Kini nga hulagway ni Arthur Kuzin (), tukma nga nagsumaryo sa sulud sa post sa blog. Ingon usa ka sangputanan, ang mosunud nga asoy kinahanglan nga masabtan nga sama sa usa ka istorya sa Biyernes kaysa usa ka butang nga labi ka mapuslanon ug teknikal. Dugang pa, angay nga matikdan nga ang teksto dato sa mga pulong nga Ingles. Wala ko kahibalo unsaon paghubad sa pipila niini sa saktong paagi, ug dili lang ko gusto nga hubaron ang pipila niini.
Giunsa ang pagbalhin gikan sa usa ka akademiko nga palibot ngadto sa usa ka industriyal nga palibot gipadayag sa unang duha ka yugto. Niini nga usa, ang panag-istoryahanay mahitungod sa sunod nga nahitabo.
Niadtong Enero 2017. Niadtong panahona, ako adunay kapin sa usa ka tuig nga kasinatian sa trabaho ug nagtrabaho ako sa San Francisco sa kompanya sama ni Sr. Data Scientist.
Ang TrueAccord usa ka pagsugod sa pagkolekta sa utang. Sa yano nga mga termino - usa ka ahensya sa pagkolekta. Ang mga kolektor kasagaran motawag og daghan. Nagpadala kami og daghang mga email, apan naghimo og pipila ka mga tawag. Ang matag email mitultol sa website sa kompanya, diin ang nangutang gitanyagan og diskwento sa utang, ug gitugotan pa nga mobayad sa mga installment. Kini nga pamaagi misangpot sa mas maayo nga pagkolekta, gitugotan alang sa scaling ug dili kaayo exposure sa mga kaso.
Normal ang kompanya. Ang produkto klaro. Maayo ang pagdumala. Maayo ang lokasyon.
Sa aberids, ang mga tawo sa walog nagtrabaho sa usa ka dapit sulod sa mga usa ug tunga ka tuig. Sa ato pa, ang bisan unsang kompanya nga imong gitrabahoan gamay ra nga lakang. Niini nga lakang makatigom ka og kwarta, makaangkon og bag-ong kahibalo, kahanas, koneksyon ug linya sa imong resume. Human niini adunay usa ka transisyon ngadto sa sunod nga lakang.
Sa TrueAccord mismo, naapil ako sa paglakip sa mga sistema sa rekomendasyon sa mga newsletter sa email, ingon man sa pag-una sa mga tawag sa telepono. Ang epekto masabtan ug maayo nga gisukod sa dolyar pinaagi sa A/B testing. Tungod kay walay machine learning sa wala pa ang akong pag-abot, ang epekto sa akong trabaho dili daotan. Sa makausa pa, mas sayon ββang pagpauswag sa usa ka butang kay sa usa ka butang nga na-optimize na pag-ayo.
Human sa unom ka bulan nga pagtrabaho niini nga mga sistema, gipataas pa nila ang akong base nga suweldo gikan sa $150k ngadto sa $163k. Sa komunidad naay meme mga $163k. Kini motubo uban sa iyang mga bitiis gikan dinhi.
Kining tanan talagsaon, apan wala kini mitultol bisan asa, o kini mitultol, apan wala didto.
Dako ang akong pagtahod sa TrueAccord, ang kompanya ug ang mga lalaki nga akong nakatrabaho didto. Daghan kog nakat-onan gikan nila, apan dili ko gusto nga magtrabaho og dugay sa mga sistema sa rekomendasyon sa usa ka ahensya sa pagkolekta. Gikan niini nga lakang kinahanglan nimo nga lakang sa usa ka direksyon. Kung dili sa unahan ug pataas, nan labing menos sa kilid.
Unsay wala nako ganahan?
- Gikan sa perspektibo sa pagkat-on sa makina, ang mga problema wala makapahinam kanako. Gusto nako ang usa ka butang nga uso, batan-on, nga mao, Deep Learning, Computer Vision, usa ka butang nga hapit sa siyensya o labing menos sa alchemy.
- Ang usa ka pagsugod, ug bisan usa ka ahensya sa pagkolekta, adunay mga problema sa pagkuha sa mga kwalipikado nga kawani. Isip usa ka pagsugod, dili kini makabayad ug dako. Apan isip usa ka ahensya sa pagkolekta, nawala kini sa kahimtang. Sa halos pagkasulti, kung ang usa ka babaye nga ka-date mangutana kung asa ka nagtrabaho? Ang imong tubag: "Sa Google" mas maayo nga paminawon kaysa sa "ahensiya sa pagkolekta." Medyo nabalaka ako sa kamatuoran nga alang sa akong mga higala nga nagtrabaho sa Google ug Facebook, dili sama kanako, ang ngalan sa ilang kompanya nagbukas sa mga pultahan sama sa: mahimo ka nga imbitahon sa usa ka komperensya o panagkita ingon usa ka mamumulong, o mas makapaikag nga mga tawo nagsulat sa LinkedIn nga adunay usa ka tanyag nga magkita ug mag-chat sa usa ka baso nga tsa. Ganahan kaayo ko makigkomunikar sa mga tawo nga wala nako kaila sa personal. Busa kung nagpuyo ka sa San Francisco, ayaw pagpanuko sa pagsulat - magkape ta ug mag-estorya.
- Dugang kanako, tulo ka Data Scientist ang nagtrabaho sa kompanya. Nagtrabaho ko sa pagkat-on sa makina, ug nagtrabaho sila sa ubang mga buluhaton sa Data Science, nga kasagaran sa bisan unsang pagsugod gikan dinhi hangtod ugma. Ingon usa ka sangputanan, wala gyud sila makasabut sa pagkat-on sa makina. Apan aron motubo, kinahanglan kong makigkomunikar sa usa ka tawo, maghisgot sa mga artikulo ug sa pinakabag-o nga mga kalamboan, ug mangayo og tambag, sa katapusan.
Unsa ang anaa?
- Edukasyon: pisika, dili siyensya sa kompyuter.
- Ang bugtong programming language nga akong nahibal-an mao ang Python. Adunay usa ka pagbati nga kinahanglan nako nga mobalhin sa C ++, apan dili gihapon ako makaabut niini.
- Usa ka tuig ug tunga nga trabaho sa industriya. Dugang pa, sa trabaho wala ako nagtuon bisan sa Deep Learning o Computer Vision.
- Walay usa ka artikulo sa Deep Learning / Computer Vision sa resume.
- Adunay usa ka Kaggle Master nga nahimo.
Unsa imong gusto?
- Usa ka posisyon diin gikinahanglan ang pagbansay sa daghang mga network, ug mas duol sa panan-aw sa kompyuter.
- Mas maayo kung kini usa ka dako nga kompanya sama sa Google, Tesla, Facebook, Uber, LinkedIn, ug uban pa. Bisan kung sa usa ka pinch, ang usa ka pagsugod mahimo.
- Dili kinahanglan nga ako ang pinakadako nga eksperto sa pagkat-on sa makina sa team. Adunay dako nga panginahanglan alang sa mga senior nga kauban, mga magtutudlo ug tanan nga matang sa komunikasyon, nga mao unta ang pagpadali sa proseso sa pagkat-on.
- Pagkahuman sa pagbasa sa mga post sa blog kung giunsa ang mga gradwado nga walaβy kasinatian sa industriya adunay kinatibuk-ang bayad nga $300-500k matag tuig, gusto nako nga moadto sa parehas nga sakup. Dili nga kini nakapasamok kanako pag-ayo, apan tungod kay giingon nila nga kini usa ka kasagaran nga panghitabo, apan gamay ra ako, nan kini usa ka signal.
Ang buluhaton ingon og hingpit nga masulbad, bisan kung dili sa diwa nga mahimo ka nga molukso sa bisan unsang kompanya, apan kung gigutom ka, ang tanan molihok. Sa ato pa, napulo o gatusan ka mga pagsulay, ug ang kasakit gikan sa matag kapakyasan ug matag pagsalikway, kinahanglan gamiton aron mapahait ang pokus, mapaayo ang panumduman ug i-stretch ang adlaw hangtod sa 36 ka oras.
Gibag-o nako ang akong resume, nagsugod sa pagpadala niini, ug nag-adto alang sa mga interbyu. Gilabay nako ang kadaghanan kanila sa yugto sa komunikasyon sa HR. Daghang mga tawo ang nanginahanglan sa C ++, apan wala ako nahibal-an, ug ako adunay kusog nga pagbati nga dili ako interesado sa mga posisyon nga nanginahanglan C ++.
Angay nga matikdan nga sa parehas nga oras adunay usa ka yugto nga pagbalhin sa klase sa mga kompetisyon sa Kaggle. Sa wala pa ang 2017 adunay daghang mga tabular data ug talagsa ra nga mga datos sa litrato, apan sugod sa 2017 adunay daghang mga buluhaton sa panan-awon sa kompyuter.
Ang kinabuhi midagayday sa mosunod nga paagi:
- Trabaho sa maadlaw.
- Kung ang tech screen / onsite mokuha ka ug oras.
- Gabii ug katapusan sa semana Kaggle + mga artikulo / libro / mga post sa blog
Ang katapusan sa 2016 gimarkahan sa kamatuoran nga ako miapil sa komunidad , nga nagpayano sa daghang mga butang. Adunay daghang mga lalaki sa komunidad nga adunay daghang kasinatian sa industriya, nga nagtugot kanamo nga makapangutana daghang mga hungog nga mga pangutana ug makakuha daghang mga maayong tubag. Adunay usab daghang kusgan nga mga espesyalista sa pagkat-on sa makina sa tanan nga mga labud, nga, sa wala damha, gitugotan ako, pinaagi sa ODS, nga tapuson ang isyu sa regular nga lawom nga komunikasyon bahin sa Data Science. Hangtod karon, sa termino sa ML, ang ODS naghatag kanako daghang beses nga labi pa sa akong makuha sa trabaho.
Aw, sama sa naandan, ang ODS adunay igo nga mga espesyalista sa mga kompetisyon sa Kaggle ug uban pang mga site. Ang pagsulbad sa mga problema sa usa ka team mas makalingaw ug mabungahon, mao nga sa mga komedya, pagpamalikas, meme ug uban pang nerdy nga kalingawan, gisugdan namo ang pagsulbad sa mga problema sa tagsa-tagsa.
Sa Marso 2017 - sa usa ka team uban sa Serega Mushinsky - ikatulo nga dapit alang sa . Bulawan nga medalya sa Kaggle + $20k alang sa duha. Sa kini nga buluhaton, ang pagtrabaho kauban ang mga imahe sa satellite + binary segmentation pinaagi sa UNet gipauswag.
Sa samang Marso, miadto ako alang sa usa ka interbyu sa NVidia kauban ang Self Driving team. Naglisod gyud ko sa mga pangutana bahin sa Object Detection. Walay igo nga kahibalo.
Suwerte, sa samang higayon, nagsugod ang kompetisyon sa Object Detection sa aerial imagery gikan sa samang DSTL. Ang Dios mismo nagmando sa pagsulbad sa problema ug pag-upgrade. Usa ka bulan sa gabii ug katapusan sa semana. Gikuha nako ang kahibalo ug nahuman ang ikaduha. Kini nga kompetisyon adunay usa ka makapaikag nga nuance sa mga lagda, nga mitultol kanako nga gipakita sa Russia sa federal ug dili sa federal nga mga channel. nisakay ko , ug sa usa ka hugpong sa print ug online nga mga publikasyon. Ang Mail Ru Group nakadawat gamay nga positibo nga PR sa akong gasto ug sa ilang kaugalingon nga salapi, ug ang sukaranan nga siyensya sa Russia gipadato sa 12000 ka libra. Sama sa naandan, gisulat kini bahin niini nga hilisgutan . Adto didto para sa mga detalye.
Sa samang higayon, usa ka Tesla recruiter ang mikontak nako ug mitanyag nga maghisgot bahin sa posisyon sa Computer Vision. nisugot ko. Nagdali ko sa pagkuha sa balay, duha ka tech screen, usa ka onsite nga interbyu, ug adunay usa ka nindot nga panag-istoryahanay uban ni Andrei Karpathy, nga bag-o lang gisuholan sa Tesla isip Direktor sa AI. Ang sunod nga yugto mao ang pagsusi sa background. Pagkahuman niana, kinahanglan nga personal nga aprubahan ni Elon Musk ang akong aplikasyon. Ang Tesla adunay estrikto nga Non Disclosure Agreement (NDA).
Wala ko nakapasar sa backgound check. Ang recruiter miingon nga daghan kog chat online, paglapas sa NDA. Ang bugtong dapit diin ako misulti sa bisan unsa mahitungod sa usa ka interbyu sa Tesla mao ang ODS, mao nga ang kasamtangan nga pangagpas mao nga ang usa ka tawo mikuha sa usa ka screenshot ug misulat sa HR sa Tesla, ug ako gikuha gikan sa lumba gikan sa kadaot sa dalan. Makauulaw diay. Karon nalipay ko nga wala kini nahimo. Ang akong posisyon karon mas maayo, bisan kung kini makapaikag kaayo nga magtrabaho kauban si Andrey.
Diha-diha dayon human niana, miapil ko sa kompetisyon sa satellite imagery sa Kaggle gikan sa . Ang problema yano ug hilabihan ka makalaay; walay usa nga gustong sulbaron kini, apan ang tanan gusto og libre nga bulawan nga medalya o premyo nga salapi. Busa, uban sa usa ka team sa Kaggle Masters sa 7 ka tawo, miuyon kami nga kami maglabay og puthaw. Gibansay namo ang 480 ka network sa 'fit_predict' mode ug naghimo ug tulo ka andana nga ensemble gikan niini. Nahuman mi sa ikapito. . Pinaagi sa dalan, Jeremy Howard, nga kaylap nga nailhan nga magbubuhat nahuman 23.
Pagkahuman sa kompetisyon, pinaagi sa usa ka higala nga nagtrabaho sa AdRoll, nag-organisar ako usa ka Meetup sa ilang lugar. Ang mga representante sa Planet Labs nagsulti didto kung unsa ang hitsura sa organisasyon sa kompetisyon ug pagmarka sa datos sa ilang bahin. Si Wendy Kwan, nga nagtrabaho sa Kaggle ug nagdumala sa kompetisyon, naghisgot kung giunsa niya kini nakita. Gihulagway nako ang among solusyon, mga limbong, mga teknik ug mga detalye sa teknikal. Dos-tersiya sa mga mamiminaw nakasulbad niini nga problema, mao nga ang mga pangutana gipangutana sa punto ug sa kinatibuk-an ang tanan cool. Didto sab si Jeremy Howard. Nahitabo nga nahuman siya sa ika-23 nga puwesto tungod kay wala siya mahibal-an kung giunsa ang pag-stack sa modelo ug wala gyud siya nahibal-an bahin sa kini nga pamaagi sa pagtukod sa mga ensemble.
Ang mga miting sa walog sa pagkat-on sa makina lahi kaayo sa mga panagkita sa Moscow. Ingon sa usa ka lagda, ang mga panagkita sa walog anaa sa ubos. Apan ang among nahimo maayo. Ikasubo, ang kauban nga kinahanglan nga mopilit sa buton ug magrekord sa tanan wala mipilit sa buton :)
Pagkahuman niana, gidapit ako nga makigsulti sa posisyon sa Deep Learning Engineer sa parehas nga Planet Labs, ug diha-diha dayon sa site. Wala ko nakapasar. Ang mga pulong sa pagdumili mao nga walay igong kahibalo sa Deep Learning.
Gidisenyo nako ang matag kompetisyon isip usa ka proyekto sa . Alang sa problema sa DSTL nga among gisulat ug gi-post kini sa arxiv. Dili usa ka artikulo, apan tinapay gihapon. Girekomenda usab nako ang tanan nga ipataas ang ilang profile sa LinkedIn pinaagi sa mga kompetisyon, artikulo, kahanas, ug uban pa. Adunay usa ka positibo nga correlation tali kung pila ka mga keyword ang naa sa imong profile sa LinkedIn ug kung unsa ka sagad ang mga tawo nga nag-message kanimo.
Kung sa tingtugnaw ug tingpamulak ako teknikal kaayo, unya sa Agosto ako adunay kahibalo ug pagsalig sa kaugalingon.
Sa katapusan sa Hulyo, usa ka lalaki nga nagtrabaho isip usa ka Data Science manager sa Lyft mikontak kanako sa LinkedIn ug midapit kanako nga magkape ug makig-chat mahitungod sa kinabuhi, mahitungod sa Lyft, mahitungod sa TrueAccord. Nagstorya mi. Mitanyag siya nga makighinabi sa iyang team alang sa posisyon sa Data Scientist. Giingon nako nga ang kapilian nagtrabaho, basta kini Computer Vision / Deep Learning gikan sa buntag hangtod sa gabii. Iyang gipasalig nga walay mga pagsupak sa iyang bahin.
Gipadala nako ang akong resume ug gi-upload niya kini sa internal portal sa Lyft. Human niadto, gitawag ko sa recruiter aron ablihan ang akong resume ug mahibaloan ang dugang bahin kanako. Gikan sa una nga mga pulong, klaro nga alang kaniya kini usa ka pormalidad, tungod kay klaro alang kaniya gikan sa iyang resume nga "Dili ako materyal para sa Lyft." Sa akong hunahuna pagkahuman niadto ang akong resume nasulod sa basurahan.
Niining tanan nga panahon, samtang ako giinterbyu, akong gihisgutan ang akong mga kapakyasan ug pagkahulog sa ODS ug ang mga lalaki naghatag kanako og feedback ug mitabang kanako sa tanang posible nga paagi sa tambag, bisan pa, sama sa naandan, adunay daghan usab nga mahigalaon nga trolling didto.
Usa sa mga miyembro sa ODS mitanyag nga ikonektar ko sa iyang higala, kinsa mao ang Direktor sa Engineering sa Lyft. Wala dayon gisulti kay nahuman. Mianhi ko sa Lyft alang sa paniudto, ug gawas niini nga higala adunay usa usab ka Ulo sa Data Science ug usa ka Product manager nga usa ka dako nga fan sa Deep Learning. Pag lunch nag chat mi kay DL. Ug tungod kay nagbansay ako sa mga network 24/7 sulod sa tunga sa tuig, nagbasa sa cubic meter sa literatura, ug nagdumala sa mga buluhaton sa Kaggle nga adunay mas daghan o dili kaayo klaro nga mga resulta, mahimo nakong hisgutan ang Deep Learning sulod sa mga oras, sa mga termino sa bag-ong mga artikulo ug praktikal nga mga teknik.
Human sa paniudto gitan-aw ko nila ug miingon - klaro dayon nga gwapo ka, gusto ka makigsulti kanamo? Dugang pa, gidugang nila nga klaro kanako nga ang take home + tech screen mahimong laktawan. Ug nga imbitahon dayon ko sa onsite. nisugot ko.
Human niana, ang maong recruiter mitawag kanako aron mag-eskedyul ug onsite nga interbyu, ug siya wala matagbaw. May gihunghong siya bahin sa dili paglukso sa imong ulo.
niabot. Interbyu sa lugar. Lima ka oras nga komunikasyon sa lainlaing mga tawo. Walay usa ka pangutana mahitungod sa Deep Learning, o mahitungod sa machine learning sa prinsipyo. Tungod kay wala'y Deep Learning / Computer Vision, dili ako interesado. Busa, orthogonal ang mga resulta sa interbyu.
Kini nga recruiter nagtawag ug nag-ingon - pahalipay, nakaagi ka sa ikaduha nga interbyu sa site. Kining tanan makapakurat. Unsa ang ikaduha nga onsite? Wala pa ako makadungog sa ingon nga butang. miadto ko. Adunay duha ka oras didto, niining panahona bahin sa tradisyonal nga pagkat-on sa makina. Mas maayo kana. Apan dili gihapon makapaikag.
Ang recruiter nagtawag uban ang pahalipay nga ako nakapasar sa ikatulo nga onsite nga interbyu ug misaad nga kini na ang katapusan. Giadto nako kini ug adunay usa ka DL ug usa ka CV.
Naa koy nauna sa daghang mga bulan nga nagsulti kanako nga walaβy tanyag. Magbansay ako dili sa teknikal nga kahanas, apan sa mga malumo. Dili sa humok nga bahin, apan sa kamatuoran nga ang posisyon sirado o nga ang kompanya wala pa mag-hire, apan yano nga pagsulay sa merkado ug ang lebel sa mga kandidato.
Tunga-tunga sa Agosto. Niinom kog beer okay ra. Ngitngit nga mga hunahuna. 8 months na ang nilabay pero wala gihapon offer. Maayo nga mahimong mamugnaon ubos sa beer, ilabi na kung ang pagkamamugnaon talagsaon. Usa ka ideya ang misantop sa akong hunahuna. Gipaambit ko kini kang Alexey Shvets, kinsa niadtong panahona usa ka postdoc sa MIT.
Unsa kaha kung mokuha ka sa labing duol nga komperensya sa DL/CV, tan-awa ang mga kompetisyon nga gihimo isip bahin niini, pagbansay sa usa ka butang ug isumite? Tungod kay ang tanan nga mga eksperto didto nagtukod sa ilang mga karera bahin niini ug gibuhat kini sa daghang mga bulan o bisan mga tuig, wala kami higayon. Apan dili kini makahahadlok. Naghimo kami og pipila ka makahuluganon nga pagpasakop, molupad ngadto sa katapusang dapit, ug human niana kami magsulat og usa ka pre-print o usa ka artikulo mahitungod sa unsa nga paagi kami dili sama sa uban ug maghisgot mahitungod sa among desisyon. Ug ang artikulo naa na sa LinkedIn ug sa imong resume.
Kana mao, kini daw may kalabutan ug adunay mas tukma nga mga keyword sa resume, nga kinahanglan nga gamay nga pagdugang sa kahigayonan nga makaadto sa tech screen. Kodigo ug mga pagsumite gikan kanako, mga teksto gikan kang Alexey. Dula, siyempre, apan nganong dili?
Wala dayon gisulti kay nahuman. Ang labing duol nga komperensya nga among gi-google mao ang MICCAI ug adunay mga kompetisyon didto. Naigo namo ang una. Kadto mao . Ang buluhaton adunay 3 ka subtasks. Adunay 8 ka adlaw nga nahabilin sa wala pa ang deadline. Nagbangon ko sa buntag, apan wala nako gibiyaan ang ideya. Gikuha nako ang akong mga pipeline gikan sa Kaggle ug gibalhin kini gikan sa satellite data ngadto sa medikal. 'angay_tagna'. Giandam ni Alexey ang duha ka panid nga paghulagway sa mga solusyon alang sa matag problema, ug gipadala namo kini. Andam. Sa teoriya, makaginhawa ka. Apan nahimo nga adunay lain nga buluhaton alang sa parehas nga workshop () nga adunay tulo ka mga subtasks ug nga ang iyang deadline gibalhin sa 4 ka adlaw, nga mao, mahimo naton ang 'fit_predict' didto ug ipadala kini. Mao na among gibuhat.
Dili sama sa Kaggle, kini nga mga kompetisyon adunay kaugalingon nga mga detalye sa akademiko:
- Walay Leaderboard. Ang mga pagsumite gipadala pinaagi sa email.
- Matangtang ka kung ang usa ka representante sa team dili moabut aron ipresentar ang solusyon sa komperensya sa Workshop.
- Ang imong lugar sa leaderboard mahibal-an lamang sa panahon sa komperensya. Usa ka matang sa akademikong drama.
Ang MICCAI 2017 nga komperensya gihimo sa Quebec City. Sa tinuud, kaniadtong Septyembre nagsugod na ako sa pagkasunog, mao nga ang ideya sa pag-undang sa usa ka semana gikan sa trabaho ug pag-adto sa Canada ingon makapaikag.
Miabot sa komperensya. Mianhi ko niini nga Workshop, wala ko kaila bisan kinsa, naglingkod ko sa suok. Ang tanan nakaila sa usag usa, nagkomunikar sila, nagpagawas sila og maalamon nga medikal nga mga pulong. Pagrepaso sa unang kompetisyon. Ang mga partisipante nagsulti ug nagsulti bahin sa ilang mga desisyon. Bugnaw didto, naay kidlat. Akong turno. Ug bisan unsaon maulaw man ko. Gisulbad nila ang problema, gitrabaho kini, abante nga siyensya, ug kami pulos "angay_pagtagna" gikan sa nangaging mga kalamboan, dili alang sa siyensya, apan aron mapauswag ang among pagpadayon.
Migawas siya ug miingon nga dili usab ako eksperto sa medisina, nangayo og pasaylo sa pag-usik sa ilang oras, ug gipakita kanako ang usa ka slide nga adunay solusyon. Nanaog ko sa hawanan.
Gipahibalo nila ang una nga subtask - una kami, ug sa usa ka margin.
Ang ikaduha ug ikatulo gipahibalo.
Gipahibalo nila ang ikatulo - pag-usab sa una ug pag-usab nga adunay tingga.
Heneral ang una.
Ang pipila sa mamiminaw mopahiyom ug motan-aw kanako nga may pagtahod. Ang uban, kadtong dayag nga giisip nga mga eksperto sa natad, nakadaog sa usa ka grant alang niini nga buluhaton ug gibuhat kini sa daghang mga tuig, adunay gamay nga pagtuis nga ekspresyon sa ilang mga nawong.
Sunod mao ang ikaduhang buluhaton, ang usa nga adunay tulo ka mga subtasks ug nga gibalhin sa unahan sa upat ka adlaw.
Diri pud ko nangayo ug pasaylo ug gipakita na usab ang among usa ka slide.
Ang sama nga istorya. Duha una, usa ka segundo, kasagaran una.
Sa akong hunahuna kini tingali ang unang higayon sa kasaysayan nga ang usa ka ahensya sa pagkolekta nakadaog sa usa ka kompetisyon sa medikal nga imaging.
Ug karon nagbarog na ko sa entablado, ilang gitunol kanako ang usa ka matang sa diploma ug ako gibombahan. Sa unsang paagi mahimo kana? Kini nga mga akademiko naggasto sa salapi sa mga magbubuhis, nagtrabaho aron pasimplehon ug mapaayo ang kalidad sa trabaho alang sa mga doktor, nga mao, sa teorya, ang akong gidahom sa kinabuhi, ug pipila ka lawas ang naggisi niining tibuuk nga kawani sa akademiko sa bandila sa Britanya sa pipila ka mga gabii.
Ang usa ka bonus niini mao nga sa ubang mga team, ang mga graduate nga mga estudyante nga nagtrabaho niini nga mga buluhaton sulod sa daghang mga bulan adunay usa ka resume nga madanihon sa HR, nga mao, dali silang makaadto sa tech screen. Ug sa akong atubangan adunay bag-ong nadawat nga email:
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.Sa kinatibuk-an, gikan mismo sa entablado, akong gipangutana ang mga mamiminaw: "Aduna bay nahibal-an kung diin ako nagtrabaho?" Nahibal-an sa usa sa mga nag-organisar sa kompetisyon - gi-Google niya kung unsa ang TrueAccord. Ang uban dili. Nagpadayon ko: βNagtrabaho ko sa usa ka ahensya sa pagkolekta, ug sa trabaho wala koy Computer Vision o Deep Learning. Ug sa daghang mga paagi, kini mahitabo tungod kay ang mga departamento sa HR sa Google Brain ug Deepmind nagsala sa akong resume, nga wala maghatag kanako ug higayon sa pagpakita sa teknikal nga pagbansay. "
Ilang gitunol ang sertipiko, pahulay. Gibira ko sa usa ka grupo sa mga akademiko. Kini nahimo nga kini usa ka grupo sa Panglawas nga adunay Deepmind. Nakadayeg kaayo sila nga gusto dayon nila nga makigsulti kanako bahin sa bakanteng Research Engineer sa ilang team. (Nagstorya man mi. Niabot ug 6 ka bulan kining panag-istoryahanay, nakapasar ko sa take home, quiz, pero naputol sa tech screen. 6 months from the start of communication to the tech screen is long time. Ang taas nga paghulat naghatag ug lami. sa pagkawalay kapuslanan. Research Engineer sa Deepmind sa London, batok sa background sa TrueAccord adunay kusog nga pag-uswag, apan batok sa background sa akong posisyon karon kini usa ka lakang paubos. Gikan sa gilay-on nga duha ka tuig nga milabay sukad niadto, maayo kini nga wala.)
konklusyon
Sa samang higayon, nakadawat kog tanyag gikan sa Lyft, nga akong gidawat.
Base sa mga resulta niining duha ka kompetisyon sa MICCAI, ang mosunod gimantala:
Kana mao, bisan pa sa pagka-wild sa ideya, ang pagdugang sa mga incremental nga mga artikulo ug preprints pinaagi sa mga kompetisyon maayo ang pagtrabaho. Ug sa misunod nga mga tuig gihimo namo kini nga mas grabe pa.
Nagtrabaho ko sa Lyft sa miaging duha ka tuig nga naghimo sa Computer Vision/Deep Learning para sa Self Driving nga mga sakyanan. Sa ato pa, nakuha nako ang akong gusto. Ug mga buluhaton, ug usa ka taas nga kahimtang nga kompanya, ug kusgan nga mga kauban, ug tanan nga uban pang mga maayong butang.
Niining mga bulana, naa koy komunikasyon sa duha ka dagkong kompanya sa Google, Facebook, Uber, LinkedIn, ug sa dagat sa mga startup nga lainlain ang gidak-on.
Sakit kaayo ning mga buwana. Ang uniberso nagsulti kanimo usa ka butang nga dili kaayo makapahimuot matag adlaw. Ang kanunay nga pagsalikway, kanunay nga paghimo og mga kasaypanan ug kining tanan gipalami sa usa ka padayon nga pagbati sa pagkawalay paglaum. Walay garantiya nga molampos ka, apan adunay pagbati nga ikaw usa ka buang. Makapahinumdom kaayo kung giunsa nako pagpangita ang usa ka trabaho pagkahuman sa unibersidad.
Sa akong hunahuna daghan ang nangita og trabaho sa walog ug ang tanan mas sayon ββalang kanila. Ang lansis, sa akong opinyon, mao kini. Kung nangita ka usa ka trabaho sa natad nga imong nasabtan, adunay daghang kasinatian, ug parehas ang giingon sa imong resume, walaβy mga problema. Gikuha nako ug nakit-an. Adunay daghang mga bakante.
Apan kung nangita ka usa ka trabaho sa usa ka natad nga bag-o kanimo, kana, kung walaβy kahibalo, walaβy koneksyon ug ang imong resume nagsulti nga sayup - sa niining higayona ang tanan nahimong labi ka makapaikag.
Karon, ang mga recruiter kanunay nga nagsulat kanako ug nagtanyag nga buhaton ang parehas nga butang nga akong gibuhat karon, apan sa usa ka lahi nga kompanya. Panahon na gyud sa pag-ilis og trabaho. Apan walay kapuslanan ang pagbuhat sa unsay akong nahanas na. Para unsa?
Apan alang sa akong gusto, wala na usab ako kahibalo o mga linya sa akong resume. Atong tan-awon kon sa unsang paagi matapos kining tanan. Kung maayo ang tanan, isulat nako ang sunod nga bahin. π
Source: www.habr.com