Irudi hau Arthur Kuzin-ena da (), nahiko zehatz laburbiltzen du blogeko mezuaren edukia. Ondorioz, hurrengo narrazioa ostiraleko istorio baten antzera hauteman behar da, oso erabilgarria eta teknikoa den zerbait bezala baino. Horrez gain, azpimarratzekoa da testua ingelesezko hitzetan aberatsa dela. Ez dakit nola itzuli behar diren horietako batzuk, eta ez ditut batzuk itzuli nahi.
Ingurune akademikotik industriarako trantsizioa nola gertatu zen agerian geratzen da lehenengo bi ataletan. Honetan, hurrengoan gertatutakoari buruzkoa izango da solasaldia.
2017ko urtarrila zen. Garai hartan, urtebete baino gehiagoko lan esperientzia nuen eta San Frantziskon lan egiten nuen enpresan bezala Sr. Datuen zientzialaria.
TrueAccord zorra biltzeko abiarazte bat da. Termino sinpleetan - bilketa agentzia bat. Biltzaileek asko deitzen dute normalean. Mezu elektroniko asko bidali ditugu, baina dei gutxi egin ditugu. Mezu elektroniko bakoitzak enpresaren webgunera eramaten zuen, non zordunari zorra deskontu bat eskaintzen zitzaion, eta baita zatika ordaintzeko ere. Ikuspegi honek bilketa hobea ekarri zuen, eskalatzeko eta auzietarako esposizio txikiagoa ahalbidetu zuen.
Enpresa normala zen. Produktua argia da. Kudeaketa sanoa da. Kokapena ona da.
Batez beste, bailarako jendeak leku bakarrean egiten du lan urte eta erdi inguru. Hau da, lan egiten duzun edozein enpresa urrats txiki bat besterik ez da. Urrats honetan diru pixka bat bilduko duzu, ezagutza, trebetasun, konexio eta ildo berriak eskuratuko dituzu zure curriculumean. Horren ondoren, hurrengo faserako trantsizioa dago.
TrueAccord-en bertan, posta elektronikoko buletinei gomendio sistemak eransten nituen, baita telefono deiak lehenesten ere. Eragina ulergarria da eta dolarretan nahiko ondo neurtu zen A/B proben bidez. Nire iritsi aurretik ikaskuntza automatikoa ez zegoenez, nire lanaren eragina ez zen txarra izan. Berriz ere, askoz errazagoa da zerbait hobetzea dagoeneko oso optimizatuta dagoen zerbait baino.
Sistema hauetan sei hilabetez lanean aritu ondoren, nire oinarrizko soldata igo zuten 150 $-tik 163 $-ra. Komunitatean 163k $ inguruko meme bat dago. Hankekin hazten da hemendik.
Hau guztia zoragarria zen, baina ez zuen inora eramaten, edo eramaten zuen, baina ez hara.
Errespetu handia diot TrueAccordri, bai enpresari eta baita bertan lan egin nuen mutilei ere. Haiengandik asko ikasi nuen, baina ez nuen denbora luzez lan egin nahi bilketa agentzia batean gomendio sistemetan. Urrats honetatik norabideren bat eman behar izan zenuten. Aurrera eta gorantz ez bada, gutxienez alboetara.
Zer ez zait gustatu?
- Ikaskuntza automatikoaren ikuspegitik, arazoek ez ninduten hunkitu. Modako zerbait nahi nuen, gaztea, hau da, Deep Learning, Computer Vision, zientziatik hurbil samarra edo alkimiatik behintzat.
- Startup batek, eta baita bilketa agentzia batek ere, arazoak ditu kualifikazio handiko langileak kontratatzeko. Startup gisa, ezin du asko ordaindu. Baina bilketa agentzia gisa, egoera galtzen du. Gutxi gorabehera, zita batean neska batek non lan egiten duzun galdetzen badu? Zure erantzunak: "Google-n"-k "bilketa agentzia" baino hobeto entzuten du. Zertxobait kezkatu ninduen Googlen eta Facebook-en lan egiten duten lagunei, niri ez bezala, haien enpresaren izenak ateak ireki zizkidala: hitzaldi edo topaketa batera gonbida zaitezke hizlari gisa, edo pertsona interesgarri gehiagok LinkedIn-en idazten du. te edalontzi baten aurrean elkartzeko eta solas egiteko eskaintzarekin. Asko gustatzen zait ezagutzen ez dudan jendearekin komunikatzea. Beraz, San Frantziskon bizi bazara, ez izan zalantzarik idatzi, goazen kafea hartzera eta hitz egitera.
- Niz gain, hiru Data Scientist aritu ziren lanean enpresan. Ikaskuntza automatikoan ari nintzen, eta haiek beste Data Science lanetan ari ziren, hemendik biharko edozein startuptan ohikoak direnak. Ondorioz, ez zuten benetan ulertzen ikaskuntza automatikoa. Baina hazteko, norbaitekin komunikatu behar dut, artikuluak eta azken garapenak eztabaidatu eta aholkuak eskatu, azkenean.
Zer zegoen eskuragarri?
- Hezkuntza: fisika, ez informatika.
- Ezagutzen nuen programazio-lengoaia bakarra Python zen. C++-ra aldatu behar nuela sentsazioa zegoen, baina oraindik ezin nuen horretara iritsi.
- Urte eta erdiko lana industrian. Gainera, lanean ez nuen ikasi ez Deep Learning ez Computer Vision.
- Ez da Deep Learning / Computer Vision buruzko artikulu bakar bat ere curriculumean.
- Kaggle Master lorpen bat zegoen.
Zer nahi zenuen?
- Sare asko entrenatzea beharrezkoa izango den posizioa, eta ikusmen informatikotik gertuago.
- Hobe da Google, Tesla, Facebook, Uber, LinkedIn, etab bezalako enpresa handi bat bada. Gutxi gorabehera, startup batek nahiko luke.
- Ez dut taldeko ikaskuntza automatikoko aditurik handiena izan behar. Goi mailako burkideen, tutoreen eta era guztietako komunikazioen premia handia zegoen, ikasketa prozesua azkartu behar zuena.
- Industria-esperientziarik ez duten lizentziadunek urtean 300-500 mila dolarreko ordainsaria nola duten jakiteko blogeko argitalpenak irakurri ondoren, tarte berean sartu nahi nuen. Ez da horrek hainbeste molestatzen nauela, baina hori ohikoa den fenomenoa dela esaten dutenez, baina gutxiago daukat, orduan hau seinale da.
Zereginak guztiz konpongarria zirudien, baina ez edozein enpresatara salto egin dezakezun zentzuan, baizik eta gosea hiltzen bazara, dena ondo aterako dela. Hau da, hamarnaka edo ehunka saiakera, eta porrot eta errefus bakoitzaren mina, fokua zorrozteko, memoria hobetzeko eta eguna 36 ordura luzatzeko erabili behar dira.
Nire curriculuma moldatu, bidaltzen hasi nintzen eta elkarrizketetara joaten hasi nintzen. Horietako gehienak hegan egin nituen HR-ekin komunikazioaren fasean. Jende askok C++ eskatzen zuen, baina nik ez nekien, eta sentsazio handia nuen ez nintzela oso interesatuko C++ eskatzen zuten postuetan.
Aipatzekoa da garai berean Kaggle-ko lehiaketa motan fase-trantsizioa izan zela. 2017 baino lehen datu taula asko zeuden eta oso gutxitan irudien datuak, baina 2017tik aurrera ordenagailu bidezko ikusmeneko zeregin asko zeuden.
Bizitza honako modu honetan joan zen:
- Egunean zehar lan egitea.
- Pantaila teknologikoa / gunean atsedena hartzen duzunean.
- Arratsalde eta asteburuetan Kaggle + artikuluak / liburuak / blogeko argitalpenak
2016. urtearen amaiera komunitatean sartu izanak markatu zuen , eta horrek gauza asko sinplifikatu zituen. Komunitatean esperientzia industrial aberatsa duten mutil asko daude, eta horri esker galdera ergel asko egin eta erantzun adimentsu asko lortu ditugu. Mota guztietako ikaskuntza automatikoko espezialista oso indartsu asko ere badaude, eta horrek, ustekabean, aukera eman zidan, ODS bidez, gaia Data Scienceri buruzko ohiko komunikazio sakon batekin ixteko. Orain arte, MLari dagokionez, ODS-k lanean lortzen dudana baino askotan gehiago ematen dit.
Beno, ohi bezala, ODS-k nahikoa espezialista ditu lehiaketetan Kaggle eta beste gune batzuetan. Taldean arazoak konpontzea dibertigarriagoa eta produktiboagoa da, beraz, txantxa, zin, meme eta bestelako entretenimendu nerdyekin, arazoak banan-banan konpontzen hasi ginen.
2017ko martxoan - Serega Mushinskyrekin talde batean - hirugarren postua . Urrezko domina Kaggle-n + 20 $ birentzat. Zeregin honetan, satelite-irudiekin + UNet bidezko segmentazio bitarrarekin lana hobetu zen.
Martxo horretan bertan, NVidian elkarrizketa batera joan nintzen Self Driving taldearekin. Asko kostatu zitzaidan Objektuen Detekzioari buruzko galderekin. Ez zegoen ezagutza nahikorik.
Zorionez, aldi berean, DSTL bereko aireko irudiei buruzko Object Detection lehiaketa hasi zen. Jainkoak berak agindu zuen arazoa konpontzeko eta berritzeko. Arratsalde eta asteburuetako hilabetea. Ezagutza jaso eta bigarren amaitu nuen. Lehiaketa honek Γ±abardura interesgarri bat zuen arauetan, eta horrek eragin zuen Errusian kate federaletan eta ez hain federaletan erakustea. Lortu nintzen , eta paperezko eta sareko argitalpen mordo batean. Mail Ru Group-ek PR apur bat jaso zuen nire kontura eta bere diruaren truke, eta Errusiako oinarrizko zientzia 12000 librarekin aberastu zen. Ohi bezala, gai honi buruz idatzi zen . Joan xehetasunetarako.
Aldi berean, Tesla erreklutatzaile bat nirekin harremanetan jarri zen eta Computer Vision posizioari buruz hitz egiteko eskaini zidan. Ados jarri nintzen. Etxera eraman nuen, bi pantaila teknologiko, tokiko elkarrizketa bat eta oso elkarrizketa atsegina izan nuen Teslan AI zuzendari gisa kontratatu berri zuten Andrei Karpathyrekin. Hurrengo etapa atzeko planoaren egiaztapena da. Horren ostean, Elon Musk-ek nire eskaera pertsonalki onartu behar izan zuen. Teslak Ez-Dibulgaziorako Akordio (NDA) zorrotza du.
Ez nuen atzeko planoaren egiaztapena gainditu. Kontratatzaileak esan zuen sarean asko txateatzen dudala, NDA urratuz. Teslan egindako elkarrizketa bati buruz ezer esan nion toki bakarra ODS izan zen, beraz, egungo hipotesia norbaitek pantaila-argazkia hartu eta Teslako HR-ri idatzi ziola da, eta lasterketatik kendu nindutela arriskutik kanpo. Pena zen orduan. Orain pozik nago ez dela funtzionatu. Nire egungo posizioa askoz hobea da, nahiz eta Andreyrekin lan egitea oso interesgarria izango litzatekeen.
Berehala, Kaggle-ren satelite bidezko irudien lehiaketan murgildu nintzen . Arazoa sinplea eta oso aspergarria zen; inork ez zuen konpondu nahi, baina denek nahi zuten doako urrezko domina edo diru sari bat. Horregatik, 7 laguneko Kaggle Masters osatutako talde batekin, burdina botako genuela adostu genuen. 480 sare entrenatu ditugu 'fit_predict' moduan eta hiru solairuko multzo bat egin dugu haiekin. Zazpigarren geratu ginen. . Bide batez, Jeremy Howard, sortzaile bezala ezaguna dena 23 amaitu.
Lehiaketa amaitu ostean, AdRoll-en lan egiten zuen lagun baten bitartez, Meetup bat antolatu nuen haien lokaletan. Planet Labs-eko ordezkariek euren aldetik lehiaketaren antolakuntza eta datuen markaketa nolakoa izan den hitz egin zuten bertan. Wendy Kwanek, Kaggle-n lan egiten duen eta lehiaketa gainbegiratu zuenak, nola ikusi zuen hitz egin zuen. Gure irtenbidea, trikimailuak, teknikak eta xehetasun teknikoak deskribatu nituen. Ikusleen bi herenak arazo hau konpondu zuten, beraz, galderak punturaino egin ziren eta orokorrean dena polita izan zen. Jeremy Howard ere han zegoen. 23. postuan geratu zen, maketa pilatzen ez zekiela eta multzoak eraikitzeko metodo hori batere ezagutzen ez zuelako.
Ikaskuntza automatikoaren haraneko topaketak oso desberdinak dira Moskuko topaketak. Oro har, bailarako topaketak hondoa dira. Baina gurea ondo atera zen. Tamalez, botoia sakatu eta dena grabatu behar zuen lagunak ez zuen botoia sakatu :)
Horren ostean, Planet Labs honetako Deep Learning Engineer postuarekin hitz egitera gonbidatu ninduten eta berehala bertan. Ez nuen pasatu. Ezezkoaren idazkera da Deep Learning-en ezagutza nahikorik ez dagoela.
Lehiaketa bakoitza proiektu gisa diseinatu nuen . Idatzi genuen DSTL arazorako eta arxiv-en argitaratu zuen. Ez artikulu bat, baina oraindik ogia. Gainera, beste guztiei gomendatzen diet bere LinkedIn profila puztzea lehiaketa, artikulu, trebetasun eta abarren bidez. Korrelazio positiboa dago zure LinkedIn profilean zenbat gako-hitz dituzun eta jendeak bidaltzen dizun maiztasunarekin.
Neguan eta udaberrian oso teknikoa banintz, orduan abuzturako ezagutza eta autokonfiantza banuen.
Uztailaren amaieran, Lyft-en Datu Zientzien kudeatzaile gisa lan egiten zuen tipo bat nirekin harremanetan jarri zen LinkedIn-en eta kafea hartzera eta bizitzari buruz, Lyft-i buruz, TrueAccord-i buruz hitz egitera gonbidatu ninduen. Hitzegin genuen. Data Scientist lanposturako bere taldearekin elkarrizketatzeko eskaini zuen. Aukera funtzionatzen ari dela esan dut, beti ere Goizetik arratsaldera Konputagailu Ikuspegia / Deep Learning bada. Bere aldetik ez dagoela inolako eragozpenik ziurtatu du.
Nire curriculuma bidali nuen eta Lyft-en barneko atalera igo zuen. Horren ostean, kontratatzaileak deitu zidan curriculuma ireki eta niri buruz gehiago jakiteko. Lehen hitzetatik, argi zegoen berarentzat formalitate bat zela, bere curriculumetik begi-bistakoa baitzen "ez naiz Lyftentzako materiala". Horren ondoren nire curriculuma zakarrontzira sartu zela uste dut.
Denbora honetan guztian, elkarrizketatzen ninduten bitartean, ODS-en nire hutsegite eta hutsegiteen inguruan eztabaidatu nuen eta mutilek iritzia eman zidaten eta ahalik eta modu guztietan lagundu zidaten aholkuekin, nahiz eta, ohi bezala, han ere lagunarteko trolling asko egon.
ODSko kideetako batek bere lagunarekin konektatzea eskaini zidan, hau da, Lyft-eko Ingeniaritza zuzendaria. Esan baino lehenago egin. Lyft-era etortzen naiz bazkaltzera, eta lagun honetaz gain, Deep Learning-en zale handia den Datuen Zientziako arduradun bat eta Product manager bat ere badaude. Bazkarian DLri buruz hitz egin genuen. Eta urte erdiz 24/7 sareak entrenatzen aritu naizenez, metro kubiko literatura irakurri eta Kaggle-n zereginak emaitza gutxi-asko argiekin egiten ditudanez, Deep Learning-ari buruz orduz hitz egin nezake, bai artikulu berriei dagokienez, bai teknika praktikoak.
Bazkalostean begiratu zidaten eta esan zidaten: berehala ikusten da guapoa zarela, nahi al duzu gurekin hitz egin? Gainera, etxera eraman + pantaila teknologikoa saltatu daitekeela argi daukadala gaineratu dute. Eta berehala gonbidatuko nautela tokira. Ados jarri nintzen.
Horren ostean, kontratatzaile hark deitu zidan tokiko elkarrizketa bat antolatzeko, eta ez zegoen pozik. Zerbait marmar egin zuen zure buru gainetik ez salto egiteari buruz.
Etorri. Bertako elkarrizketa. Bost orduko komunikazioa pertsona ezberdinekin. Ez zegoen galdera bakar bat ere Deep Learning-ari buruz, edo printzipioz ikaskuntza automatikoari buruz. Deep Learning / Computer Vision ez dagoenez, ez zait interesatzen. Beraz, elkarrizketaren emaitzak ortogonalak izan ziren.
Kontratatzaile honek deitzen du eta esaten du: zorionak, tokiko bigarren elkarrizketara iritsi zara. Hau guztia harrigarria da. Zein da bigarren tokian? Ez dut inoiz halakorik entzun. joan nintzen. Ordu pare bat daude bertan, oraingoan ohiko ikaskuntza automatikoari buruzkoa. Hobe da hori. Baina oraindik ez da interesgarria.
Kontratatzaileak zorionez deitzen dio hirugarren tokiko elkarrizketa gainditu nuelako eta hau azkena izango dela zin egiten du. Ikustera joan nintzen eta DL eta CV bat zeuden.
Hilabete askotan aurretik izan nuen eskaintzarik ez zela egongo esan zidana. Ez naiz trebetasun teknikoetan entrenatuko, bigunetan baizik. Ez alde bigunean, postua itxiko dela edo enpresa oraindik kontratatzen ez duela, baizik eta merkatua eta hautagaien maila probatzen ari dela.
Abuztuaren erdialdean. Garagardoa ondo edan nuen. Pentsamendu ilunak. 8 hilabete igaro dira eta oraindik ez dago eskaintzarik. Garagardoaren azpian sormena izatea ona da, batez ere sormena arraroa bada. Ideia bat datorkit burura. Alexey Shvets-ekin partekatzen dut, garai hartan MIT-en postdoktoregoa zena.
Zer gertatzen da hurbilen dagoen DL/CV hitzaldia hartzen baduzu, horren barruan egiten diren lehiaketak ikusi, zerbait entrenatu eta aurkeztu? Bertan dauden aditu guztiak bere karrera horretan eraikitzen ari direnez eta hilabete asko edo urte asko daramatzatenez, ez dugu aukerarik. Baina ez da beldurgarria. Bidalketa esanguratsu batzuk egiten ditugu, azken tokira hegan egiten dugu eta, horren ondoren, aurreinprimaketa edo artikulu bat idazten dugu nola ez garen beste guztiak bezalakoak eta gure erabakiari buruz hitz egiten dugu. Eta artikulua dagoeneko LinkedIn-en eta zure curriculumean dago.
Hau da, badirudi garrantzitsua dela eta curriculumean gako-hitz zuzenagoak daudela, eta horrek zertxobait areagotu beharko lituzke teknologia pantailara iristeko aukerak. Kodea eta nire bidalketak, Alexeyren testuak. Jolasa, noski, baina zergatik ez?
Esan baino lehenago egin. Googlen bilatu genuen gertueneko konferentzia MICCAI izan zen eta egia esan lehiaketak zeuden bertan. Lehenengoa jo dugu. Zen . Zereginak 3 azpiataza ditu. 8 egun falta ziren epea bukatzeko. Goizean soildu nintzen, baina ez nion ideiari uko egin. Kaggle-ren kanalizazioak hartu nituen eta sateliteen datuetatik medikuetara aldatu nituen. 'egoki_aurreikusi'. Alexeyk arazo bakoitzerako soluzioen bi orrialdeko deskribapena prestatu zuen eta bidali genuen. Prest. Teorian, arnasa bota dezakezu. Baina konturatu zen tailer bererako beste zeregin bat zegoela () hiru azpizereginekin eta bere epea 4 egunez aurreratu zela, hau da, 'fit_predict' egin dezakegu bertan eta bidali. Horixe egin genuen.
Kaggle-k ez bezala, lehiaketa hauek zehaztasun akademiko propioak zituzten:
- Ez dago sailkapenik. Bidalketak posta elektronikoz bidaltzen dira.
- Taldeko ordezkari bat Tailerrean konferentzian konponbidea aurkeztera etortzen ez bada kendu egingo zara.
- Zure sailkapenean zure lekua konferentzian baino ez da ezagutzen. Drama akademiko moduko bat.
MICCAI 2017 konferentzia Quebec hirian egin zen. Egia esateko, irailerako erretzen hasia nintzen, beraz, lanetik astebete atseden hartu eta Kanadara joateko ideia interesgarria iruditu zitzaidan.
Konferentziara etorri. Tailer honetara etorri naiz, ez dut inor ezagutzen, txoko batean eserita nago. Denek elkar ezagutzen dute, komunikatzen dira, mediku hitz burutsuak botatzen dituzte. Lehenengo lehiaketaren errepasoa. Parte hartzaileek euren erabakiei buruz hitz egin eta hitz egiten dute. Han fresko dago, distira batekin. Nire txanda. Eta nolabait ere lotsatzen naiz. Arazoa konpondu zuten, landu zuten, zientzia aurreratu zuten, eta iraganeko garapenetatik "fit_predict" hutsa gara, ez zientziarako, gure curriculuma sustatzeko baizik.
Atera eta medikuntzan aditua ere ez naizela esan zuen, denbora galtzeagatik barkamena eskatu zuen eta diapositiba bat erakutsi zidan irtenbidearekin. Aretora jaitsi nintzen.
Lehenengo azpiataza iragartzen dute - gu lehenak gara, eta alde batetik.
Bigarren eta hirugarrenak iragartzen dira.
Hirugarrena iragartzen dute -berriz lehen eta berriro markagailuarekin.
Orokorra da lehena.
Publikoetako batzuek irribarre egiten dute eta errespetuz begiratzen didate. Beste batzuk, itxuraz arloko aditutzat hartzen zirenak, beka bat irabazi zuten zeregin horretarako eta urte askoan horretan aritu zirenak, aurpegian espresioa apur bat desitxuratua zuten.
Hurrengoa bigarren zeregina da, hiru azpizeregin dituena eta lau egunez aurreratu dena.
Hemen ere barkamena eskatu nuen eta berriro erakutsi nuen gure diapositiba bakarra.
Istorio bera. Bi lehenengo, bigarren bat, ohikoa lehenengo.
Uste dut historian bilketa agentzia batek irudi medikoen lehiaketa bat irabazten duen lehen aldia dela ziurrenik.
Eta orain oholtza gainean nago, diploma moduko bat ematen didate eta bonbardatu egiten naute. Nola demontre izan daiteke hori? Akademiko hauek zergadunen dirua xahutzen ari dira, medikuen lanaren kalitatea sinplifikatzeko eta hobetzeko lanean ari dira, hau da, teorian, nire bizi-itxaropena, eta zenbait erakundek langile akademiko oso hau britainiar bandera sartu zuen arratsalde gutxitan.
Honen abantaila da beste talde batzuetan, zeregin horietan hilabete asko daramatzaten graduondoko ikasleek HR-entzat erakargarria den curriculuma izango dutela, hau da, pantaila teknologikora erraz iritsiko direla. Eta nire begien aurrean jaso berri den mezu elektroniko bat daukat:
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.Oro har, oholtzatik bertatik, ikusleei galdetzen diet: Β«Inork ba al daki non lan egiten dudan?Β». Lehiaketaren antolatzaileetako batek bazekien: TrueAccord zer zen Googlen bilatu zuen. Gainerakoak ez dira. Jarraitzen dut: βBilketa agentzia batean egiten dut lan, eta lanean ez dut ez Computer Vision ez Deep Learning egiten. Eta modu askotan, Google Brain eta Deepmind-eko HR sailek nire curriculuma iragazten dutelako gertatzen da, ez didatelako prestakuntza teknikoa erakusteko aukerarik ematen. "
Ziurtagiria entregatu zuten, atsedenaldia. Akademiko talde batek alde batera uzten nau. Agertu zen Deepmind-eko Osasun taldea dela. Hain txundituta geratu ziren, non berehala hitz egin nahi izan zidaten beren taldeko Ikerketa Ingeniari lanpostuaz. (Hitz egin genuen. Elkarrizketa honek 6 hilabete iraun zuen, etxera eramatea, galdetegia gainditu nuen, baina pantaila teknologikoan laburtu egin zen. Komunikazioa hasi zenetik 6 hilabeteko pantaila teknologikora arte denbora luzea da. Itxaronaldi luzeak zaporea ematen du. alferrikakotasuna.Londresko Deepmind-eko ikertzaile ingeniaria, TrueAccord-en atzealdean gorakada handia izan zen, baina nire egungo posizioaren atzealdean beherakada bat da.Ordutik pasatu diren bi urteko distantziatik, ona da. ez zela egin.)
Ondorioa
Garai berean, Lyft-en eskaintza bat jaso nuen, eta onartu nuen.
MICCAIrekin egindako bi lehiaketa horien emaitzen arabera, honako hauek argitaratu ziren:
Hau da, ideia basatia izan arren, lehiaketa bidez artikulu gehigarriak eta aurreinprimaketak gehitzeak ondo funtzionatzen du. Eta hurrengo urteetan are okerrago egin genuen.
Azken bi urteetan Lyft-en lan egin dut, Auto gidatzeko autoentzako Computer Vision/Deep Learning egiten. Hau da, nahi nuena lortu nuen. Eta zereginak, eta estatus handiko enpresa bat, eta lankide sendoak, eta beste ontasun guztiak.
Hilabete hauetan, Google, Facebook, Uber, LinkedIn eta hainbat tamainatako startup-ekin harremana izan nuen.
Hilabete hauetan guztietan min hartu zuen. Unibertsoak egunero oso atsegina ez den zerbait esaten dizu. Aldizkako arbuioa, aldian-aldian akatsak egitea eta hori guztia itxaropen-sentimendu iraunkor batekin zaporetuta dago. Ez dago arrakasta izango duzun bermerik, baina ergela zarela sentimendua dago. Oso gogorarazten du unibertsitatearen ostean lana bilatzen saiatu nintzena.
Uste dut asko bailaran lan bila zebiltzala eta dena askoz errazagoa zitzaiela. Trikimailua, nire ustez, hau da. Ulertzen duzun arlo batean lan bila bazabiltza, esperientzia handia baduzu eta zure curriculumak gauza bera esaten badu, ez dago arazorik. Hartu eta aurkitu nuen. Lanpostu asko daude.
Baina zuretzat berria den arlo batean lan bila bazabiltza, hau da, ezagutzarik, konexiorik ez dagoenean eta zure curriculumak zerbait gaizki esaten duenean - une honetan dena oso interesgarria bihurtzen da.
Oraintxe bertan, kontratatzaileek aldizka idazten didate eta orain egiten dudan gauza bera egiteko eskaintzen didate, baina beste enpresa batean. Benetan lana aldatzeko garaia da. Baina ez du ezertarako balio dagoeneko ona naizen hori egitera joateak. Zertarako?
Baina nahi dudanerako, berriz ere ez dut ez ezagutzarik ez lerrorik nire curriculumean. Ea nola bukatzen den hau guztia. Dena ondo badoa, hurrengo zatia idatziko dut. π
Iturria: www.habr.com