Бұл суретті Артур Кузин түсірген (), блог жазбасының мазмұнын өте дәл қорытындылайды. Нәтижесінде, келесі әңгіме өте пайдалы және техникалық нәрсе ретінде емес, жұма оқиғасы сияқты қабылдануы керек. Сонымен қатар, мәтіннің ағылшын тіліндегі сөздерге бай екендігін атап өткен жөн. Мен олардың кейбірін қалай дұрыс аудару керектігін білмеймін, ал кейбірін аударғым келмейді.
Алғашқы екі эпизодта академиялық ортадан өндірістік ортаға өтудің қалай өткені ашылады. Бұл жерде әңгіме ары қарай не болғаны туралы болмақ.
2017 жылдың қаңтары болатын. Ол кезде менің жұмыс тәжірибем бір жылдан сәл артық болды және мен Сан-Францискода компанияда жұмыс істедім сияқты сер. Деректер ғалымы.
TrueAccord - бұл қарызды жинауды бастау. Қарапайым тілмен айтқанда – коллекторлық агенттік. Коллекционерлер әдетте көп хабарласады. Біз көптеген хаттар жібердік, бірақ аз қоңырау шалдық. Әрбір электрондық пошта компанияның веб-сайтына әкелді, онда борышкерге қарыз бойынша жеңілдік ұсынылды, тіпті бөліп төлеуге рұқсат берілді. Бұл тәсіл жақсы жинауға әкелді, масштабтауға және сот процестеріне азырақ ұшырауға мүмкіндік берді.
Компания қалыпты болды. Өнім анық. Басшылықтың есі дұрыс. Орналасқан жері жақсы.
Орташа алғанда, алқаптағы адамдар бір жерде бір жарым жылдай жұмыс істейді. Яғни, сіз жұмыс істейтін кез келген компания кішкентай ғана қадам. Бұл қадамда сіз біраз ақша жинайсыз, резюмеңізде жаңа білім, дағдылар, байланыстар мен сызықтар аласыз. Осыдан кейін келесі қадамға өту бар.
TrueAccord-тың өзінде мен электрондық пошта ақпараттық бюллетеньдерге ұсыныс жүйелерін қосуға, сондай-ақ телефон қоңырауларына басымдық беруге қатыстым. Әсер түсінікті және A/B тестілеу арқылы доллармен жақсы өлшенді. Мен келгенге дейін машиналық оқыту болмағандықтан, менің жұмысымның әсері жаман болмады. Тағы да, әлдеқашан оңтайландырылған нәрсеге қарағанда, бір нәрсені жақсарту оңайырақ.
Осы жүйелерде алты ай жұмыс істегеннен кейін олар менің негізгі жалақымды 150 мың доллардан 163 мың долларға дейін көтерді. Қоғамда 163 мың долларға жуық мем бар. Ол осы жерден аяғымен өседі.
Мұның бәрі керемет болды, бірақ ол ешқайда апармады немесе әкелді, бірақ ол жерде емес.
Мен TrueAccord компаниясына үлкен құрметпен қараймын, компанияны да, мен сонда жұмыс істеген жігіттерді де. Мен олардан көп нәрсе үйрендім, бірақ коллекторлық агенттікте ұзақ уақыт бойы ұсыныстар жүйесінде жұмыс істегім келмеді. Осы қадамнан сіз белгілі бір бағытта қадам басуға тура келді. Алға және жоғары емес болса, онда кем дегенде бүйірлік.
Маған не ұнамады?
- Машинаны оқыту тұрғысынан мәселелер мені қызықтырған жоқ. Маған сәнді, жас, яғни Deep Learning, Computer Vision, ғылымға немесе кем дегенде алхимияға жақын нәрсе керек еді.
- Стартапта, тіпті коллекторлық агенттікте жоғары білікті мамандарды жалдауда қиындықтар бар. Стартап ретінде ол көп төлей алмайды. Бірақ коллекторлық агенттік ретінде ол мәртебесін жоғалтады. Дөрекі айтқанда, танысқан қыз қайда жұмыс істейсің деп сұраса? Сіздің жауабыңыз: «Google-да» «коллекциялық агенттікке» қарағанда үлкен тапсырыстар естіледі. Мені Google және Facebook-те жұмыс істейтін достарым үшін, мен сияқты емес, олардың компаниясының атауы келесідей есік ашқаны мені аздап алаңдатты: сізді конференцияға немесе кездесуге спикер ретінде шақыруға болады немесе LinkedIn-де көбірек қызықты адамдар жазады. бір стақан шай үстінде кездесіп, әңгімелесу ұсынысымен. Мен өзім танымайтын адамдармен сөйлескенді жақсы көремін. Сондықтан, егер сіз Сан-Францискода тұрсаңыз, жазудан тартынбаңыз - кофе ішіп, сөйлесейік.
- Менен басқа компанияда үш Data Scientist болды. Мен машиналық оқытумен жұмыс істедім, олар осы жерден ертеңге дейін кез келген стартапта жиі кездесетін басқа Data Science тапсырмаларымен жұмыс істеді. Нәтижесінде олар машиналық оқытуды түсінбеді. Бірақ өсу үшін біреумен араласып, мақалалар мен соңғы жаңалықтарды талқылап, ақыл-кеңес сұрауым керек.
Не қол жетімді болды?
- Білімі: физика, информатика емес.
- Мен білетін жалғыз бағдарламалау тілі Python болды. Мен C++ тіліне ауысуым керек деген сезім болды, бірақ мен оған әлі жете алмадым.
- Өндірісте бір жарым жыл еңбек етті. Оның үстіне жұмыста мен Deep Learning немесе Computer Vision бағдарламаларын оқымадым.
- Түйіндемеде Deep Learning / Computer Vision туралы бірде-бір мақала жоқ.
- Kaggle Master жетістігі болды.
Сіз не қаладыңыз?
- Көптеген желілерді үйрету қажет болатын позиция және компьютерлік көру мүмкіндігіне жақынырақ.
- Бұл Google, Tesla, Facebook, Uber, LinkedIn және т.б. сияқты үлкен компания болса жақсы. Бір шымшым болса да, стартап жасайды.
- Маған командадағы машинаны оқыту бойынша ең үлкен сарапшы болудың қажеті жоқ. Аға жолдастарға, тәлімгерлерге және оқу үдерісін жеделдетуге тиісті қарым-қатынастың барлық түрлеріне өте қажеттілік болды.
- Өндірістік тәжірибесі жоқ түлектер жылына 300-500 мың АҚШ долларын құрайтын өтемақы туралы блог жазбаларын оқығаннан кейін мен сол диапазонға кіргім келді. Бұл мені қатты мазалайды емес, бірақ олар бұл әдеттегі құбылыс деп айтады, бірақ менде аз, демек бұл сигнал.
Тапсырма толығымен шешілетін болып көрінді, бірақ сіз кез келген компанияға секіре аласыз деген мағынада емес, егер сіз аштықтан өлсеңіз, бәрі орындалады. Яғни, ондаған немесе жүздеген әрекеттерді және әрбір сәтсіздік пен әр бас тартудың ауырсынуын назар аудару, жадты жақсарту және күнді 36 сағатқа дейін ұзарту үшін пайдалану керек.
Мен түйіндемемді өзгерттім, оны жібере бастадым және сұхбатқа бардым. Мен олардың көпшілігін HR-мен байланыс кезеңінде ұшып өттім. Көптеген адамдар C++ тілін талап етті, бірақ мен оны білмедім және мені C++ талап ететін позицияларға онша қызықтырмайтынымды қатты сезіндім.
Айта кету керек, шамамен сол уақытта Kaggle бойынша жарыстар түрінде кезеңдік ауысу болды. 2017 жылға дейін көптеген кестелік деректер және өте сирек сурет деректері болды, бірақ 2017 жылдан бастап компьютерлік көру тапсырмалары көп болды.
Өмір келесі режимде өтті:
- Күндізгі уақытта жұмыс.
- Техникалық экранда/сайтта сіз демалыс аласыз.
- Кештер мен демалыс күндері Kaggle + мақалалар / кітаптар / блог жазбалары
2016 жылдың соңы қоғамға қосылғаныммен есте қалды , бұл көп нәрсені оңайлатты. Қоғамда өндірістік тәжірибесі мол жігіттер көп, бұл бізге көптеген ақымақ сұрақтар қойып, көптеген ақылды жауаптар алуға мүмкіндік берді. Сондай-ақ, барлық жолақтардағы өте күшті машиналық оқыту мамандары көп, олар күтпеген жерден ODS арқылы мәселені Data Science туралы үнемі терең байланыспен жабуға мүмкіндік берді. Осы уақытқа дейін, ML тұрғысынан, ODS маған жұмыста алатынымнан бірнеше есе көп береді.
Әдеттегідей, ODS-те Kaggle және басқа сайттардағы жарыстарда жеткілікті мамандар бар. Командадағы мәселелерді шешу қызықты және нәтижелі, сондықтан әзілдер, ант беру, мемдар және басқа да көңілсіз ойын-сауық арқылы біз мәселелерді бір-бірлеп шеше бастадық.
2017 жылдың наурыз айында - Серега Мушинскиймен командада - үшінші орын . Kaggle бойынша алтын медаль + екі адамға 20 мың доллар. Бұл тапсырма бойынша спутниктік суреттермен жұмыс + UNet арқылы екілік сегменттеу жетілдірілді.
Сол наурызда мен NVidia-да өзін-өзі басқару командасымен сұхбатқа бардым. Мен Объектіні анықтау туралы сұрақтармен шынымен қиналдым. Білім жеткіліксіз болды.
Бақытымызға орай, дәл сол уақытта дәл осы DSTL-ден алынған аэрофотосуреттер бойынша «Объектілерді анықтау» байқауы басталды. Құдайдың өзі мәселені шешіп, жаңартуды бұйырды. Бір ай кештер мен демалыс күндері. Мен білімімді жинап, екінші орын алдым. Бұл байқаудың ережелерінде қызықты нюанс болды, бұл мені Ресейде федералды емес, федералды арналарда көрсетуге әкелді. Мен отырдым , және көптеген баспа және интернет-басылымдарда. Mail Ru Group менің және өз қаражатым есебінен аздап оң пиар алды, ал Ресейдегі іргелі ғылым 12000 XNUMX фунтқа байыды. Әдеттегідей бұл тақырыпта жазылған . Толық ақпарат алу үшін сол жерге барыңыз.
Дәл сол кезде маған Tesla рекрутері хабарласып, Computer Vision позициясы туралы сөйлесуді ұсынды. Мен келістім. Мен үйге апаратын жолды, екі технологиялық экранды, сайттағы сұхбатты аралап шықтым және Tesla-да AI директоры ретінде жаңадан жұмысқа қабылданған Андрей Карпатимен өте жағымды әңгіме өткіздім. Келесі кезең - фондық тексеру. Осыдан кейін Илон Маск менің өтінішімді жеке өзі мақұлдауға мәжбүр болды. Tesla компаниясының ақпаратты жарияламау туралы келісімі (NDA) бар.
Мен фондық тексеруден өткен жоқпын. Жалдаушы менің NDA-ны бұза отырып, желіде көп сөйлесетінімді айтты. Tesla-дағы сұхбат туралы бірдеңе айтқан жалғыз жерім ODS болды, сондықтан қазіргі гипотеза біреу скриншотты түсіріп, Tesla-да HR-ге жазды, мен жарыстан қауіп төндірмей шығарылдым. Ол кезде ұят болды. Енді оның орындалмағанына қуаныштымын. Менің қазіргі жағдайым әлдеқайда жақсы, бірақ Андреймен жұмыс істеу өте қызықты болар еді.
Осыдан кейін бірден мен Kaggle сайтындағы спутниктік суреттер байқауына қатыстым . Мәселе қарапайым және өте қызықсыз болды, оны ешкім шешкісі келмеді, бірақ бәрі тегін алтын медаль немесе ақшалай сыйлық алғысы келді. Сондықтан 7 адамнан тұратын Kaggle Masters командасымен темір лақтырамыз деп келістік. Біз 480 желіні «фит_болжау» режимінде оқыттық және олардан үш қабатты ансамбль жасадық. Біз жетінші болып мәреге жеттік. . Айтпақшы, жасаушы ретінде кеңінен танымал Джереми Ховард 23 аяқталды.
Байқау аяқталғаннан кейін мен AdRoll-да жұмыс істейтін досым арқылы олардың орнында Meetup ұйымдастырдым. Онда Planet Labs өкілдері жарысты ұйымдастыру және деректерді таңбалау өз тарапынан қандай болатыны туралы айтты. Kaggle-де жұмыс істейтін және жарысты бақылайтын Венди Кван оны қалай көргені туралы айтып берді. Мен шешімімізді, амалдарды, әдістерді және техникалық мәліметтерді сипаттадым. Аудиторияның үштен екісі бұл мәселені шешті, сондықтан сұрақтар өз деңгейінде қойылды және жалпы бәрі керемет болды. Джереми Ховард да сонда болды. Ол макеттерді қалай жинақтауды білмегендіктен және ансамбльдер салудың бұл әдісін мүлде білмегендіктен 23-орынға ие болғаны белгілі болды.
Машиналық оқыту бойынша алқаптағы кездесулер Мәскеудегі кездесулерден айтарлықтай ерекшеленеді. Әдетте, алқаптағы кездесулер төменгі болып табылады. Бірақ біздікі жақсы шықты. Өкінішке орай, түймені басып, бәрін жазып алу керек болған жолдас түймені баспады :)
Осыдан кейін мені дәл осы Planet Labs-те терең оқыту инженері лауазымымен сөйлесуге шақырды. Мен өтпедім. Бас тартудың тұжырымы - Deep Learning-те білім жеткіліксіз.
Мен әр байқауды жоба ретінде жасадым . DSTL мәселесі үшін біз жаздық және оны архивте орналастырды. Мақала емес, бәрібір нан. Мен сондай-ақ барлық адамдарға жарыстар, мақалалар, дағдылар және т.б. арқылы өздерінің LinkedIn профилін көбейтуді ұсынамын. LinkedIn профиліңізде қанша кілт сөз бар және адамдар сізге қаншалықты жиі хабарлама жібереді арасында оң корреляция бар.
Қыста-көктемде өте техникалы болсам, тамызға қарай білімім де, өзіме деген сенімім де болды.
Шілде айының соңында Lyft-те Data Science менеджері болып жұмыс істеген бір жігіт маған LinkedIn арқылы хабарласып, кофе ішуге және өмір, Lyft туралы, TrueAccord туралы сөйлесуге шақырды. Біз сөйлестік. Ол өз командасымен Data Scientist лауазымына сұхбат беруді ұсынды. Таңертеңнен кешке дейін Computer Vision / Deep Learning болған жағдайда опция жұмыс істеп тұрғанын айттым. Ол өз тарапынан ешқандай қарсылық жоқ деп сендірді.
Мен түйіндемемді жібердім, ол оны Lyft ішкі порталына жүктеп салды. Осыдан кейін рекрутер түйіндемемді ашып, мен туралы көбірек білуге шақырды. Алғашқы сөздерден-ақ ол үшін бұл формальдылық екені анық болды, өйткені оның түйіндемесінен «Мен Lyft үшін материал емеспін» деген түсінікті болды. Осыдан кейін түйіндемем қоқыс жәшігіне түсіп кетті деп ойлаймын.
Осы уақыт ішінде мен сұхбат беріп жатқанда, мен ODS-те өзімнің сәтсіздіктерім мен сәтсіздіктерімді талқыладым, жігіттер маған кері байланыс берді және кеңестер арқылы көмектесті, дегенмен, әдеттегідей, ол жерде достық троллингтер де көп болды.
ODS мүшелерінің бірі мені Lyft инженерлік директоры болып табылатын досымен байланыстыруды ұсынды. Айтылды орындалды. Мен Lyft-ке түскі асқа келдім, бұл досымнан басқа Deep Learning-тің үлкен жанкүйері болып табылатын Data Science бөлімінің басшысы және өнім менеджері бар. Түскі ас кезінде біз DL арқылы сөйлестік. Жарты жыл бойы 24/7 желілерді оқытып, текше метр әдебиеттерді оқып, Kaggle-де азды-көпті нақты нәтиже беретін тапсырмаларды орындағандықтан, мен терең оқыту туралы жаңа мақалалар тұрғысынан да, бірнеше сағат бойы сөйлесе аламын. практикалық әдістер.
Түскі астан кейін олар маған қарап: - сіздің әдемі екеніңіз бірден білініп тұр, бізбен сөйлескіңіз келе ме? Сонымен қатар, олар маған үйге апару + технологиялық экранды өткізіп жіберуге болатынын айтты. Және мені бірден сайтқа шақырады. Мен келістім.
Осыдан кейін рекрутер мені сайттан сұхбат алу үшін шақырды және ол көңілі толмады. Ол сенің басыңнан секірмеу туралы бірдеңе деп күбірледі.
келді. Сайттағы сұхбат. Әртүрлі адамдармен бес сағаттық қарым-қатынас. Deep Learning немесе машиналық оқыту туралы бірде-бір сұрақ болған жоқ. Deep Learning / Computer Vision жоқ болғандықтан, мені қызықтырмайды. Осылайша, сұхбат нәтижелері ортогональды болды.
Бұл рекрутер қоңырау шалып, құттықтаймын, сіз екінші сұхбатқа өттіңіз дейді. Мұның бәрі таң қалдырады. Екінші сайт қандай? Мен мұндайды естімеппін. Мен бардым. Мұнда бірнеше сағат бар, бұл жолы дәстүрлі машиналық оқыту туралы. Бұл жақсырақ. Бірақ әлі қызық емес.
Жалдаушы телефон соғып, үшінші сұхбаттан өттім деп құттықтайды және бұл соңғы болатынына ант береді. Мен оны көруге бардым, ол жерде DL де, түйіндеме де болды.
Менде көп ай бұрын ұсыныс болмайтынын айтқан. Мен техникалық дағдыларға емес, жұмсақ дағдыларға жаттығамын. Жұмсақ жағында емес, позиция жабылатыны немесе компания әлі жұмысқа қабылдамайтындығы туралы, бірақ жай ғана нарықты және үміткерлердің деңгейін сынап жатыр.
Тамыздың ортасы. Мен сыра іштім жарайды. Қараңғы ойлар. 8 ай өтті, әлі ұсыныс жоқ. Сыра астында шығармашылықпен айналысу жақсы, әсіресе шығармашылық біртүрлі болса. Менің ойыма бір ой келеді. Мен оны сол кезде MIT-де постдоктор болған Алексей Швецпен бөлісемін.
Егер сіз ең жақын DL/CV конференциясына қатысып, оның аясында өтетін жарыстарды көріп, бірдеңе жаттықтыру және жіберсеңіз ше? Ондағы барлық сарапшылар өз мансабын осыған негіздеп, көптеген айлар, тіпті жылдар бойы айналысып жатқандықтан, бізде мүмкіндік жоқ. Бірақ бұл қорқынышты емес. Біз мағыналы ұсыныс жасаймыз, соңғы орынға ұшамыз, содан кейін біз басқаларға ұқсамайтындығымыз туралы алдын-ала басып шығару немесе мақала жазамыз және шешіміміз туралы сөйлесеміз. Мақала LinkedIn сайтында және сіздің түйіндемеңізде бар.
Яғни, бұл өзекті болып көрінеді және түйіндемеде дұрысырақ кілт сөздер бар, бұл техникалық экранға өту мүмкіндігін сәл арттыруы керек. Менден код пен өтініштер, Алексейден мәтіндер. Ойын, әрине, бірақ неге жоқ?
Айтылды орындалды. Біз Google іздеген ең жақын конференция MICCAI болды және ол жерде жарыстар болды. Біз біріншісін алдық. Бұл болды . Тапсырмада 3 қосалқы тапсырма бар. Мерзімге 8 күн қалды. Мен таңертең ұйықтадым, бірақ мен бұл идеядан бас тартпадым. Мен құбырларымды Kaggle-дан алып, оларды спутниктік деректерден медициналық деректерге ауыстырдым. 'fit_predict'. Алексей әр мәселе бойынша шешімдердің екі беттік сипаттамасын дайындады, біз оны жібердік. Дайын. Теорияда сіз дем шығара аласыз. Бірақ сол шеберханаға басқа тапсырма бар екені белгілі болды () үш қосалқы тапсырмамен және оның мерзімі 4 күнге ұзартылды, яғни біз сол жерде «fit_predict» жасай аламыз және оны жібере аламыз. Біз осылай істедік.
Kaggle-ден айырмашылығы, бұл жарыстардың өзіндік академиялық ерекшеліктері болды:
- Көшбасшылар тақтасы жоқ. Өтініштер электрондық пошта арқылы жіберіледі.
- Шешімді семинарда конференцияға ұсынуға топ өкілі келмесе, сіз жұмыстан шығарыласыз.
- Сіздің көшбасшылар тақтасындағы орныңыз конференция барысында ғана белгілі болады. Академиялық драманың бір түрі.
MICCAI 2017 конференциясы Квебек қаласында өтті. Шынымды айтсам, қыркүйекке қарай мен күйе бастадым, сондықтан жұмыстан бір апта демалыс алып, Канадаға бару идеясы қызықты көрінді.
Конференцияға келді. Мен бұл шеберханаға келдім, мен ешкімді танымаймын, мен бұрышта отырмын. Барлығы бір-бірін таниды, сөйлеседі, ақылды медициналық сөздерді шығарады. Бірінші байқауға шолу. Қатысушылар сөйлеп, шешімдері туралы айтады. Ол жерде салқын, жарқыраған. Менің кезегім. Ал мен тіпті ұяламын. Олар мәселені шешті, онымен жұмыс істеді, ғылымды дамытты, және біз ғылым үшін емес, резюмемізді жақсарту үшін өткен оқиғалардан таза «болжадық».
Ол шығып, мен де медицина саласының маманы емес екенімді айтты, уақыттарын босқа өткізгені үшін кешірім сұрады және маған шешімі бар бір слайд көрсетті. Мен залға түстім.
Олар бірінші қосалқы тапсырманы жариялайды - біз біріншіміз және маржа бойынша.
Екінші және үшіншілері жарияланады.
Олар үшіншісін жариялайды - бірінші және қайтадан жетекшімен.
Генерал бірінші.
Көрермендердің кейбірі күлімдеп, маған құрметпен қарайды. Басқалары, шамасы, осы саланың маманы деп есептелетін, бұл тапсырма үшін грант ұтып алып, ұзақ жылдар бойы осымен айналысып жүргендердің жүздері сәл бұрмаланған.
Келесі екінші тапсырма, үш қосалқы тапсырмасы бар және төрт күнге алға жылжыған тапсырма.
Міне, мен де кешірім сұрап, тағы бір слайдымызды көрсеттім.
Дәл сол әңгіме. Екі бірінші, бір секунд, бірінші ортақ.
Менің ойымша, бұл коллекторлық агенттіктің медициналық бейнелеу байқауында жеңіске жетуі тарихта бірінші рет болуы мүмкін.
Енді мен сахнада тұрмын, олар маған қандай да бір диплом беріп жатыр, мені бомбалады. Бұл қалай болуы мүмкін? Бұл академиктер салық төлеушілердің ақшасын жұмсап, дәрігерлердің жұмысын жеңілдету және сапасын жақсарту үшін жұмыс істейді, яғни теориялық тұрғыдан алғанда, менің өмір сүру ұзақтығым, және кейбір орган осы академиялық қызметкерлерді бірнеше кеште Британ туына жыртып тастады.
Басқа командаларда осы тапсырмалармен көп айлар бойы жұмыс істеген аспиранттар HR үшін тартымды түйіндемеге ие болады, яғни олар технологиялық экранға оңай жетеді. Менің көз алдымда жаңадан алынған электрондық пошта:
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.Жалпы, мен сахнадан-ақ көрерменнен: «Менің қайда жұмыс істейтінімді білетіндер бар ма?» деп сұраймын. Байқауды ұйымдастырушылардың бірі білді - ол TrueAccord не екенін Google-ден іздеді. Қалғандары жоқ. Мен жалғастырамын: «Мен коллекторлық агенттікте жұмыс істеймін, жұмыста мен Computer Vision немесе Deep Learning қолданбаймын. Көп жағдайда бұл Google Brain және Deepmind кадрлар бөлімдері менің түйіндемемді сүзгіден өткізіп, техникалық дайындықты көрсетуге мүмкіндік бермегендіктен болады. "
Олар сертификат тапсырды, үзіліс. Бір топ академик мені шетке тартады. Бұл Deepmind бар денсаулық тобы екені белгілі болды. Олардың таңғалғаны сонша, олар менімен өз командасындағы инженер-зерттеуші бос орны туралы сөйлескісі келді. (Біз сөйлестік. Бұл әңгіме 6 айға созылды, мен үйге бару, викторинадан өттім, бірақ техникалық экранда қысқартылды. Байланыс басталғаннан бастап техникалық экранға дейін 6 ай ұзақ уақыт. Ұзақ күту дәм береді. Лондондағы Deepmind ғылыми-зерттеу инженері, TrueAccord фонында күшті қадам болды, бірақ менің қазіргі лауазымым фонында бұл төмендеу. Содан бері өткен екі жыл қашықтықта бұл жақсы. олай емес деп.)
қорытынды
Шамамен сол уақытта мен Lyft-тен ұсыныс алдым, мен оны қабылдадым.
MICCAI-мен осы екі байқаудың нәтижелері бойынша келесілер жарияланды:
Яғни, идеяның жабайылығына қарамастан, конкурстар арқылы қосымша мақалалар мен алдын ала басып шығару жақсы нәтиже береді. Ал кейінгі жылдары біз оны одан сайын нашарлаттық.
Мен Lyft-те соңғы екі жыл бойы компьютерлік көру/өздігінен басқарылатын көліктерге арналған терең оқыту бойынша жұмыс істеп жатырмын. Яғни, мен қалағанымды алдым. Тапсырмалар, жоғары мәртебелі компания, күшті әріптестер және басқа да жақсылықтар.
Осы айларда мен Google, Facebook, Uber, LinkedIn ірі компанияларымен және әртүрлі көлемдегі стартаптар теңізімен байланыста болдым.
Осы айлардың бәрі ауырды. Ғалам сізге күн сайын өте жағымды емес нәрсені айтады. Үнемі бас тарту, үнемі қателесу және мұның бәрі тұрақты үмітсіздік сезімімен дәмделеді. Сіздің табысқа жетуіңізге кепілдік жоқ, бірақ сіз ақымақ екенсіз деген сезім бар. Бұл менің университеттен кейін бірден жұмыс табуға тырысқанымды еске түсіреді.
Менің ойымша, көп адамдар алқаптан жұмыс іздеп жүрді және оларға бәрі оңай болды. Менің ойымша, айла осы. Егер сіз өзіңіз түсінетін салада жұмыс іздеп жүрсеңіз, тәжірибеңіз мол болса және түйіндемеңізде де солай болса, ешқандай проблема жоқ. Мен оны алып, таптым. Бос орындар көп.
Бірақ егер сіз өзіңіз үшін жаңа салада жұмыс іздеп жатсаңыз, яғни білім, байланыс болмаса және түйіндемеңізде бірдеңе дұрыс емес болса - дәл осы сәтте бәрі өте қызықты болады.
Дәл қазір жалдаушылар маған үнемі хат жазып, мен қазір істеп жатқан нәрсені, бірақ басқа компанияда жасауды ұсынады. Жұмыс орнын ауыстыратын кез келді. Бірақ мен жақсы болған нәрсені істеудің мағынасы жоқ. Не үшін?
Бірақ мен қалаған нәрсе үшін менің түйіндемемдегі білім де, жолдар да жоқ. Мұның бәрі қалай аяқталатынын көрейік. Егер бәрі жақсы болса, келесі бөлімді жазамын. 🙂
Ақпарат көзі: www.habr.com