Llun gan Arthur Kuzin (), yn crynhoi cynnwys y blogbost yn eithaf cywir. O ganlyniad, dylid gweld y naratif canlynol yn debycach i stori dydd Gwener nag fel rhywbeth hynod ddefnyddiol a thechnegol. Yn ogystal, mae'n werth nodi bod y testun yn gyfoethog mewn geiriau Saesneg. Nid wyf yn gwybod sut i gyfieithu rhai ohonynt yn gywir, a dydw i ddim eisiau cyfieithu rhai ohonyn nhw.
Mae sut y digwyddodd y newid o amgylchedd academaidd i amgylchedd diwydiannol yn cael ei ddatgelu yn y ddwy bennod gyntaf. Yn yr un hon, bydd y sgwrs am yr hyn a ddigwyddodd nesaf.
Ionawr 2017 oedd hi. Bryd hynny, roedd gen i ychydig mwy na blwyddyn o brofiad gwaith ac roeddwn i'n gweithio yn San Francisco yn y cwmni fel Sr. Gwyddonydd Data.
Mae TrueAccord yn fusnes cychwyn casglu dyledion. Yn syml - asiantaeth gasglu. Mae casglwyr fel arfer yn galw llawer. Anfonon ni lawer o e-byst, ond ychydig o alwadau a wnaethom. Arweiniodd pob e-bost at wefan y cwmni, lle cynigiwyd gostyngiad i'r dyledwr ar y ddyled, a hyd yn oed hawl i dalu mewn rhandaliadau. Arweiniodd y dull hwn at well casglu, caniatáu ar gyfer graddio a llai o amlygiad i achosion cyfreithiol.
Roedd y cwmni'n normal. Mae'r cynnyrch yn glir. Mae'r rheolaeth yn gall. Mae'r lleoliad yn dda.
Ar gyfartaledd, mae pobl y cwm yn gweithio mewn un lle am tua blwyddyn a hanner. Hynny yw, dim ond cam bach yw unrhyw gwmni rydych chi'n gweithio iddo. Ar y cam hwn byddwch yn codi rhywfaint o arian, yn caffael gwybodaeth newydd, sgiliau, cysylltiadau a llinellau yn eich ailddechrau. Ar ôl hyn mae trosglwyddiad i'r cam nesaf.
Yn TrueAccord ei hun, roeddwn yn ymwneud ag atodi systemau argymell i gylchlythyrau e-bost, yn ogystal â blaenoriaethu galwadau ffôn. Mae effaith yn ddealladwy ac fe'i mesurwyd yn eithaf da mewn doleri trwy brofion A/B. Gan nad oedd unrhyw ddysgu peirianyddol cyn i mi gyrraedd, nid oedd effaith fy ngwaith yn ddrwg. Unwaith eto, mae'n llawer haws gwella rhywbeth na rhywbeth sydd eisoes wedi'i optimeiddio'n fawr.
Ar ôl chwe mis o weithio ar y systemau hyn, fe wnaethon nhw hyd yn oed godi fy nghyflog sylfaenol o $150k i $163k. Yn y gymuned mae meme tua $163k. Mae'n tyfu gyda'i goesau oddi yma.
Roedd hyn i gyd yn wych, ond nid oedd yn arwain i unman, nac yn arwain, ond nid yno.
Mae gen i barch mawr at TrueAccord, y cwmni a'r dynion y bûm yn gweithio gyda nhw yno. Dysgais lawer ganddyn nhw, ond doeddwn i ddim eisiau gweithio am amser hir ar systemau argymell mewn asiantaeth gasglu. O'r cam hwn roedd yn rhaid ichi gamu i ryw gyfeiriad. Os nad ymlaen ac i fyny, yna o leiaf i'r ochr.
Beth nad oeddwn yn ei hoffi?
- O safbwynt dysgu peirianyddol, ni wnaeth y problemau fy nghyffroi. Roeddwn i eisiau rhywbeth ffasiynol, ifanc, hynny yw, Deep Learning, Computer Vision, rhywbeth braidd yn agos at wyddoniaeth neu o leiaf at alcemi.
- Mae cwmni cychwyn, a hyd yn oed asiantaeth gasglu, yn cael problemau wrth gyflogi personél cymwys iawn. Fel cychwyn, ni all dalu llawer. Ond fel asiantaeth gasglu, mae'n colli mewn statws. Yn fras, os yw merch ar ddêt yn gofyn ble rydych chi'n gweithio? Eich ateb: Mae “Ar Google” yn swnio'n well o ran maint nag “asiantaeth gasglu.” Cefais fy mhoeni ychydig gan y ffaith i fy ffrindiau sy'n gweithio yn Google a Facebook, yn wahanol i mi, fod enw eu cwmni wedi agor drysau fel: gallwch gael eich gwahodd i gynhadledd neu gyfarfod fel siaradwr, neu mae pobl fwy diddorol yn ysgrifennu ar LinkedIn gyda chynnig i gwrdd a sgwrsio dros wydraid o de. Rwyf wrth fy modd yn cyfathrebu â phobl nad wyf yn eu hadnabod yn bersonol. Felly os ydych chi'n byw yn San Francisco, peidiwch ag oedi cyn ysgrifennu - gadewch i ni fynd am goffi a siarad.
- Yn ogystal â mi, bu tri Gwyddonydd Data yn gweithio yn y cwmni. Roeddwn i'n gweithio ar ddysgu peirianyddol, ac roedden nhw'n gweithio ar dasgau Gwyddor Data eraill, sy'n gyffredin mewn unrhyw fusnes cychwynnol o'r fan hon tan yfory. O ganlyniad, nid oeddent yn deall dysgu peiriannau mewn gwirionedd. Ond er mwyn tyfu, mae angen i mi gyfathrebu gyda rhywun, trafod erthyglau a'r datblygiadau diweddaraf, a gofyn am gyngor, yn y diwedd.
Beth oedd ar gael?
- Addysg: ffiseg, nid cyfrifiadureg.
- Yr unig iaith raglennu roeddwn i'n ei hadnabod oedd Python. Roedd yna deimlad bod angen i mi newid i C++, ond doeddwn i ddim yn gallu mynd o gwmpas iddo o hyd.
- Blwyddyn a hanner o waith yn y diwydiant. Ar ben hynny, yn y gwaith wnes i ddim astudio naill ai Deep Learning na Computer Vision.
- Ddim yn erthygl sengl ar Ddysgu Dwfn / Gweledigaeth Cyfrifiadurol yn y crynodeb.
- Roedd cyflawniad Kaggle Master.
Beth oeddech chi eisiau?
- Sefyllfa lle bydd angen hyfforddi llawer o rwydweithiau, ac yn nes at weledigaeth gyfrifiadurol.
- Mae'n well os yw'n gwmni mawr fel Google, Tesla, Facebook, Uber, LinkedIn, ac ati. Er mewn pinsied, byddai startup yn gwneud.
- Nid oes angen i mi fod yr arbenigwr dysgu peirianyddol mwyaf ar y tîm. Roedd angen mawr am uwch gymrodyr, mentoriaid a phob math o gyfathrebu, a oedd i fod i gyflymu’r broses ddysgu.
- Ar ôl darllen postiadau blog am sut mae graddedigion heb brofiad diwydiannol yn cael cyfanswm iawndal o $300-500k y flwyddyn, roeddwn i eisiau mynd i'r un ystod. Nid yw hyn yn fy mhoeni cymaint, ond gan eu bod yn dweud bod hon yn ffenomen gyffredin, ond mae gen i lai, yna mae hwn yn arwydd.
Roedd y dasg yn ymddangos yn gwbl solvable, er nid yn yr ystyr y gallwch neidio i mewn i unrhyw gwmni, ond yn hytrach os byddwch yn llwgu, bydd popeth yn gweithio allan. Hynny yw, dylid defnyddio degau neu gannoedd o ymdrechion, a'r boen o bob methiant a phob gwrthodiad, i hogi ffocws, gwella cof ac ymestyn y dydd i 36 awr.
Fe wnes i newid fy ailddechrau, dechrau ei anfon, a mynd am gyfweliadau. Hedfanais heibio'r rhan fwyaf ohonynt yn y cyfnod cyfathrebu ag AD. Roedd angen C++ ar lawer o bobl, ond doeddwn i ddim yn gwybod hynny, ac roedd gen i deimlad cryf na fyddai gennyf ddiddordeb mawr mewn swyddi a oedd angen C++.
Mae'n werth nodi bod tua'r un amser trawsnewid cyfnod yn y math o gystadlaethau ar Kaggle. Cyn 2017 roedd llawer o ddata tablau ac anaml iawn o ddata lluniau, ond gan ddechrau yn 2017 roedd llawer o dasgau golwg cyfrifiadurol.
Llifodd bywyd yn y modd canlynol:
- Gweithio yn ystod y dydd.
- Pan sgrin dechnoleg / ar y safle byddwch yn cymryd amser i ffwrdd.
- Gyda'r nos ac ar benwythnosau Kaggle + erthyglau / llyfrau / postiadau blog
Roedd diwedd 2016 wedi’i nodi gan y ffaith imi ymuno â’r gymuned , a oedd yn symleiddio llawer o bethau. Mae yna lawer o fechgyn yn y gymuned â phrofiad diwydiannol cyfoethog, a oedd yn caniatáu inni ofyn llawer o gwestiynau gwirion a chael llawer o atebion craff. Mae yna hefyd lawer o arbenigwyr dysgu peirianyddol cryf iawn o bob streipen, a oedd, yn annisgwyl, wedi caniatáu i mi, trwy ODS, gau'r mater gyda chyfathrebu manwl rheolaidd am Wyddor Data. Hyd yn hyn, o ran ML, mae ODS yn rhoi llawer gwaith mwy i mi na'r hyn rwy'n ei gael yn y gwaith.
Wel, yn ôl yr arfer, mae gan ODS ddigon o arbenigwyr mewn cystadlaethau ar Kaggle a safleoedd eraill. Mae datrys problemau mewn tîm yn fwy hwyliog a chynhyrchiol, felly gyda jôcs, rhegi, memes ac adloniant nerdi arall, fe ddechreuon ni ddatrys problemau fesul un.
Ym mis Mawrth 2017 - mewn tîm gyda Serega Mushinsky - trydydd safle ar gyfer . Medal aur ar Kaggle + $20k i ddau. Ar y dasg hon, gwellwyd gwaith gyda delweddau lloeren + segmentu deuaidd trwy UNet.
Yr un mis Mawrth, es i am gyfweliad yn NVidia gyda'r tîm Hunan Yrru. Cefais drafferth wirioneddol gyda chwestiynau am Ganfod Gwrthrychau. Nid oedd digon o wybodaeth.
Yn ffodus, ar yr un pryd, dechreuodd y gystadleuaeth Canfod Gwrthrych ar ddelweddau o'r awyr o'r un DSTL. Gorchmynnodd Duw ei hun i ddatrys y broblem ac uwchraddio. Mis o nosweithiau a phenwythnosau. Codais y wybodaeth a gorffen yn ail. Roedd gan y gystadleuaeth hon naws ddiddorol yn y rheolau, a arweiniodd at ddangos i mi yn Rwsia ar sianeli ffederal ac nid felly ffederal. es ymlaen , ac mewn criw o gyhoeddiadau print ac ar-lein. Derbyniodd Mail Ru Group ychydig o gysylltiadau cyhoeddus cadarnhaol ar fy nhraul i a'u harian eu hunain, a chyfoethogwyd gwyddoniaeth sylfaenol yn Rwsia gan 12000 o bunnoedd. Yn ôl yr arfer, fe'i hysgrifennwyd ar y pwnc hwn . Ewch yno am fanylion.
Ar yr un pryd, cysylltodd recriwtwr Tesla â mi a chynigiodd siarad am sefyllfa Computer Vision. Cytunais. Gwnes i fynd ar ei ffordd adref, dwy sgrin dechnoleg, cyfweliad ar y safle, a chael sgwrs ddymunol iawn ag Andrei Karpathy, a oedd newydd gael ei chyflogi yn Tesla fel Cyfarwyddwr AI. Y cam nesaf yw gwiriad cefndir. Ar ôl hynny, bu'n rhaid i Elon Musk gymeradwyo fy nghais yn bersonol. Mae gan Tesla Gytundeb Peidio â Datgelu (NDA) llym.
Wnes i ddim pasio'r gwiriad cefndir. Dywedodd y recriwtiwr fy mod yn sgwrsio llawer ar-lein, gan dorri'r NDA. Yr unig le y dywedais unrhyw beth am gyfweliad yn Tesla oedd ODS, felly y rhagdybiaeth gyfredol yw bod rhywun wedi tynnu llun ac ysgrifennu at AD yn Tesla, a chefais fy nhynnu o'r ras allan o niwed. Roedd yn drueni bryd hynny. Nawr rwy'n falch na weithiodd allan. Mae fy sefyllfa bresennol yn llawer gwell, er y byddai'n ddiddorol iawn gweithio gydag Andrey.
Yn syth ar ôl hynny, mi blymiais i mewn i'r gystadleuaeth delweddaeth lloeren ar Kaggle o . Roedd y broblem yn syml ac yn hynod ddiflas; doedd neb eisiau ei datrys, ond roedd pawb eisiau medal aur neu wobr ariannol am ddim. Felly, gyda thîm o Kaggle Masters o 7 o bobl, cytunwyd y byddem yn taflu haearn. Fe wnaethom hyfforddi 480 o rwydweithiau yn y modd 'fit_predict' a gwneud ensemble tair stori allan ohonynt. Gorffenasom yn seithfed. . Gyda llaw, Jeremy Howard, sy'n cael ei adnabod yn eang fel y crëwr gorffen 23.
Ar ôl diwedd y gystadleuaeth, trwy ffrind a oedd yn gweithio yn AdRoll, trefnais Meetup ar eu safle. Siaradodd cynrychiolwyr Planet Labs yno am sut olwg oedd ar drefniadaeth y gystadleuaeth a marcio data ar eu rhan. Soniodd Wendy Kwan, sy'n gweithio yn Kaggle ac a oruchwyliodd y gystadleuaeth, am sut y gwelodd hi. Disgrifiais ein datrysiad, triciau, technegau a manylion technegol. Datrysodd dwy ran o dair o'r gynulleidfa y broblem hon, felly gofynnwyd y cwestiynau i'r pwynt ac yn gyffredinol roedd popeth yn cŵl. Roedd Jeremy Howard yno hefyd. Daeth i'r amlwg iddo orffen yn y 23ain safle oherwydd nad oedd yn gwybod sut i bentyrru'r model ac nad oedd yn gwybod am y dull hwn o adeiladu ensembles o gwbl.
Mae cyfarfodydd dysgu peirianyddol yn y cwm yn wahanol iawn i gyfarfodydd ym Moscow. Fel rheol, cyfarfodydd yn y dyffryn yw'r gwaelod. Ond trodd ein un ni allan yn dda. Yn anffodus, ni wnaeth y cymrawd oedd i fod i wasgu'r botwm a recordio popeth bwyso'r botwm :)
Ar ôl hynny, cefais wahoddiad i siarad â swydd Peiriannydd Dysgu Dwfn yn yr un Planet Labs, ac yn syth ar y safle. Wnes i ddim ei basio. Geiriad y gwrthodiad yw nad oes digon o wybodaeth mewn Dysgu Dwfn.
Cynlluniais bob cystadleuaeth fel prosiect yn . Ar gyfer y broblem DSTL ysgrifennon ni a'i bostio ar arxiv. Nid erthygl, ond bara o hyd. Rwyf hefyd yn argymell i bawb arall chwyddo eu proffil LinkedIn trwy gystadlaethau, erthyglau, sgiliau, ac ati. Mae cydberthynas gadarnhaol rhwng faint o eiriau allweddol sydd gennych yn eich proffil LinkedIn a pha mor aml y mae pobl yn anfon neges atoch.
Os oeddwn yn dechnegol iawn yn y gaeaf a'r gwanwyn, yna erbyn mis Awst roedd gennyf wybodaeth a hunanhyder.
Ar ddiwedd mis Gorffennaf, cysylltodd boi a oedd yn gweithio fel rheolwr Gwyddor Data yn Lyft â mi ar LinkedIn a gwahodd fi i gael coffi a sgwrs am fywyd, am Lyft, am TrueAccord. Buom yn siarad. Cynigiodd gyfweld â'i dîm ar gyfer swydd Gwyddonydd Data. Dywedais fod yr opsiwn yn gweithio, ar yr amod ei fod yn Computer Vision / Deep Learning o fore tan nos. Sicrhaodd nad oedd unrhyw wrthwynebiadau ar ei ran.
Anfonais fy ailddechrau a'i uwchlwytho i borth mewnol Lyft. Ar ôl hynny, galwodd y recriwtwr fi i agor fy ailddechrau a darganfod mwy amdanaf. O’r geiriau cyntaf un, roedd yn amlwg mai ffurfioldeb oedd hwn iddo, gan ei bod yn amlwg iddo o’i ailddechrau “Nid wyf yn ddeunydd i Lyft.” Mae'n debyg ar ôl hynny aeth fy ailddechrau i mewn i'r bin sbwriel.
Drwy’r amser hwn, tra roeddwn yn cael fy nghyfweld, trafodais fy methiannau a’m diffygion yn ODS a rhoddodd y bechgyn adborth i mi a’m helpu ym mhob ffordd bosibl gyda chyngor, er, yn ôl yr arfer, roedd llawer o drolio cyfeillgar yno hefyd.
Cynigiodd un o aelodau’r ODS fy nghysylltu â’i ffrind, sy’n Gyfarwyddwr Peirianneg yn Lyft. Nid cynt wedi dweud na gwneud. Rwy'n dod i Lyft am ginio, ac ar wahân i'r ffrind hwn mae yna hefyd Bennaeth Gwyddor Data a Rheolwr Cynnyrch sy'n gefnogwr mawr o Ddysgu Dwfn. Amser cinio buom yn sgwrsio dros DL. Ac ers i mi fod yn hyfforddi rhwydweithiau 24/7 am hanner blwyddyn, darllen metrau ciwbig o lenyddiaeth, a rhedeg tasgau ar Kaggle gyda chanlyniadau mwy neu lai clir, gallwn i siarad am Ddysgu Dwfn am oriau, o ran erthyglau newydd a technegau ymarferol.
Ar ôl cinio fe wnaethon nhw edrych arna i a dweud - mae'n amlwg ar unwaith eich bod chi'n olygus, ydych chi eisiau siarad â ni? Ar ben hynny, maent yn ychwanegu ei bod yn amlwg i mi y gellir hepgor sgrin cymryd cartref + tech. Ac y byddaf yn cael fy ngwahodd ar unwaith i'r safle. Cytunais.
Ar ôl hynny, galwodd y recriwtiwr hwnnw fi i drefnu cyfweliad ar y safle, ac roedd yn anfodlon. Mwmianodd rywbeth am beidio â neidio dros eich pen.
Daeth. Cyfweliad ar y safle. Pum awr o gyfathrebu gyda gwahanol bobl. Nid oedd un cwestiwn am Ddysgu Dwfn, nac am ddysgu peirianyddol mewn egwyddor. Gan nad oes Dysgu Dwfn / Gweledigaeth Cyfrifiadurol, nid oes gennyf ddiddordeb. Felly, roedd canlyniadau'r cyfweliadau yn orthogonal.
Mae'r recriwtwr hwn yn galw ac yn dweud - llongyfarchiadau, fe wnaethoch chi gyrraedd yr ail gyfweliad ar y safle. Mae hyn i gyd yn syndod. Beth yw'r ail safle? Nid wyf erioed wedi clywed am y fath beth. es i. Mae yna gwpl o oriau yno, y tro hwn yn ymwneud â dysgu peirianyddol traddodiadol. Mae hynny'n well. Ond dal ddim yn ddiddorol.
Mae'r recriwtiwr yn galw â llongyfarchiadau imi basio'r trydydd cyfweliad ar y safle ac yn addo mai hwn fydd yr olaf. Es i i'w weld ac roedd DL a CV.
Roedd gen i prior am fisoedd lawer a ddywedodd wrthyf na fyddai unrhyw gynnig. Byddaf yn hyfforddi nid ar sgiliau technegol, ond ar rai meddal. Nid ar yr ochr feddal, ond ar y ffaith y bydd y sefyllfa ar gau neu nad yw'r cwmni'n cyflogi eto, ond yn syml yn profi'r farchnad a lefel yr ymgeiswyr.
Ganol Awst. Fe wnes i yfed cwrw yn iawn. Meddyliau tywyll. Mae 8 mis wedi mynd heibio a dim cynnig o hyd. Mae'n dda bod yn greadigol o dan gwrw, yn enwedig os yw'r creadigrwydd yn rhyfedd. Mae syniad yn dod i fy meddwl. Rwy'n ei rannu ag Alexey Shvets, a oedd ar y pryd yn postdoc yn MIT.
Beth os cymerwch y gynhadledd DL/CV agosaf, gwylio'r cystadlaethau a gynhelir fel rhan ohoni, hyfforddi rhywbeth a chyflwyno? Gan fod yr holl arbenigwyr yno yn adeiladu eu gyrfaoedd ar hyn ac wedi bod yn gwneud hyn ers misoedd lawer neu hyd yn oed flynyddoedd, nid oes gennym unrhyw siawns. Ond nid yw'n frawychus. Rydyn ni'n gwneud rhywfaint o gyflwyniad ystyrlon, yn hedfan i'r lle olaf, ac ar ôl hynny rydyn ni'n ysgrifennu rhagargraffiad neu erthygl am sut nad ydyn ni fel pawb arall ac yn siarad am ein penderfyniad. Ac mae'r erthygl eisoes ar LinkedIn ac yn eich ailddechrau.
Hynny yw, mae'n ymddangos ei fod yn berthnasol ac mae mwy o eiriau allweddol cywir yn yr ailddechrau, a ddylai gynyddu ychydig ar y siawns o gyrraedd y sgrin dechnoleg. Cod a chyflwyniadau gennyf, testunau gan Alexey. Gêm, wrth gwrs, ond pam lai?
Nid cynt wedi dweud na gwneud. Y gynhadledd agosaf i ni googled oedd MICAI ac mewn gwirionedd roedd cystadlaethau yno. Rydym yn taro'r un cyntaf. Yr oedd . Mae gan y dasg 3 is-dasg. Roedd 8 diwrnod ar ôl cyn y dyddiad cau. Fe wnes i sobri yn y bore, ond wnes i ddim rhoi'r gorau i'r syniad. Cymerais fy phiblinellau o Kaggle a'u newid o ddata lloeren i rai meddygol. 'ffit_rhagweld'. Paratôdd Alexey ddisgrifiad dwy dudalen o atebion ar gyfer pob problem, a gwnaethom ei anfon. Yn barod. Mewn egwyddor, gallwch chi anadlu allan. Ond daeth yn amlwg bod tasg arall i'r un gweithdy () gyda thri is-dasg a bod ei dyddiad cau wedi'i symud i fyny o 4 diwrnod, hynny yw, gallwn wneud 'fit_predict' yno a'i anfon. Dyna beth wnaethom ni.
Yn wahanol i Kaggle, roedd gan y cystadlaethau hyn eu manylion academaidd eu hunain:
- Dim Bwrdd Arwain. Anfonir cyflwyniadau trwy e-bost.
- Cewch eich diswyddo os na fydd cynrychiolydd tîm yn dod i gyflwyno'r ateb yn y gynhadledd yn y Gweithdy.
- Dim ond yn ystod y gynhadledd y daw eich lle ar y bwrdd arweinwyr yn hysbys. Rhyw fath o ddrama academaidd.
Cynhaliwyd cynhadledd MICAI 2017 yn Ninas Quebec. A dweud y gwir, erbyn mis Medi roeddwn i'n dechrau llosgi allan, felly roedd y syniad o gymryd wythnos i ffwrdd o'r gwaith a mynd i Ganada yn edrych yn ddiddorol.
Daeth i'r gynhadledd. Deuthum i'r Gweithdy hwn, nid wyf yn adnabod unrhyw un, rwy'n eistedd yn y gornel. Mae pawb yn adnabod ei gilydd, maen nhw'n cyfathrebu, maen nhw'n taflu geiriau meddygol clyfar allan. Adolygiad o'r gystadleuaeth gyntaf. Mae cyfranogwyr yn siarad ac yn siarad am eu penderfyniadau. Mae'n cŵl yno, gyda disgleirio. Fy nhro i. Ac mae gen i gywilydd hyd yn oed rywsut. Fe wnaethon nhw ddatrys y broblem, gweithio arni, gwyddoniaeth uwch, ac rydyn ni'n “fit_predict” yn unig o ddatblygiadau'r gorffennol, nid ar gyfer gwyddoniaeth, ond i roi hwb i'n hailddechrau.
Daeth allan a dweud nad wyf yn arbenigwr mewn meddygaeth ychwaith, ymddiheurodd am wastraffu eu hamser, a dangosodd un sleid i mi gyda'r ateb. Es i lawr i'r neuadd.
Maen nhw'n cyhoeddi'r is-dasg gyntaf - ni yw'r cyntaf, ac o bell ffordd.
Cyhoeddir yr ail a'r trydydd.
Maen nhw'n cyhoeddi'r trydydd - eto yn gyntaf ac eto gyda blaen.
Cyffredinol yw'r cyntaf.
Mae rhai yn y gynulleidfa yn gwenu ac yn edrych arna i gyda pharch. Roedd eraill, y rhai a oedd i bob golwg yn cael eu hystyried yn arbenigwyr yn y maes, wedi ennill grant ar gyfer y dasg hon ac wedi bod yn gwneud hyn ers blynyddoedd lawer, â mynegiant ychydig yn ystumiedig ar eu hwynebau.
Nesaf yw'r ail dasg, yr un gyda thri is-dasg ac sydd wedi'i symud ymlaen o bedwar diwrnod.
Yma hefyd ymddiheurais a dangosais ein un sleid eto.
Yr un stori. Dau yn gyntaf, un eiliad, cyffredin yn gyntaf.
Rwy’n meddwl mae’n debyg mai dyma’r tro cyntaf mewn hanes i asiantaeth gasglu ennill cystadleuaeth delweddu meddygol.
A nawr rydw i'n sefyll ar y llwyfan, maen nhw'n rhoi rhyw fath o ddiploma i mi ac rydw i'n cael fy peledu. Sut y fuck gall hynny fod? Mae'r academyddion hyn yn gwario arian trethdalwyr, yn gweithio i symleiddio a gwella ansawdd gwaith i feddygon, hynny yw, mewn egwyddor, fy nisgwyliad oes, a rhwygodd rhyw gorff y staff academaidd cyfan hwn i faner Prydain mewn ychydig nosweithiau.
Bonws i hyn yw, mewn timau eraill, y bydd gan fyfyrwyr graddedig sydd wedi bod yn gweithio ar y tasgau hyn ers misoedd lawer ailddechrau sy'n ddeniadol i AD, hynny yw, byddant yn cyrraedd y sgrin dechnoleg yn hawdd. Ac o flaen fy llygaid mae e-bost newydd ei dderbyn:
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.Yn gyffredinol, o'r llwyfan, dwi'n gofyn i'r gynulleidfa: “Oes rhywun yn gwybod ble dwi'n gweithio?” Roedd un o drefnwyr y gystadleuaeth yn gwybod - fe Googleed beth oedd TrueAccord. Nid yw'r gweddill. Rwy’n parhau: “Rwy’n gweithio i asiantaeth gasglu, ac yn y gwaith nid wyf yn gwneud Computer Vision na Deep Learning. Ac mewn sawl ffordd, mae hyn yn digwydd oherwydd bod adrannau AD Google Brain a Deepmind yn hidlo fy ailddechrau, heb roi cyfle i mi ddangos hyfforddiant technegol. "
Fe wnaethon nhw drosglwyddo'r dystysgrif, seibiant. Mae grŵp o academyddion yn fy nhynnu i o'r neilltu. Daeth i'r amlwg mai grŵp Iechyd gyda Deepmind yw hwn. Gwnaethant gymaint o argraff fel eu bod am siarad â mi ar unwaith am y swydd wag Peiriannydd Ymchwil yn eu tîm. (Fe wnaethon ni siarad. Parhaodd y sgwrs hon am 6 mis, pasiais fynd adref, cwis, ond cafodd ei dorri'n fyr ar y sgrin dechnoleg. Mae 6 mis o ddechrau cyfathrebu i'r sgrin dechnoleg yn amser hir. Mae'r aros hir yn rhoi blas o ddiwerth.Peiriannydd Ymchwil yn Deepmind yn Llundain, yn erbyn cefndir TrueAccord roedd cam cryf i fyny, ond yn erbyn cefndir fy sefyllfa bresennol mae'n gam i lawr.O bellter o ddwy flynedd sydd wedi mynd heibio ers hynny, mae'n dda na wnaeth.)
Casgliad
Tua'r un amser, derbyniais gynnyg gan Lyft, yr hwn a dderbyniais.
Yn seiliedig ar ganlyniadau’r ddwy gystadleuaeth hyn gyda MICAI, cyhoeddwyd y canlynol:
Hynny yw, er gwaethaf gwylltineb y syniad, mae ychwanegu erthyglau cynyddrannol a rhagargraffiadau trwy gystadlaethau yn gweithio'n dda. Ac yn y blynyddoedd dilynol fe wnaethom ei wneud hyd yn oed yn waeth.
Rydw i wedi bod yn gweithio yn Lyft am yr ychydig flynyddoedd diwethaf yn gwneud ceir Computer Vision/Dysgu dwfn ar gyfer Hunan Yrru. Hynny yw, cefais yr hyn yr oeddwn ei eisiau. A thasgau, a chwmni o statws uchel, a chydweithwyr cryf, a'r holl ddaioni eraill.
Dros y misoedd hyn, cefais gyfathrebu â'r ddau gwmni mawr Google, Facebook, Uber, LinkedIn, a gyda môr o fusnesau cychwynnol o wahanol feintiau.
Mae'n brifo'r holl fisoedd hyn. Mae'r bydysawd yn dweud wrthych rywbeth nad yw'n ddymunol iawn bob dydd. Gwrthod yn rheolaidd, gwneud camgymeriadau yn rheolaidd ac mae hyn i gyd yn cael ei flasu gan deimlad parhaus o anobaith. Nid oes unrhyw sicrwydd y byddwch yn llwyddo, ond mae teimlad eich bod yn ffwl. Mae’n atgoffa rhywun iawn o sut y ceisiais ddod o hyd i swydd yn syth ar ôl y brifysgol.
Credaf fod llawer yn chwilio am waith yn y cwm ac roedd popeth yn llawer haws iddynt. Y tric, yn fy marn i, yw hyn. Os ydych chi'n chwilio am swydd mewn maes rydych chi'n ei ddeall, mae gennych chi ddigon o brofiad, ac mae'ch ailddechrau'n dweud yr un peth, nid oes unrhyw broblemau. Cymerais ef a dod o hyd iddo. Mae llawer o swyddi gwag.
Ond os ydych chi'n chwilio am swydd mewn maes sy'n newydd i chi, hynny yw, pan nad oes unrhyw wybodaeth, dim cysylltiadau a bod eich ailddechrau'n dweud rhywbeth o'i le - ar hyn o bryd mae popeth yn dod yn hynod ddiddorol.
Ar hyn o bryd, mae recriwtwyr yn ysgrifennu ataf yn rheolaidd ac yn cynnig gwneud yr un peth rydw i'n ei wneud nawr, ond mewn cwmni gwahanol. Mae wir yn amser newid swyddi. Ond does dim pwynt mynd i wneud yr hyn rydw i'n dda yn ei wneud yn barod. Am beth?
Ond am yr hyn yr wyf ei eisiau, nid oes gennyf eto'r wybodaeth na'r llinellau yn fy ailddechrau. Gawn ni weld sut mae hyn i gyd yn dod i ben. Os aiff popeth yn iawn, ysgrifennaf y rhan nesaf. 🙂
Ffynhonnell: hab.com