxulu deyil. Mənalı bir təqdimat edirik, son yerə uçuruq və bundan sonra necə hamı kimi olmadığımıza dair bir ön çap və ya məqalə yazırıq və qərarımız haqqında danışırıq. Və məqalə artıq LinkedIn-də və CV-nizdədir.
Yəni, aktual görünür və CV-də daha düzgün açar sözlər var ki, bu da texnoloji ekrana çıxmaq şansını bir qədər artırmalıdır. Məndən kod və təqdimatlar, Alekseydən mətnlər. Oyun, əlbəttə, amma niyə olmasın?
Daha tez deyildi. Google-da axtardığımız ən yaxın konfrans MICCAI idi və orada həqiqətən yarışlar var idi. Birincini vurduq. oldu . Tapşırığın 3 alt tapşırığı var. Son tarixə 8 gün qalmışdı. Səhər ayıldım, amma fikrimdən əl çəkmədim. Mən boru kəmərlərimi Kaggle-dən götürdüm və onları peyk məlumatlarından tibbi olanlara keçirdim. 'uyğun_predict'. Aleksey hər bir problem üçün həll yollarının iki səhifəlik təsvirini hazırladı və biz onu göndərdik. Hazır. Teorik olaraq, nəfəs ala bilərsiniz. Ancaq məlum oldu ki, eyni emalatxana üçün başqa bir tapşırıq var () üç alt tapşırıqla və onun son müddəti 4 gün uzadılıb, yəni biz orada 'fit_predict' edib göndərə bilərik. Biz bunu etdik.
Kaggle-dan fərqli olaraq, bu yarışların öz akademik xüsusiyyətləri var idi:
- Liderlər lövhəsi yoxdur. Təqdimatlar e-poçt vasitəsilə göndərilir.
- Komanda nümayəndəsi Seminarda konfransda həlli təqdim etməyə gəlməsə, siz kənarlaşdırılacaqsınız.
- Liderlər lövhəsindəki yeriniz yalnız konfrans zamanı məlum olur. Bir növ akademik dram.
MICCAI 2017 konfransı Kvebek şəhərində keçirilib. Düzünü desəm, sentyabra qədər canım yanmağa başlamışdı, ona görə də işdən bir həftə istirahət edib Kanadaya getmək fikri maraqlı görünürdü.
Konfransa gəldi. Bu Emalatxanaya gəldim, heç kimi tanımıram, küncdə oturmuşam. Hamı bir-birini tanıyır, ünsiyyət qurur, ağıllı tibbi sözlər söyləyirlər. İlk müsabiqəyə baxış. İştirakçılar öz qərarları haqqında danışır və danışırlar. Orada sərindir, parıltı ilə. Mənim növbəm. Və nədənsə hətta utanıram. Onlar problemi həll etdilər, onun üzərində işlədilər, elmi inkişaf etdirdilər və biz elm üçün deyil, CV-mizi artırmaq üçün keçmiş inkişaflardan sırf “uyğun_təxmin edirik”.
Çıxdı və dedi ki, mən də tibb üzrə mütəxəssis deyiləm, vaxtlarını itirdiyim üçün üzr istədi və mənə həlli olan bir slayd göstərdi. Salona endim.
Onlar ilk alt tapşırığı elan edirlər - biz birinciyik və fərqlə.
İkinci və üçüncülər elan olunur.
Üçüncüsü elan edirlər - yenə birinci və yenidən aparıcı ilə.
General birincidir.
Tamaşaçılardan bəziləri gülümsəyərək mənə hörmətlə baxırlar. Digərləri, görünür, bu sahənin mütəxəssisi sayılan, bu iş üçün qrant qazanmış və uzun illər bu işlə məşğul olanların üzlərində bir az əyri ifadə vardı.
Sonrakı ikinci tapşırıq, üç alt tapşırığı olan və dörd gün irəli çəkilmiş tapşırıqdır.
Burada mən də üzr istədim və bir slaydımızı yenidən göstərdim.
Eyni hekayə. İki birinci, bir ikinci, birinci ümumi.
Düşünürəm ki, bu, tarixdə ilk dəfədir ki, bir kolleksiya agentliyi tibbi təsvirlər üzrə müsabiqədə qalib gəlir.
İndi mən səhnədə dayanıram, mənə bir növ diplom verirlər və məni bombalayırlar. Bu necə ola bilər? Bu akademiklər vergi ödəyicilərinin pullarını xərcləyirlər, həkimlərin işini sadələşdirmək və keyfiyyətini artırmaq üçün çalışırlar, yəni nəzəri olaraq, mənim ömrüm, və hansısa orqan bütün bu akademik heyəti bir neçə axşam Britaniya bayrağına yırtdı.
Bunun bir bonusu odur ki, digər komandalarda bu tapşırıqlar üzərində aylarla işləyən magistr tələbələri HR üçün cəlbedici olan CV-yə sahib olacaqlar, yəni texnologiya ekranına asanlıqla keçəcəklər. Gözümün qabağında təzə alınmış bir e-poçt var:
A Googler recently referred you for the Research Scientist, Google Brain (United States) role. We carefully reviewed your background and experience and decided not to proceed with your application at this time.Ümumiyyətlə, səhnədən tamaşaçılara sual verirəm: “Harada işlədiyimi bilən varmı?” Müsabiqənin təşkilatçılarından biri bilirdi - o, TrueAccord-un nə olduğunu Google-da axtardı. Qalanlar yox. Davam edirəm: “Mən bir kolleksiya agentliyində işləyirəm və işdə nə Computer Vision, nə də Deep Learning ilə məşğul oluram. Və bir çox cəhətdən bu, ona görə baş verir ki, Google Brain və Deepmind-in HR şöbələri mənim CV-lərimi süzgəcdən keçirir, mənə texniki təlim göstərmək şansı vermir. "
Arayışı verdilər, fasilə verdilər. Bir qrup akademik məni kənara çəkir. Məlum oldu ki, bu, Deepmind ilə Sağlamlıq qrupudur. Onlar o qədər təsirləndilər ki, dərhal mənimlə komandalarında Tədqiqat Mühəndisi vakansiyasını danışmaq istədilər. (Biz danışdıq. Bu söhbət 6 ay davam etdi, evə apar, viktorinadan keçdim, amma texnologiya ekranında kəsildi. Ünsiyyət başlayandan 6 ay texnologiya ekranına qədər uzun müddətdir. Uzun gözləmək dad verir. Londondakı Deepmind-də tədqiqat mühəndisi, TrueAccord fonunda güclü bir yüksəliş var idi, amma indiki mövqeyim fonunda bu, bir pillədir. O vaxtdan keçən iki il məsafədən bu, yaxşıdır. ki, olmadı.)
Nəticə
Təxminən eyni vaxtda Lyft-dən təklif aldım, onu da qəbul etdim.
MICCAI ilə bu iki müsabiqənin nəticələrinə əsasən, aşağıdakılar dərc edilmişdir:
Yəni, ideyanın vəhşiliyinə baxmayaraq, müsabiqələr vasitəsilə artan məqalələr və preprintlər əlavə etmək yaxşı işləyir. Sonrakı illərdə isə vəziyyəti daha da pisləşdirdik.
Mən son bir neçə ildir Lyft-də işləyirəm, özünü idarə edən avtomobillər üçün Computer Vision/Deep Learning ilə məşğul oluram. Yəni istədiyimi aldım. Və vəzifələr, yüksək statuslu bir şirkət, güclü həmkarlar və bütün digər yaxşılıqlar.
Bu aylar ərzində həm Google, Facebook, Uber, LinkedIn kimi böyük şirkətlərlə, həm də müxtəlif ölçülü startaplar dənizi ilə əlaqə saxladım.
Bütün bu aylar ağrıdı. Kainat sizə hər gün çox da xoş olmayan bir şey deyir. Daimi imtina, müntəzəm olaraq səhvlər etmək və bütün bunlar davamlı ümidsizlik hissi ilə ətirli olur. Uğur qazanacağınıza zəmanət yoxdur, amma axmaq olduğunuz hissi var. Universitetdən dərhal sonra necə iş tapmağa çalışdığımı çox xatırladır.
Düşünürəm ki, çoxları vadidə iş axtarırdılar və onlar üçün hər şey çox asan idi. Hiylə, məncə, budur. Əgər başa düşdüyünüz, bol təcrübəyə malik olduğunuz sahədə iş axtarırsınızsa və CV-niz də bunu deyirsə, heç bir problem yoxdur. Mən götürüb tapdım. Çoxlu vakant yerlər var.
Ancaq sizin üçün yeni olan bir sahədə iş axtarırsınızsa, yəni heç bir bilik, əlaqə olmadıqda və CV-niz nəsə səhv deyirsə - bu anda hər şey son dərəcə maraqlı olur.
Hal-hazırda, işə götürənlər müntəzəm olaraq mənə yazır və indi etdiyim eyni şeyi, lakin başqa bir şirkətdə etməyi təklif edirlər. Həqiqətən iş yerlərini dəyişməyin vaxtıdır. Ancaq onsuz da yaxşı olduğum şeyi etməyə getməyin mənası yoxdur. Nə üçün?
Amma istədiyim şeyə görə yenə də CV-də nə məlumatım, nə də sətirlərim var. Bütün bunların necə bitdiyini görək. Hər şey yaxşı olarsa, növbəti hissəni yazacam. 🙂
Mənbə: www.habr.com