পদার্থবিদ থেকে ডেটা সায়েন্স পর্যন্ত (বিজ্ঞানের ইঞ্জিন থেকে অফিস প্লাঙ্কটন পর্যন্ত)। তৃতীয় অংশ

ছবিটি আর্থার কুজিনের (n01z3), ব্লগ পোস্টের বিষয়বস্তুকে বেশ সঠিকভাবে সংক্ষিপ্ত করে। ফলস্বরূপ, নিম্নলিখিত আখ্যানটি অত্যন্ত দরকারী এবং প্রযুক্তিগত কিছুর চেয়ে শুক্রবারের গল্পের মতো বেশি অনুভূত হওয়া উচিত। উপরন্তু, এটা লক্ষনীয় যে পাঠ্য ইংরেজি শব্দ সমৃদ্ধ. আমি জানি না কিভাবে তাদের কিছু সঠিকভাবে অনুবাদ করতে হয়, এবং আমি তাদের কিছু অনুবাদ করতে চাই না।

প্রথম অংশ।
দ্বিতীয় অংশ।

কীভাবে একটি একাডেমিক পরিবেশ থেকে শিল্প পরিবেশে রূপান্তর ঘটেছিল তা প্রথম দুটি পর্বে প্রকাশিত হয়েছে। এই এক, কথোপকথন হবে পরবর্তী কি ঘটেছে.

এটি ছিল জানুয়ারী 2017। সেই সময়ে, আমার এক বছরেরও বেশি কাজের অভিজ্ঞতা ছিল এবং আমি কোম্পানিতে সান ফ্রান্সিসকোতে কাজ করেছি ট্রুএ্যাকর্ড Sr মত ডেটা সায়েন্টিস্ট।

TrueAccord একটি ঋণ সংগ্রহের স্টার্টআপ। সহজ শর্তে - একটি সংগ্রহ সংস্থা। কালেক্টররা সাধারণত অনেক ডাকে। আমরা অনেক ইমেল পাঠিয়েছি, কিন্তু কম কল করেছি। প্রতিটি ইমেল কোম্পানির ওয়েবসাইটের দিকে নিয়ে যায়, যেখানে দেনাদারকে ঋণের উপর ছাড় দেওয়া হয়েছিল এবং এমনকি কিস্তিতে পরিশোধ করার অনুমতি দেওয়া হয়েছিল। এই পদ্ধতিটি আরও ভাল সংগ্রহের দিকে পরিচালিত করে, স্কেলিংয়ের জন্য অনুমোদিত এবং মামলাগুলির কম এক্সপোজার।

কোম্পানি স্বাভাবিক ছিল। পণ্য পরিষ্কার. ব্যবস্থাপনা বিচক্ষণ। অবস্থান ভালো।

গড়ে, উপত্যকার লোকেরা প্রায় দেড় বছর ধরে এক জায়গায় কাজ করে। অর্থাৎ, আপনি যে কোম্পানির জন্য কাজ করেন তা একটি ছোট পদক্ষেপ মাত্র। এই ধাপে আপনি কিছু অর্থ সংগ্রহ করবেন, আপনার জীবনবৃত্তান্তে নতুন জ্ঞান, দক্ষতা, সংযোগ এবং লাইন অর্জন করবেন। এর পরে পরবর্তী পর্যায়ে একটি রূপান্তর রয়েছে।

TrueAccord নিজেই, আমি ইমেল নিউজলেটারে সুপারিশ সিস্টেম সংযুক্ত করার সাথে সাথে ফোন কলকে অগ্রাধিকার দেওয়ার সাথে জড়িত ছিলাম। প্রভাব বোধগম্য এবং A/B পরীক্ষার মাধ্যমে ডলারে বেশ ভালোভাবে পরিমাপ করা হয়েছে। যেহেতু আমার আসার আগে কোনো মেশিন লার্নিং ছিল না, তাই আমার কাজের প্রভাব খারাপ হয়নি। আবার, ইতিমধ্যে ভারী অপ্টিমাইজ করা কিছুর চেয়ে কিছু উন্নত করা অনেক সহজ।

এই সিস্টেমে ছয় মাস কাজ করার পর, তারা এমনকি আমার বেস পে $150k থেকে বাড়িয়ে $163k করেছে। কমিউনিটি ওপেন ডেটা সায়েন্স (ODS) $163k সম্পর্কে একটি মেম আছে। এটি এখান থেকে পা দিয়ে বেড়ে ওঠে।

এই সব বিস্ময়কর ছিল, কিন্তু এটি কোথাও নেতৃত্ব দেয়নি, বা এটি নেতৃত্ব দেয়, কিন্তু সেখানে নয়।

TrueAccord, কোম্পানি এবং সেখানে যে লোকদের সাথে আমি কাজ করেছি তাদের উভয়ের প্রতিই আমার শ্রদ্ধা আছে। আমি তাদের কাছ থেকে অনেক কিছু শিখেছি, কিন্তু আমি একটি সংগ্রহ সংস্থায় সুপারিশ সিস্টেমে দীর্ঘ সময়ের জন্য কাজ করতে চাইনি। এই পদক্ষেপ থেকে আপনাকে কিছু দিকে পা বাড়াতে হয়েছিল। যদি সামনের দিকে এবং ঊর্ধ্বমুখী না হয়, তবে অন্তত পাশের দিকে।

আমি কি পছন্দ করিনি?

1. একটি মেশিন লার্নিং দৃষ্টিকোণ থেকে, সমস্যাগুলি আমাকে উত্তেজিত করেনি। আমি ফ্যাশনেবল, তারুণ্যের কিছু চাই, অর্থাৎ ডিপ লার্নিং, কম্পিউটার ভিশন, বিজ্ঞানের কাছাকাছি কিছু বা অন্তত আলকেমির কাছে।
2. একটি স্টার্টআপ, এমনকি একটি সংগ্রহ সংস্থারও উচ্চ যোগ্য কর্মী নিয়োগে সমস্যা হয়। একটি স্টার্টআপ হিসাবে, এটি অনেক দিতে পারে না। কিন্তু একটি সংগ্রহ সংস্থা হিসাবে, এটি মর্যাদা হারায়. মোটামুটিভাবে বললে, ডেটে কোনো মেয়ে যদি জিজ্ঞেস করে তুমি কোথায় কাজ করো? আপনার উত্তর: "Google-এ" "সংগ্রহ সংস্থা" এর চেয়ে বেশি মাত্রার অর্ডার শোনাচ্ছে। আমি কিছুটা বিরক্ত হয়েছিলাম যে আমার বন্ধুরা যারা Google এবং Facebook এ কাজ করে, আমার বিপরীতে, তাদের কোম্পানির নাম দরজা খুলে দিয়েছে যেমন: আপনি একটি সম্মেলনে বা বক্তা হিসাবে মিটআপে আমন্ত্রিত হতে পারেন, বা আরও আকর্ষণীয় ব্যক্তিরা LinkedIn এ লিখতে পারেন এক গ্লাস চায়ে দেখা এবং আড্ডা দেওয়ার অফার সহ। আমি সত্যিই এমন ব্যক্তিদের সাথে যোগাযোগ করতে পছন্দ করি যা আমি ব্যক্তিগতভাবে জানি না। সুতরাং আপনি যদি সান ফ্রান্সিসকোতে থাকেন তবে লিখতে দ্বিধা করবেন না - আসুন কফি খেতে যাই এবং কথা বলি।
3. আমি ছাড়াও কোম্পানিতে তিনজন ডেটা সায়েন্টিস্ট কাজ করেছেন। আমি মেশিন লার্নিং নিয়ে কাজ করছিলাম, এবং তারা অন্যান্য ডেটা সায়েন্স টাস্কে কাজ করছিল, যা এখান থেকে আগামীকাল পর্যন্ত যেকোনো স্টার্টআপে সাধারণ। ফলস্বরূপ, তারা আসলে মেশিন লার্নিং বুঝতে পারেনি। কিন্তু বড় হওয়ার জন্য, আমাকে কারও সাথে যোগাযোগ করতে হবে, নিবন্ধগুলি এবং সর্বশেষ উন্নয়ন নিয়ে আলোচনা করতে হবে এবং শেষ পর্যন্ত পরামর্শ চাইতে হবে।

কি পাওয়া যেত?

1. শিক্ষা: পদার্থবিদ্যা, কম্পিউটার বিজ্ঞান নয়।
2. আমার জানা একমাত্র প্রোগ্রামিং ভাষা ছিল পাইথন। একটি অনুভূতি ছিল যে আমার C++ এ স্যুইচ করা দরকার, কিন্তু আমি এখনও এটির কাছাকাছি যেতে পারিনি।
3. শিল্পে দেড় বছর কাজ। তাছাড়া, কর্মক্ষেত্রে আমি ডিপ লার্নিং বা কম্পিউটার ভিশন কোনটাই অধ্যয়ন করিনি।
4. জীবনবৃত্তান্তে ডিপ লার্নিং/কম্পিউটার ভিশনের একটি নিবন্ধও নেই।
5. একটি কাগল মাস্টার অর্জন ছিল।

তুমি কি চাও?

1. একটি অবস্থান যেখানে এটি অনেক নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ প্রয়োজন হবে, এবং কম্পিউটার দৃষ্টি কাছাকাছি.
2. গুগল, টেসলা, ফেসবুক, উবার, লিঙ্কডইন ইত্যাদির মতো বড় কোম্পানি হলে ভালো হয়। যদিও এক চিমটে, একটি স্টার্টআপ করবে।
3. আমার দলের সবচেয়ে বড় মেশিন লার্নিং বিশেষজ্ঞ হওয়ার দরকার নেই। সিনিয়র কমরেড, পরামর্শদাতা এবং সমস্ত ধরণের যোগাযোগের একটি বড় প্রয়োজন ছিল, যা শেখার প্রক্রিয়াটিকে দ্রুততর করার কথা ছিল।
4. কিভাবে শিল্প অভিজ্ঞতা ছাড়া গ্র্যাজুয়েটরা প্রতি বছর $300-500k মোট ক্ষতিপূরণ পায় সে সম্পর্কে ব্লগ পোস্ট পড়ার পর, আমি একই পরিসরে যেতে চেয়েছিলাম। এটা এমন নয় যে এটি আমাকে এতটা বিরক্ত করে, কিন্তু যেহেতু তারা বলে যে এটি একটি সাধারণ ঘটনা, কিন্তু আমার কাছে কম, তাহলে এটি একটি সংকেত।

কাজটি সম্পূর্ণরূপে সমাধানযোগ্য বলে মনে হয়েছিল, যদিও এই অর্থে নয় যে আপনি যে কোনও সংস্থায় ঝাঁপিয়ে পড়তে পারেন, বরং আপনি যদি ক্ষুধার্ত হন তবে সবকিছু কার্যকর হবে। অর্থাৎ, দশ বা শত প্রচেষ্টা, এবং প্রতিটি ব্যর্থতা এবং প্রতিটি প্রত্যাখ্যানের ব্যথা, ফোকাস তীক্ষ্ণ করতে, স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে এবং দিনটিকে 36 ঘন্টা প্রসারিত করতে ব্যবহার করা উচিত।

আমি আমার জীবনবৃত্তান্ত টুইক করেছি, এটি পাঠাতে শুরু করেছি এবং সাক্ষাত্কারের জন্য যাচ্ছি। এইচআর এর সাথে যোগাযোগের পর্যায়ে আমি তাদের বেশিরভাগকে অতিক্রম করেছি। অনেকেরই C++ দরকার ছিল, কিন্তু আমি এটা জানতাম না, এবং আমার একটা দৃঢ় অনুভূতি ছিল যে C++ প্রয়োজন এমন পজিশনে আমি খুব একটা আগ্রহী হব না।

এটি লক্ষণীয় যে প্রায় একই সময়ে কাগলের প্রতিযোগিতার ধরণে একটি পর্যায় পরিবর্তন হয়েছিল। 2017 সালের আগে প্রচুর ট্যাবুলার ডেটা ছিল এবং খুব কমই ছবির ডেটা ছিল, কিন্তু 2017 থেকে শুরু করে কম্পিউটারের দৃষ্টিভঙ্গির অনেক কাজ ছিল।

জীবন নিম্নলিখিত মোডে প্রবাহিত:

1. দিনের বেলা কাজ করুন।
2. যখন টেক স্ক্রিন/অনসাইট আপনি সময় নিবেন।
3. সন্ধ্যা এবং সপ্তাহান্তে কাগল + নিবন্ধ / বই / ব্লগ পোস্ট

2016 এর শেষের দিকে আমি এই সম্প্রদায়ে যোগদানের দ্বারা চিহ্নিত করা হয়েছিল৷ ওপেন ডেটা সায়েন্স (ODS), যা অনেক কিছু সরলীকৃত করেছে। সমৃদ্ধ শিল্প অভিজ্ঞতা সহ সম্প্রদায়ে প্রচুর লোক রয়েছে, যা আমাদের অনেক বোকা প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে এবং প্রচুর স্মার্ট উত্তর পেতে দেয়। এছাড়াও সমস্ত স্ট্রাইপের অনেক শক্তিশালী মেশিন লার্নিং বিশেষজ্ঞ রয়েছে, যারা অপ্রত্যাশিতভাবে, ODS-এর মাধ্যমে, ডেটা সায়েন্স সম্পর্কে নিয়মিত গভীর যোগাযোগের মাধ্যমে সমস্যাটি বন্ধ করার অনুমতি দেয়। এখন পর্যন্ত, ML-এর পরিপ্রেক্ষিতে, ODS আমাকে কর্মক্ষেত্রে যা পায় তার থেকে বহুগুণ বেশি দেয়।

ঠিক আছে, যথারীতি, ওডিএসের কাগল এবং অন্যান্য সাইটের প্রতিযোগিতায় যথেষ্ট বিশেষজ্ঞ রয়েছে। একটি দলে সমস্যাগুলি সমাধান করা আরও মজাদার এবং ফলপ্রসূ, তাই কৌতুক, শপথ, মেমস এবং অন্যান্য মর্মস্পর্শী বিনোদনের মাধ্যমে, আমরা একে একে সমস্যার সমাধান করতে শুরু করেছি।

মার্চ 2017 - সেরেগা মুশিনস্কির সাথে একটি দলে - তৃতীয় স্থানের জন্য Dstl স্যাটেলাইট চিত্র বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ. Kaggle-এ স্বর্ণপদক + দুইজনের জন্য $20k। এই টাস্কে, স্যাটেলাইট ইমেজ + UNet এর মাধ্যমে বাইনারি সেগমেন্টেশনের সাথে কাজ উন্নত করা হয়েছে। এই বিষয়ে Habré ব্লগ পোস্ট.

সেই একই মার্চ, আমি স্ব-ড্রাইভিং দলের সাথে এনভিডিয়াতে একটি সাক্ষাত্কারের জন্য গিয়েছিলাম। আমি বস্তু সনাক্তকরণ সম্পর্কে প্রশ্নগুলির সাথে সত্যিই সংগ্রাম করেছি। যথেষ্ট জ্ঞান ছিল না।

ভাগ্যক্রমে, একই সময়ে, একই DSTL থেকে বায়বীয় চিত্রের উপর বস্তু সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতা শুরু হয়েছিল। সমস্যা সমাধান ও আপগ্রেড করার জন্য আল্লাহ নিজেই নির্দেশ দিয়েছেন। সন্ধ্যা এবং সপ্তাহান্তের এক মাস। আমি জ্ঞান কুড়ান এবং দ্বিতীয় শেষ. এই প্রতিযোগিতার নিয়মগুলিতে একটি আকর্ষণীয় সূক্ষ্মতা ছিল, যার ফলে আমাকে রাশিয়ায় ফেডারেল চ্যানেলে দেখানো হয়েছিল এবং ফেডারেল চ্যানেলে নয়। আমি পেয়েছিলাম হোম Lenta.ru, এবং মুদ্রণ এবং অনলাইন প্রকাশনার একটি গুচ্ছ মধ্যে. মেইল রু গ্রুপ আমার খরচে এবং তার নিজের টাকায় সামান্য ইতিবাচক পিআর পেয়েছে এবং রাশিয়ায় মৌলিক বিজ্ঞান 12000 পাউন্ড দ্বারা সমৃদ্ধ হয়েছে। যথারীতি, এটি এই বিষয়ে লেখা হয়েছিল হাবরে ব্লগ পোস্ট. বিস্তারিত জানতে সেখানে যান।

একই সময়ে, একজন টেসলা নিয়োগকারী আমার সাথে যোগাযোগ করেন এবং কম্পিউটার ভিশন অবস্থান সম্পর্কে কথা বলার প্রস্তাব দেন। আমি রাজি. আমি টেক হোম, দুটি টেক স্ক্রিন, একটি অনসাইট ইন্টারভিউ, এবং আন্দ্রেই কারপাথির সাথে খুব আনন্দদায়ক কথোপকথন করেছি, যিনি টেসলা-তে AI-এর পরিচালক হিসেবে নিয়োগ পেয়েছেন। পরবর্তী ধাপ হল ব্যাকগ্রাউন্ড চেক। এর পরে, এলন মাস্ককে ব্যক্তিগতভাবে আমার আবেদনটি অনুমোদন করতে হয়েছিল। টেসলার একটি কঠোর নন ডিসক্লোজার এগ্রিমেন্ট (NDA) রয়েছে।
আমি ব্যাকগ্রাউন্ড চেক পাস করিনি। নিয়োগকারী বলেছেন যে আমি এনডিএ লঙ্ঘন করে অনলাইনে প্রচুর চ্যাট করি। টেসলার একটি সাক্ষাত্কার সম্পর্কে আমি যেই কিছু বলেছিলাম সেটি হল ওডিএস, তাই বর্তমান অনুমান হল যে কেউ একটি স্ক্রিনশট নিয়ে টেসলার এইচআরকে লিখেছিল, এবং আমাকে ক্ষতির পথ থেকে রেস থেকে সরিয়ে দেওয়া হয়েছিল। তখন লজ্জা লাগতো। এখন আমি খুশি যে এটি কাজ করেনি। আমার বর্তমান অবস্থান অনেক ভালো, যদিও আন্দ্রেয়ের সাথে কাজ করা খুব আকর্ষণীয় হবে।

এর পরপরই, আমি কাগল থেকে স্যাটেলাইট ইমেজ প্রতিযোগিতায় নিমজ্জিত হই প্ল্যানেট ল্যাবস - মহাকাশ থেকে আমাজন বোঝা. সমস্যাটি সহজ এবং অত্যন্ত বিরক্তিকর ছিল; কেউ এটি সমাধান করতে চায়নি, কিন্তু প্রত্যেকেই একটি বিনামূল্যে স্বর্ণপদক বা পুরস্কারের অর্থ চেয়েছিল। অতএব, 7 জনের কাগল মাস্টারদের একটি দল নিয়ে আমরা সম্মত হয়েছিলাম যে আমরা লোহা নিক্ষেপ করব। আমরা 480টি নেটওয়ার্ককে 'fit_predict' মোডে প্রশিক্ষিত করেছি এবং সেগুলির মধ্যে একটি তিন-তলা ensemble তৈরি করেছি৷ সপ্তম সমাপ্ত। আর্থার কুজিন থেকে সমাধান বর্ণনা করে ব্লগ পোস্ট. যাইহোক, জেরেমি হাওয়ার্ড, যিনি ব্যাপকভাবে স্রষ্টা হিসাবে পরিচিত ফাস্ট.এআই 23 সমাপ্ত।

প্রতিযোগিতা শেষ হওয়ার পর, অ্যাডরোল-এ কাজ করা এক বন্ধুর মাধ্যমে, আমি তাদের প্রাঙ্গনে একটি মিটআপের আয়োজন করি। প্ল্যানেট ল্যাবসের প্রতিনিধিরা সেখানে প্রতিযোগিতার সংগঠন এবং ডেটা মার্কিং তাদের পক্ষ থেকে কেমন দেখায় সে সম্পর্কে কথা বলেছেন। ওয়েন্ডি কোয়ান, যিনি কাগল-এ কাজ করেন এবং প্রতিযোগিতার তত্ত্বাবধান করেন, তিনি কীভাবে এটি দেখেছিলেন সে সম্পর্কে কথা বলেছেন। আমি আমাদের সমাধান, কৌশল, কৌশল এবং প্রযুক্তিগত বিবরণ বর্ণনা করেছি। দুই-তৃতীয়াংশ শ্রোতা এই সমস্যাটি সমাধান করেছেন, তাই প্রশ্নগুলি বিন্দুতে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল এবং সাধারণভাবে সবকিছু শান্ত ছিল। জেরেমি হাওয়ার্ডও সেখানে ছিলেন। দেখা গেল যে তিনি 23 তম স্থানে শেষ করেছেন কারণ তিনি জানেন না কিভাবে মডেলটি স্ট্যাক করতে হয় এবং তিনি ensembles তৈরির এই পদ্ধতি সম্পর্কে মোটেও জানেন না।

মেশিন লার্নিং নিয়ে উপত্যকায় মিটআপগুলি মস্কোর মিটআপের থেকে খুব আলাদা। একটি নিয়ম হিসাবে, উপত্যকায় মিটআপগুলি নীচে। কিন্তু আমাদের ভালো পরিণত হয়েছে. দুর্ভাগ্যবশত, যে কমরেডের বোতাম টিপে সবকিছু রেকর্ড করার কথা ছিল তিনি বোতাম টিপেননি :)

এর পরে, আমাকে এই একই প্ল্যানেট ল্যাবে ডিপ লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারের অবস্থানের সাথে কথা বলার জন্য আমন্ত্রণ জানানো হয়েছিল, এবং অবিলম্বে অনসাইটে। আমি এটা পাস না. প্রত্যাখ্যানের শব্দটি হল ডিপ লার্নিং-এ যথেষ্ট জ্ঞান নেই।

আমি প্রতিটি প্রতিযোগিতাকে একটি প্রকল্প হিসাবে ডিজাইন করেছি লিঙ্কডইন. ডিএসটিএল সমস্যার জন্য আমরা লিখেছিলাম প্রাক মুদ্রণ এবং এটি arxiv এ পোস্ট করেছে। একটি নিবন্ধ না, কিন্তু এখনও রুটি. আমি অন্য সকলকে প্রতিযোগিতা, নিবন্ধ, দক্ষতা ইত্যাদির মাধ্যমে তাদের লিঙ্কডইন প্রোফাইলকে স্ফীত করার পরামর্শ দিচ্ছি। আপনার লিঙ্কডইন প্রোফাইলে আপনার কতগুলি কীওয়ার্ড রয়েছে এবং লোকেরা আপনাকে কতবার মেসেজ করে তার মধ্যে একটি ইতিবাচক সম্পর্ক রয়েছে।

যদি শীত এবং বসন্তে আমি খুব প্রযুক্তিগত ছিলাম, তবে আগস্টের মধ্যে আমার জ্ঞান এবং আত্মবিশ্বাস উভয়ই ছিল।

জুলাইয়ের শেষের দিকে, একজন লোক যিনি Lyft-এ ডেটা সায়েন্স ম্যানেজার হিসাবে কাজ করেছিলেন তিনি LinkedIn-এ আমার সাথে যোগাযোগ করেছিলেন এবং আমাকে কফি খেতে এবং জীবন সম্পর্কে, Lyft সম্পর্কে, TrueAccord সম্পর্কে আমন্ত্রণ জানান৷ আমরা আলাপ করতেছিলাম. তিনি ডেটা সায়েন্টিস্ট পদের জন্য তার দলের সাথে সাক্ষাৎকারের প্রস্তাব দেন। আমি বলেছিলাম যে বিকল্পটি কাজ করছে, তবে শর্ত থাকে যে এটি কম্পিউটার ভিশন / ডিপ লার্নিং সকাল থেকে সন্ধ্যা পর্যন্ত। তিনি আশ্বস্ত করেছেন যে তার পক্ষ থেকে কোন আপত্তি নেই।

আমি আমার জীবনবৃত্তান্ত পাঠিয়েছিলাম এবং তিনি এটি লিফটের অভ্যন্তরীণ পোর্টালে আপলোড করেছিলেন। এর পরে, নিয়োগকারী আমাকে আমার জীবনবৃত্তান্ত খুলতে এবং আমার সম্পর্কে আরও জানতে ডেকেছিল। প্রথম কথা থেকে, এটা স্পষ্ট যে তার জন্য এটি একটি আনুষ্ঠানিকতা ছিল, যেহেতু এটি তার জীবনবৃত্তান্ত থেকে স্পষ্ট ছিল যে "আমি লিফটের জন্য একটি উপাদান নই।" আমি অনুমান যে পরে আমার জীবনবৃত্তান্ত ট্র্যাশ বিনে গিয়েছিলাম.

এই সমস্ত সময়, যখন আমার সাক্ষাত্কার নেওয়া হচ্ছিল, আমি ওডিএস-এ আমার ব্যর্থতা এবং পতন নিয়ে আলোচনা করেছি এবং ছেলেরা আমাকে প্রতিক্রিয়া দিয়েছে এবং পরামর্শ দিয়ে সম্ভাব্য সব উপায়ে আমাকে সাহায্য করেছে, যদিও যথারীতি, সেখানে প্রচুর বন্ধুত্বপূর্ণ ট্রলিংও ছিল।

ওডিএস সদস্যদের একজন আমাকে তার বন্ধুর সাথে সংযোগ করার প্রস্তাব দেয়, যিনি লিফটের ইঞ্জিনিয়ারিং ডিরেক্টর। যত তাড়াতাড়ি বলা হয়ে গেল। আমি লাঞ্চের জন্য লিফটে আসি, এবং এই বন্ধুর পাশাপাশি ডেটা সায়েন্সের একজন প্রধান এবং একজন প্রোডাক্ট ম্যানেজারও আছেন যিনি ডিপ লার্নিংয়ের একজন বড় ভক্ত। দুপুরের খাবারে আমরা ডিএল নিয়ে আড্ডা দিলাম। এবং যেহেতু আমি অর্ধেক বছর ধরে 24/7 নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিচ্ছি, কিউবিক মিটার সাহিত্য পড়ছি, এবং কম-বেশি স্পষ্ট ফলাফলের সাথে কাগলের কাজগুলি চালিয়েছি, তাই আমি নতুন নিবন্ধ এবং উভয় ক্ষেত্রেই ডিপ লার্নিং সম্পর্কে ঘন্টার পর ঘন্টা কথা বলতে পারি ব্যবহারিক কৌশল।

লাঞ্চের পর তারা আমার দিকে তাকিয়ে বলল - It’s অবিলম্বে স্পষ্ট যে আপনি সুন্দর, আপনি কি আমাদের সাথে কথা বলতে চান? তাছাড়া, তারা যোগ করেছে যে এটা আমার কাছে পরিষ্কার যে টেক হোম + টেক স্ক্রিন এড়িয়ে যেতে পারে। এবং যে আমি অনসাইট অবিলম্বে আমন্ত্রণ জানানো হবে. আমি রাজি.

এর পরে, সেই নিয়োগকারী আমাকে একটি অনসাইট ইন্টারভিউ শিডিউল করার জন্য ডেকেছিলেন এবং তিনি অসন্তুষ্ট ছিলেন। তিনি আপনার মাথার উপর লাফ না সম্পর্কে কিছু muttered.

এসেছে। অনসাইট ইন্টারভিউ। বিভিন্ন মানুষের সঙ্গে পাঁচ ঘণ্টা যোগাযোগ। ডিপ লার্নিং বা নীতিগতভাবে মেশিন লার্নিং সম্পর্কে একটিও প্রশ্ন ছিল না। যেহেতু ডিপ লার্নিং/কম্পিউটার ভিশন নেই, তাই আমি আগ্রহী নই। সুতরাং, সাক্ষাত্কারের ফলাফল অর্থোগোনাল ছিল।

এই নিয়োগকারী কল করে বলেছেন - অভিনন্দন, আপনি দ্বিতীয় অনসাইট ইন্টারভিউতে প্রবেশ করেছেন। এই সব বিস্ময়কর. দ্বিতীয় অনসাইট কি? এমন কথা আমি কখনো শুনিনি। আমি গিয়েছিলাম. সেখানে ঘন্টা দুয়েক আছে, এই সময় সবই প্রথাগত মেশিন লার্নিং সম্পর্কে। এটা তুলনামূলক ভাল. কিন্তু এখনও আকর্ষণীয় না.

নিয়োগকারী অভিনন্দন সহ কল ​​করে যে আমি তৃতীয় অনসাইট সাক্ষাত্কারে উত্তীর্ণ হয়েছি এবং প্রতিজ্ঞা করে যে এটিই শেষ হবে। আমি এটি দেখতে গিয়েছিলাম এবং সেখানে একটি ডিএল এবং একটি সিভি ছিল।

আমার কাছে অনেক মাস আগে ছিল যিনি আমাকে বলেছিলেন যে কোনও অফার থাকবে না। আমি কারিগরি দক্ষতার উপর নয়, বরং নরমের উপর প্রশিক্ষণ দেব। নরম দিকে নয়, তবে এই অবস্থানটি বন্ধ হয়ে যাবে বা সংস্থাটি এখনও নিয়োগ দিচ্ছে না, তবে কেবল বাজার এবং প্রার্থীদের স্তর পরীক্ষা করছে।

আগস্টের মাঝামাঝি। আমি ঠিক আছে বিয়ার পান. অন্ধকার চিন্তা. 8 মাস পেরিয়ে গেছে এখনও অফার নেই। বিয়ারের অধীনে সৃজনশীল হওয়া ভাল, বিশেষ করে যদি সৃজনশীলতা অদ্ভুত হয়। আমার মাথায় একটা আইডিয়া আসে। আমি এটি আলেক্সি শভেটসের সাথে শেয়ার করি, যিনি সেই সময়ে এমআইটিতে একজন পোস্টডক ছিলেন।

আপনি যদি নিকটতম DL/CV কনফারেন্সে অংশগ্রহণ করেন, এর অংশ হিসাবে অনুষ্ঠিত প্রতিযোগিতাগুলি দেখেন, কিছু প্রশিক্ষণ দেন এবং জমা দেন? যেহেতু সেখানকার সমস্ত বিশেষজ্ঞরা তাদের ক্যারিয়ার তৈরি করছেন এবং অনেক মাস বা এমনকি বছর ধরে এটি করছেন, আমাদের কোন সুযোগ নেই। কিন্তু এটা ভীতিকর নয়। আমরা কিছু অর্থপূর্ণ দাখিল করি, শেষ স্থানে উড়ে যাই এবং তারপরে আমরা একটি প্রি-প্রিন্ট বা একটি নিবন্ধ লিখি যে কীভাবে আমরা অন্য সবার মতো নই এবং আমাদের সিদ্ধান্ত সম্পর্কে কথা বলি। এবং নিবন্ধটি ইতিমধ্যেই লিঙ্কডইন এবং আপনার জীবনবৃত্তান্তে রয়েছে।

অর্থাৎ, এটি প্রাসঙ্গিক বলে মনে হচ্ছে এবং জীবনবৃত্তান্তে আরও সঠিক কীওয়ার্ড রয়েছে, যা প্রযুক্তিগত পর্দায় যাওয়ার সম্ভাবনা কিছুটা বাড়িয়ে দেবে। আমার কাছ থেকে কোড এবং জমা, আলেক্সি থেকে পাঠ্য। খেলা, অবশ্যই, কিন্তু কেন না?

যত তাড়াতাড়ি বলা হয়ে গেল। আমরা যে নিকটতম সম্মেলনটি গুগল করেছি তা ছিল MICCAI এবং সেখানে আসলে প্রতিযোগিতা ছিল। আমরা প্রথম একটি আঘাত. ইহা ছিল গ্যাস্ট্রোইনটেস্টাইনাল ইমেজ অ্যানালাইসিস (GIANA). টাস্কটিতে 3টি সাবটাস্ক রয়েছে। সময়সীমা শেষ হতে ৮ দিন বাকি ছিল। আমি সকালে ঘুম থেকে উঠেছিলাম, কিন্তু আমি ধারণা ছেড়ে দেইনি। আমি কাগল থেকে আমার পাইপলাইনগুলি নিয়েছি এবং সেগুলিকে স্যাটেলাইট ডেটা থেকে মেডিকেল ডেটাতে পরিবর্তন করেছি৷ 'fit_predict'। আলেক্সি প্রতিটি সমস্যার সমাধানের জন্য একটি দুই পৃষ্ঠার বিবরণ প্রস্তুত করেছে এবং আমরা এটি পাঠিয়েছি। প্রস্তুত. তত্ত্বে, আপনি শ্বাস ছাড়তে পারেন। কিন্তু দেখা গেল যে একই ওয়ার্কশপের জন্য আরেকটি কাজ ছিল (রোবোটিক ইন্সট্রুমেন্ট সেগমেন্টেশন) তিনটি সাবটাস্ক সহ এবং তার সময়সীমা 4 দিন বাড়ানো হয়েছে, অর্থাৎ, আমরা সেখানে 'fit_predict' করতে পারি এবং এটি পাঠাতে পারি। সেটাই আমরা করেছি।

কাগলের বিপরীতে, এই প্রতিযোগিতাগুলির নিজস্ব একাডেমিক বৈশিষ্ট্য ছিল:

1. কোন লিডারবোর্ড নেই। জমা ইমেল দ্বারা পাঠানো হয়.
2. ওয়ার্কশপে কনফারেন্সে কোনো দলের প্রতিনিধি সমাধান উপস্থাপন করতে না এলে আপনাকে সরিয়ে দেওয়া হবে।
3. লিডারবোর্ডে আপনার স্থান শুধুমাত্র সম্মেলনের সময় পরিচিত হয়। এক ধরণের একাডেমিক নাটক।

কুইবেক সিটিতে MICCAI 2017 সম্মেলন অনুষ্ঠিত হয়। সত্যি কথা বলতে, সেপ্টেম্বরের মধ্যে আমি জ্বলতে শুরু করেছিলাম, তাই কাজ থেকে এক সপ্তাহ ছুটি নিয়ে কানাডায় যাওয়ার ধারণাটি আকর্ষণীয় লাগছিল।

সম্মেলনে এসেছেন। আমি এই ওয়ার্কশপে এসেছি, আমি কাউকে চিনি না, আমি কোণে বসে আছি। সবাই একে অপরকে চেনে, তারা যোগাযোগ করে, তারা চতুর চিকিৎসা শব্দগুলি ফেলে দেয়। প্রথম প্রতিযোগিতার পর্যালোচনা। অংশগ্রহণকারীরা তাদের সিদ্ধান্ত সম্পর্কে কথা বলেন এবং কথা বলেন। এটি একটি ঝলকানি সঙ্গে, সেখানে ঠান্ডা. আমার পালা. এবং আমি একরকম এমনকি লজ্জিত। তারা সমস্যার সমাধান করেছে, এতে কাজ করেছে, বিজ্ঞানকে উন্নত করেছে, এবং আমরা বিশুদ্ধভাবে অতীতের উন্নয়ন থেকে "ফিট_প্রেডিকট" করছি, বিজ্ঞানের জন্য নয়, আমাদের জীবনবৃত্তান্তকে উন্নত করার জন্য।

তিনি বেরিয়ে এসে বললেন যে আমি ওষুধের বিশেষজ্ঞও নই, তাদের সময় নষ্ট করার জন্য ক্ষমা চেয়েছিলাম এবং আমাকে সমাধান সহ একটি স্লাইড দেখান। আমি হলের নিচে গেলাম।

তারা প্রথম সাবটাস্ক ঘোষণা করে - আমরা প্রথম, এবং একটি ব্যবধানে।
দ্বিতীয় এবং তৃতীয়টি ঘোষণা করা হয়।
তারা তৃতীয় ঘোষণা - আবার প্রথম এবং আবার একটি নেতৃত্ব দিয়ে.
জেনারেল প্রথম।

অফিসিয়াল প্রেস রিলিজ।

শ্রোতাদের মধ্যে কেউ কেউ হাসে এবং সম্মানের সাথে আমার দিকে তাকায়। অন্যরা, যারা দৃশ্যত ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞ হিসাবে বিবেচিত হয়েছিল, তারা এই কাজের জন্য একটি অনুদান জিতেছিল এবং বহু বছর ধরে এটি করে আসছে, তাদের মুখে কিছুটা বিকৃত অভিব্যক্তি ছিল।

এর পরেরটি হল দ্বিতীয় টাস্ক, একটিতে তিনটি সাবটাস্ক রয়েছে এবং যা চার দিন এগিয়ে নেওয়া হয়েছে।

এখানে আমিও ক্ষমা চেয়েছি এবং আবার আমাদের একটি স্লাইড দেখালাম।
একই গল্প। দুই প্রথম, এক সেকেন্ড, কমন ফার্স্ট।

আমি মনে করি এটি সম্ভবত ইতিহাসে প্রথমবার যে একটি সংগ্রহ সংস্থা একটি মেডিকেল ইমেজিং প্রতিযোগিতা জিতেছে।

এবং এখন আমি মঞ্চে দাঁড়িয়ে আছি, তারা আমাকে এক ধরণের ডিপ্লোমা দিচ্ছে এবং আমি বোমাবর্ষণ করছি। এটা কিভাবে হতে পারে? এই শিক্ষাবিদরা করদাতাদের অর্থ ব্যয় করছেন, ডাক্তারদের কাজের মান সহজ এবং উন্নত করার জন্য কাজ করছেন, অর্থাৎ, তাত্ত্বিকভাবে, আমার আয়ুষ্কাল, এবং কিছু শরীর এই পুরো একাডেমিক কর্মীদের ব্রিটিশ পতাকায় ছিঁড়ে কয়েক সন্ধ্যায়।

এটির একটি বোনাস হল যে অন্যান্য দলগুলিতে, স্নাতক ছাত্র যারা বহু মাস ধরে এই কাজগুলিতে কাজ করছে তাদের একটি জীবনবৃত্তান্ত থাকবে যা HR-এর কাছে আকর্ষণীয়, অর্থাৎ তারা সহজেই প্রযুক্তিগত পর্দায় পৌঁছাবে। এবং আমার চোখের সামনে একটি নতুন প্রাপ্ত ইমেল আছে:

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.

সাধারণভাবে, মঞ্চ থেকেই, আমি দর্শকদের জিজ্ঞাসা করি: "কেউ কি জানেন আমি কোথায় কাজ করি?" প্রতিযোগিতার আয়োজকদের মধ্যে একজন জানতেন - তিনি গুগল করেছেন ট্রুঅ্যাকর্ড কী। বাকিরা নেই। আমি চালিয়ে যাই: "আমি একটি সংগ্রহ সংস্থার জন্য কাজ করি, এবং কর্মক্ষেত্রে আমি কম্পিউটার ভিশন বা ডিপ লার্নিং করি না৷ এবং অনেক উপায়ে, এটি ঘটে কারণ Google Brain এবং Deepmind-এর HR বিভাগগুলি আমার জীবনবৃত্তান্ত ফিল্টার করে, আমাকে প্রযুক্তিগত প্রশিক্ষণ দেখানোর সুযোগ দেয় না। "

তারা সার্টিফিকেট তুলে দেন, বিরতি দেন। একদল শিক্ষাবিদ আমাকে একপাশে টানে। দেখা গেল যে এটি ডিপমাইন্ডের সাথে একটি স্বাস্থ্য গ্রুপ। তারা এতটাই প্রভাবিত হয়েছিল যে তারা অবিলম্বে তাদের দলে রিসার্চ ইঞ্জিনিয়ারের শূন্যপদ সম্পর্কে আমার সাথে কথা বলতে চেয়েছিল। (আমরা কথা বলেছিলাম। এই কথোপকথনটি 6 মাস ধরে চলেছিল, আমি বাড়িতে নিয়ে গিয়ে কুইজ পাস করেছি, কিন্তু টেক স্ক্রিনে সংক্ষিপ্ত হয়েছি। প্রযুক্তি পর্দায় যোগাযোগের শুরু থেকে 6 মাস দীর্ঘ সময়। দীর্ঘ অপেক্ষা একটি স্বাদ দেয় অকার্যকরতা। লন্ডনের ডিপমাইন্ডের রিসার্চ ইঞ্জিনিয়ার, ট্রুঅ্যাকর্ডের পটভূমিতে একটি শক্তিশালী পদক্ষেপ ছিল, কিন্তু আমার বর্তমান অবস্থানের পটভূমিতে এটি একটি ধাপ নিচে। তারপর থেকে দুই বছরের দূরত্ব থেকে, এটি ভাল যে তা হয়নি।)

উপসংহার

প্রায় একই সময়ে, আমি লিফটের কাছ থেকে একটি প্রস্তাব পেয়েছি, যা আমি গ্রহণ করেছি।
MICCAI এর সাথে এই দুটি প্রতিযোগিতার ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, নিম্নলিখিতগুলি প্রকাশিত হয়েছিল:

1. গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে রোবট-সহায়তা সার্জারিতে স্বয়ংক্রিয় যন্ত্র বিভাজন
2. গভীর কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে অ্যাঞ্জিওডিসপ্লাসিয়া সনাক্তকরণ এবং স্থানীয়করণ
3. 2017 রোবোটিক ইন্সট্রুমেন্ট সেগমেন্টেশন চ্যালেঞ্জ

অর্থাৎ, ধারণার বন্যতা সত্ত্বেও, প্রতিযোগিতার মাধ্যমে ক্রমবর্ধমান নিবন্ধ এবং প্রিপ্রিন্ট যোগ করা ভাল কাজ করে। এবং পরবর্তী বছরগুলিতে আমরা এটিকে আরও খারাপ করেছিলাম।

আমি গত কয়েক বছর ধরে লিফটে কম্পিউটার ভিশন/ডিপ লার্নিং ফর সেলফ ড্রাইভিং গাড়ি নিয়ে কাজ করছি। অর্থাৎ আমি যা চেয়েছিলাম তাই পেয়েছি। এবং কাজ, এবং একটি উচ্চ-মর্যাদা কোম্পানি, এবং শক্তিশালী সহকর্মী, এবং অন্যান্য সব গুডিজ.

এই কয়েক মাস ধরে, আমি গুগল, ফেসবুক, উবার, লিঙ্কডইন এবং বিভিন্ন আকারের স্টার্টআপের সমুদ্রের সাথে উভয় বড় কোম্পানির সাথে যোগাযোগ করেছি।

এটা এই সব মাস আঘাত. মহাবিশ্ব আপনাকে প্রতিদিন এমন কিছু বলে যা খুব আনন্দদায়ক নয়। নিয়মিত প্রত্যাখ্যান, নিয়মিত ভুল করা এবং এই সমস্ত হতাশার অবিরাম অনুভূতি দিয়ে স্বাদযুক্ত। আপনি সফল হবেন এমন কোন গ্যারান্টি নেই, তবে একটি অনুভূতি আছে যে আপনি একজন বোকা। বিশ্ববিদ্যালয়ের পরেই আমি কীভাবে চাকরি খোঁজার চেষ্টা করেছি তা খুব মনে করিয়ে দেয়।

আমি মনে করি যে অনেকেই উপত্যকায় কাজ খুঁজছিলেন এবং তাদের জন্য সবকিছু অনেক সহজ ছিল। কৌশল, আমার মতে, এই. আপনি যদি এমন একটি ক্ষেত্রে চাকরি খুঁজছেন যেখানে আপনি বোঝেন, আপনার প্রচুর অভিজ্ঞতা আছে এবং আপনার জীবনবৃত্তান্ত একই বলে, কোন সমস্যা নেই। আমি এটি নিয়েছি এবং এটি খুঁজে পেয়েছি। অনেক শূন্যপদ রয়েছে।

কিন্তু আপনি যদি এমন একটি ক্ষেত্রে চাকরি খুঁজছেন যা আপনার জন্য নতুন, অর্থাৎ যখন কোনো জ্ঞান নেই, কোনো সংযোগ নেই এবং আপনার জীবনবৃত্তান্ত কিছু ভুল বলে - এই মুহূর্তে সবকিছু অত্যন্ত আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে।

এই মুহুর্তে, নিয়োগকারীরা নিয়মিত আমাকে লেখেন এবং আমি এখন যা করছি একই কাজ করার প্রস্তাব দেয়, কিন্তু একটি ভিন্ন কোম্পানিতে। এটা সত্যিই চাকরি পরিবর্তন করার সময়। কিন্তু আমি যেটাতে ভালো আছি সেটা করার কোনো মানে নেই। কি জন্য?

কিন্তু আমি যা চাই তার জন্য, আমার আবার আমার জীবনবৃত্তান্তে জ্ঞান বা লাইন নেই। দেখা যাক কিভাবে এই সব শেষ হয়. সবকিছু ঠিকঠাক থাকলে পরবর্তী পর্ব লিখব। 🙂

উত্স: www.habr.com