Бул сүрөт Артур Кузинге таандык (), блог постунун мазмунун абдан так жалпылайт. Натыйжада, төмөнкү баян өтө пайдалуу жана техникалык нерсе катары эмес, жума окуясы сыяктуу кабыл алынышы керек. Кошумчалай кетсек, тексттин англис тилиндеги сөздөргө бай экендигин белгилей кетүү керек. Мен алардын айрымдарын кантип туура которууну билбейм, кээ бирлерин которгум келбейт.
Биринчи эки эпизоддо академиялык чөйрөдөн өнөр жай чөйрөсүнө өтүү кандайча ишке ашканы айтылат. Бул жерде баарлашуу кийинки окуя тууралуу болмокчу.
2017-жылдын январь айы болчу. Ал кезде мен бир жылдан бир аз ашык иш стажым бар эле жана мен Сан-Францискодо компанияда иштечүмүн сыяктуу Sr. Data Scientist.
TrueAccord - бул карыздарды чогултуу. Жөнөкөй сөз менен айтканда - коллекциялык агенттик. Коллекционерлер көбүнчө көп чалышат. Биз көп кат жөнөттүк, бирок аз чалдык. Ар бир электрондук кат компаниянын веб-сайтына алып келди, анда карызкорго карызга жеңилдик сунушталып, ал тургай бөлүп төлөөгө уруксат берилген. Бул ыкма жакшыраак чогултууга алып келди, масштабды кеңейтүүгө жана сот иштерине азыраак дуушар болууга мүмкүндүк берди.
Компания кадимки эле. продукт ачык-айкын. Жетекчилик акыл-эстүү. Жайгашкан жери жакшы.
Өрөөндөгүлөр орто эсеп менен бир жерде бир жарым жылдай иштешет. Башкача айтканда, сиз иштеген ар бир компания кичинекей гана кадам. Бул кадамда сиз бир аз акча чогултуп, резюмеңизде жаңы билимдерди, көндүмдөрдү, байланыштарды жана сызыктарды аласыз. Андан кийин кийинки этапка өтүү болот.
TrueAccord'тун өзүндө мен электрондук почта маалымат бюллетендерине сунуштоо системаларын тиркөөгө, ошондой эле телефон чалууларына артыкчылык берүүгө катыштым. Таасири түшүнүктүү жана A/B тестирлөө аркылуу доллар менен жакшы өлчөнгөн. Мен келгенге чейин машина үйрөнүү болбогондуктан, менин ишимдин таасири жаман болгон жок. Дагы бир жолу, буга чейин оптималдаштырылган нерсеге караганда бир нерсени жакшыртуу оңой.
Бул системаларда алты ай иштегенден кийин, алар менин базалык маянамды 150 миң доллардан 163 миң долларга чейин көтөрүштү. Коомчулукта 163 миң долларга жакын мем бар. Бул жерден буттары менен өсөт.
Мунун баары сонун болду, бирок ал эч жакка алып барган жок, же алып келди, бирок ал жерде эмес.
Мен TrueAccord компаниясын да, ал жерде иштеген балдарды да абдан сыйлайм. Мен алардан көп нерсени үйрөндүм, бирок коллекциялык агенттикте рекомендация системалары боюнча көпкө иштегим келген жок. Бул кадамдан сиз кандайдыр бир багытта кадам ташташыңыз керек болчу. Алдыга жана өйдө эмес болсо, анда жок дегенде капталга.
Мага эмнеси жаккан жок?
- Машина үйрөнүү көз карашынан алганда, көйгөйлөр мени кызыктырган жок. Мен модалуу, жаштык, башкача айтканда, Deep Learning, Computer Vision, илимге же жок дегенде алхимияга жакын нерсени кааладым.
- Стартапта, жада калса коллекциялык агенттикте жогорку квалификациялуу кадрларды жалдоодо көйгөйлөр бар. Стартап катары ал көп төлөй албайт. Бирок коллекциялык агенттик катары статусун жоготот. Орозо айтканда, сүйлөшүп жүргөн кыз кайда иштейсиң деп сураса? Сиздин жообуңуз: "Google'да" "коллектордук агенттикке" караганда жакшыраак угулат. Мени Google жана Facebookта иштеген досторум үчүн, менден айырмаланып, алардын компаниясынын аталышы төмөнкүдөй эшиктерди ачканы мени бир аз тынчсыздандырды: сизди конференцияга же жолугушууга спикер катары чакырса болот же LinkedInде кызыктуураак адамдар жазышат. жолугуп, бир стакан чай үстүндө баарлашуу сунушу менен. Мен чындап эле тааныбаган адамдар менен баарлашканды жакшы көрөм. Андыктан, эгер сиз Сан-Францискодо жашасаңыз, жазуудан тартынбаңыз - кофе ичип, сүйлөшөлү.
- Менден тышкары компанияда үч Data Scientist иштеген. Мен машинаны үйрөнүү үстүндө иштеп жаткам, алар болсо ушул жерден эртеңкиге чейин бардык стартаптарда кеңири таралган башка Data Science тапшырмаларынын үстүндө иштеп жатышты. Натыйжада, алар чындап эле машина үйрөнүүнү түшүнүшкөн эмес. Бирок өсүш үчүн кимдир бирөө менен баарлашып, макалаларды жана акыркы окуяларды талкуулашым керек, акырында кеңеш сурашым керек.
Эмне жеткиликтүү болгон?
- Билими: информатика эмес, физика.
- Мен билген жалгыз программалоо тили Python болчу. Мен C++ га өтүшүм керек деген сезим пайда болду, бирок мен дагы эле ага жете алган жокмун.
- Ондурушто бир жарым жыл иштеген. Анын үстүнө жумушта мен Deep Learning же Computer Vision боюнча окуган эмесмин.
- Резюмеде Deep Learning / Computer Vision боюнча бир дагы макала жок.
- Kaggle Master жетишкендиги болду.
Эмнени кааладың?
- Көптөгөн тармактарды үйрөтүү керек болгон позиция жана компьютердик көрүнүшкө жакыныраак.
- Google, Tesla, Facebook, Uber, LinkedIn ж.б. сыяктуу чоң компания болсо жакшы болот. Бир чымчым болсо да, стартап жасамак.
- Мен командадагы машина үйрөнүү боюнча эң чоң эксперт болуунун кереги жок. Окуу процессин тездетууге тийиш болгон старший жолдошторго, насаатчыларга жана байланыштын бардык турлеруне абдан муктаж болгон.
- Өндүрүштүк тажрыйбасы жок бүтүрүүчүлөр жылына 300-500 миң доллар компенсацияга ээ болгондугу жөнүндө блог билдирүүлөрүн окугандан кийин, мен ошол эле диапазонго киргим келди. Бул мени абдан тынчсыздандырган жок, бирок алар бул кадимки көрүнүш деп айтышкандыктан, менде азыраак, демек бул сигнал.
Тапшырма толугу менен чечиле тургандай көрүндү, бирок сиз кандайдыр бир компанияга секире аласыз деген мааниде эмес, тескерисинче, ачка болсоңуз, баары жакшы болот. Башкача айтканда, ондогон же жүздөгөн аракеттерди жана ар бир ийгиликсиздиктен жана ар бир четке кагуудан келген оору, көңүлдү курчутуу, эс тутумду жакшыртуу жана күндү 36 саатка узартуу үчүн колдонулушу керек.
Мен резюмемди оңдоп, аны жөнөтө баштадым жана интервьюга бара баштадым. Мен HR менен байланыш баскычында алардын көбүн учуп өттүм. Көптөгөн адамдар C++ тилин талап кылышкан, бирок мен аны билчү эмесмин, жана менде C++ талап кылынган кызматтарга анча кызыкпайм деп катуу сезимде болчумун.
Белгилеп кетсек, болжол менен ошол эле мезгилде Kaggle боюнча мелдештердин түрүнө өтүү фазасы болгон. 2017-жылга чейин таблицалык маалыматтар көп жана өтө сейрек сүрөт маалыматтары бар болчу, бирок 2017-жылдан баштап компьютердик көрүү тапшырмалары көп болгон.
Жашоо төмөнкү режимде өттү:
- Күндүз иште.
- Технологиялык экранда / сайтта сиз эс аласыз.
- Кечинде жана дем алыш күндөрү Kaggle + макалалар / китептер / блог билдирүүлөрү
2016-жылдын аягы менин жамаатка киргеним менен коштолду , бул көп нерсени жөнөкөйлөттү. Коомчулукта өндүрүштүк бай тажрыйбасы бар жигиттер көп, бул бизге көптөгөн акылсыз суроолорду берүүгө жана көптөгөн акылдуу жоопторду алууга мүмкүндүк берди. Ошондой эле бардык тилкелердеги абдан күчтүү машина үйрөнүү адистери бар, алар күтүлбөгөн жерден ODS аркылуу маселени Data Science жөнүндө үзгүлтүксүз терең байланыш менен жабууга мүмкүндүк берди. Ушул убакка чейин, ML жагынан, ODS мага жумушта алгандан бир нече эсе көп берет.
Ооба, адаттагыдай эле, ODS Kaggle жана башка сайттар боюнча мелдештерде жетиштүү адистерге ээ. Командада маселелерди чечүү кызыктуу жана жемиштүү, андыктан тамашалар, сөгүнүү, мемдер жана башка көңүл ачуулар менен биз маселелерди биринин артынан бири чече баштадык.
2017-жылдын март айында - Серега Мушинский менен командада - үчүнчү орун үчүн . Kaggle боюнча алтын медаль + эки кишиге 20 миң доллар. Бул тапшырмада спутниктик сүрөттөр менен иштөө + UNet аркылуу бинардык сегментациялоо жакшыртылды.
Ошол эле март айында мен NVidiaга Self Driving командасы менен интервьюга бардым. Объектти аныктоо боюнча суроолор менен чындап эле кыйналдым. Билими жетишсиз болчу.
Бактыга жараша, ошол эле учурда, ошол эле DSTLден абадан тартылган сүрөттөр боюнча Объектти аныктоо конкурсу башталды. Маселени чечип, жаңыланууну Кудай өзү буйруган. Кечинде жана дем алыш күндөрү бир ай. Билимимди алып, экинчи орунду алдым. Бул сынактын эрежелеринде кызыктуу нюанс бар болчу, бул мени Россияда федералдык эмес, федералдык каналдарда көрсөтүүгө алып келди. мен чыктым , жана бир топ басма жана интернет басылмаларында. Mail Ru Group менин эсебимден жана өздөрүнүн акчасынан бир аз оң пиар алып, Россияда фундаменталдык илим 12000 миң фунтка байыган. Адаттагыдай эле ушул темада жазылган . чоо-жайын билүү үчүн ал жакка барыңыз.
Ошол эле учурда Tesla компаниясынын жалдоочусу мени менен байланышып, Computer Vision позициясы тууралуу сүйлөшүүнү сунуштады. Мен макул болдум. Мен үйгө алып баруудан, эки технологиялык экрандан, жеринде маектешүүдөн өтүп, Теслада AI директору болуп жаңы эле жумушка алынган Андрей Карпати менен абдан жагымдуу маектештим. Кийинки этап - фон текшерүү. Андан кийин Илон Маск менин арызымды жеке өзү бекитиши керек болчу. Тесланын ачыкка чыгарбоо келишими (NDA) бар.
Мен фон текшерүүдөн өткөн жокмун. Жалдоочу мен NDAны бузуп, онлайн режиминде көп сүйлөшөм деди. Тесладагы интервью жөнүндө мен эч нерсе айткан жалгыз жер ODS болду, андыктан азыркы гипотеза кимдир бирөө скриншот алып, Тесладагы HRге жазган, жана мен жарыштан коркунучтуу түрдө четтетилдим. Ошондо уят эле. Эми андан майнап чыкпаганына сүйүнөм. Менин азыркы абалым алда канча жакшыраак, бирок Андрей менен иштешүү абдан кызыктуу болмок.
Андан кийин дароо эле мен Kaggle спутниктен тартылган сүрөттөр сынагына кирдим . Маселе жөнөкөй жана өтө кызыксыз болгон, аны эч ким чечүүнү каалабаган, бирок баары бекер алтын медаль же акчалай сыйлык алууну каалашкан. Ошондуктан, 7 адамдан турган Каггл мастерлеринин командасы менен темир ыргытабыз деп макулдаштык. Биз 480 тармакты 'fit_predict' режиминде үйрөтүп, алардан үч кабаттуу ансамбль түздүк. Жетинчи болуп бүттүк. . Баса, жаратуучу катары кеңири таанылган Жереми Ховард 23 аяктады.
Сынак аяктагандан кийин AdRollдо иштеген досум аркылуу алардын имаратында Meetup уюштурдум. Ал жерде «Planet Labs» компаниясынын өкүлдөрү сынакты уюштуруу жана маалыматтарды белгилөө алар тараптан кандай экени тууралуу айтып беришти. Кагглда иштеген жана сынакты көзөмөлдөгөн Венди Кван аны кандай көргөнү тууралуу айтып берди. Мен биздин чечимди, амалдарды, ыкмаларды жана техникалык деталдарды сүрөттөп бердим. Аудиториянын үчтөн экиси бул көйгөйдү чечти, андыктан суроолор так коюлду жана жалпысынан баары сонун болду. Жереми Ховард да ошол жерде болчу. Ал макетти тизгенди билбегендиктен, ансамбльдерди куруунун мындай ыкмасын такыр билбегендиктен 23-орунга жеткен экен.
Өрөөндөгү машина үйрөнүү боюнча жолугушуулар Москвадагы жолугушуулардан кескин айырмаланат. Эреже катары, өрөөндө жолугушуулар ылдый болуп саналат. Бирок биздики жакшы болуп чыкты. Тилекке каршы, кнопканы басып, баарын жазышы керек болгон жолдош кнопканы баспай калды :)
Андан кийин, мен ошол эле Planet Labs жана дароо эле жеринде Deep Learning Инженеринин кызматы менен сүйлөшүүгө чакырылдым. Мен аны өткөргөн жокмун. Баш тартуунун формулировкасы - Deep Learning боюнча билим жетишсиз.
Ар бир сынакты долбоор катары иштеп чыктым . DSTL көйгөйү үчүн биз жазган жана архивге жайгаштырды. Макала эмес, нан дагы. Мен башкаларга да LinkedIn профилин сынактар, макалалар, көндүмдөр жана башкалар аркылуу көбөйтүүнү сунуштайм. LinkedIn профилиңизде канча ачкыч сөздөр бар жана адамдардын сизге канчалык көп билдирүү жөнөтүүсү ортосунда оң корреляция бар.
Эгерде кышында жана жазында мен абдан техникалуу болсом, августка чейин менде билим да, өзүмө да ишеним пайда болду.
Июль айынын аягында Lyftте Data Science менеджери болуп иштеген бир жигит мага LinkedIn аркылуу байланышып, кофе ичип, жашоо, Lyft жана TrueAccord жөнүндө баарлашууга чакырды. Биз сүйлөштүк. Ал өзүнүн командасы менен маалымат таануучу кызматына интервью берүүнү сунуштады. Мен эртеден кечке чейин Computer Vision / Deep Learning болсо, опция иштеп жатканын айттым. Ал тараптан эч кандай каршылыктар жок деп ишендирди.
Мен резюмемди жибердим, ал аны Lyftтин ички порталына жүктөдү. Ошондон кийин жалдоочу резюмемди ачып, мен жөнүндө көбүрөөк билүү үчүн чакырды. Алгачкы сөздөрүнөн эле ал үчүн бул формалдуулук экени айкын болду, анткени анын резюмесинде «Мен Lyft үчүн материал эмесмин» деп ачык эле көрүнүп турду. Ошондон кийин менин резюмем таштанды челекке кетти окшойт.
Ушул убакыттын ичинде, мен интервью берип жатканда, мен ODSте өзүмдүн каталарым менен кулаган жерлеримди талкууладым, балдар мага ой-пикирлерин айтып, кеңештери менен ар тараптан жардам беришти, бирок, адаттагыдай эле, ал жерде достук троллинг да көп болду.
ODS мүчөлөрүнүн бири мени Lyft компаниясынын инженердик директору болгон досу менен байланыштырууну сунуштады. Жок эртеби кылганга караганда айтып коюу. Мен Lyftке түшкү тамакка келем, бул досумдан тышкары маалымат илиминин жетекчиси жана Deep Learningдин чоң күйөрманы болгон Продукт менеджери бар. Түшкү тамакта биз DL боюнча сүйлөштүк. Мен жарым жыл бою 24/7 тармактарды үйрөтүп, куб метр адабияттарды окуп, Kaggleде аздыр-көптүр айкын натыйжаларды берген тапшырмаларды аткаргандыктан, мен жаңы макалалар боюнча да, бир нече саат бою Deep Learning жөнүндө сүйлөшө алмакмын. практикалык техникалар.
Түшкү тамактан кийин алар мени карап, - сенин сулуу экениң дароо эле көрүнүп турат, биз менен сүйлөшкүң келеби? Андан тышкары, алар мага үйгө алып баруу + технологиялык экранды өткөрүп жиберүү мүмкүн экенин кошумчалашты. Ошондо мени дароо сайтка чакырышат. Мен макул болдум.
Ошондон кийин, ал жалдоочу мени жеринде маектешүүгө чакырды, ал нааразы болду. Ал сенин башыңдан секирип кетпесин деп бир нерселерди кобурады.
келди. Сайттагы интервью. Ар кандай адамдар менен беш саат баарлашуу. Deep Learning же машинаны үйрөнүү жөнүндө бир дагы суроо болгон жок. Deep Learning / Computer Vision жок болгондуктан, мен кызыкпайм. Ошентип, интервьюнун жыйынтыгы ортогоналдуу болду.
Бул жалдоочу чалып, "куттуктайбыз, сиз экинчи жеринде интервьюга өттүңүз" дейт. Мунун баары таң калыштуу. Экинчи сайт деген эмне? Мен мындай нерсени эч качан уккан жокмун. Мен бардым. Ал жерде бир нече саат бар, бул жолу салттуу машина үйрөнүү жөнүндө. Бул жакшыраак. Бирок дагы деле кызык эмес.
Жалдоочу мен үчүнчү жеринде маектешүүдөн өттүм деп куттуктап чалып, бул акыркысы болот деп ант берет. Мен аны көргөнү барсам, DL да, резюме да бар экен.
Менде көп ай мурун эч кандай сунуш болбойт деп айткан болчу. Техникалык көндүмдөргө эмес, жумшактыкка үйрөтөм. Жумшак жагында эмес, позиция жабыла тургандыгы же компания азырынча жумушка алынбай жаткандыгы боюнча, жөн гана рынокту жана талапкерлердин деңгээлин сынап жатат.
Августтун ортосу. Мен пиво ичтим, макул. Кара ойлор. 8 ай өттү, дагы деле сунуш жок. Айрыкча чыгармачылык кызык болсо, сырдын астында чыгармачылык менен алектенген жакшы. Менин оюма бир идея келет. Мен аны ошол кезде MITде постдок болгон Алексей Швец менен бөлүшөм.
Эгер сиз жакынкы DL/CV конференциясына катышып, анын алкагында өтүп жаткан мелдештерди көрүп, бир нерсени машыктырып, тапшырсаңызчы? Ал жактагы бардык эксперттер карьераларын ушуга куруп, көп айлар, атүгүл жылдар бою бул иш менен алектенгендиктен, бизде эч кандай мүмкүнчүлүк жок. Бирок бул коркунучтуу эмес. Биз кандайдыр бир мааниге ээ баш ийип, акыркы орунга учуп, андан кийин биз башкалардай эмес экенибизди алдын ала басып же макала жазып, чечимибиз жөнүндө сүйлөшөбүз. Ал эми макала LinkedInде жана резюмеңизде мурунтан эле бар.
Башкача айтканда, бул актуалдуу окшойт жана резюмеде туура ачкыч сөздөр бар, алар технологиялык экранга чыгуу мүмкүнчүлүгүн бир аз жогорулатат. Менден код жана билдирүүлөр, Алексейден тексттер. Албетте, оюн, бирок эмне үчүн?
Жок эртеби кылганга караганда айтып коюу. Эң жакын жайгашкан конференция MICCAI болду жана ал жерде мелдештер болгон. Биринчисин алдык. Бул болгон . Тапшырмада 3 кошумча тапшырма бар. Белгиленген мөөнөткө 8 күн калды. Эртең менен ойгондум, бирок оюмдан баш тарткан жокмун. Мен түтүктөрүмдү Kaggleден алып, спутниктик маалыматтардан медициналык маалыматтарга өткөрдүм. 'fit_predict'. Алексей ар бир маселе боюнча эки барактан турган чечимдердин сыпаттамасын даярдап, биз аны жөнөттүк. Даяр. Теориялык жактан алганда, сиз дем ала аласыз. Бирок ошол эле цехтин дагы бир тапшырмасы бар экен () үч кошумча тапшырма менен жана анын мөөнөтү 4 күнгө жылдырылды, башкача айтканда, биз ал жакка "fit_predict" жасап, жөнөтө алабыз. Биз ушундай кылдык.
Kaggle айырмаланып, бул сынактар өздөрүнүн академиялык өзгөчөлүктөрү бар:
- Лидер тактасы жок. Тапшыруу электрондук почта аркылуу жөнөтүлөт.
- Эгер команданын өкүлү семинардагы конференцияга чечимди көрсөтүүгө келбесе, сиз чыгарыласыз.
- Лидер тактасындагы ордуңуз конференция учурунда гана белгилүү болот. Академиялык драманын бир түрү.
MICCAI 2017 конференциясы Квебек шаарында өттү. Чынын айтсам, сентябрь айында мен күйө баштадым, ошондуктан жумуштан бир жума эс алып, Канадага баруу идеясы кызыктуу көрүндү.
Конференцияга келди. Мен бул Семинарга келдим, эч кимди тааныбайм, бурчта отурам. Баары бири-бирин тааныйт, баарлашышат, акылдуу медициналык сөздөрдү ыргытышат. Биринчи сынакка обзор. Катышуучулар чыгып сүйлөп, чечимдери жөнүндө айтып беришет. Ал жерде муздак, жаркыраган. Менин кезегим. А мен эмнегедир уялып жатам. Алар маселени чечишти, анын үстүндө иштешти, илимди өнүктүргөн жана биз илим үчүн эмес, резюмебизди көтөрүү үчүн өткөн окуялардан таза "болжолдонуп жатабыз".
Ал чыгып, мен да медицина боюнча адис эмесмин деп, убакытты текке кетиргеним үчүн кечирим сурап, мага чечими бар бир слайдды көрсөттү. Мен коридорго түшүп кеттим.
Алар биринчи кошумча тапшырманы жарыялашат - биз биринчибиз жана айырма менен.
Экинчи жана үчүнчүлөрү жарыяланды.
Алар үчүнчү жарыялайт - кайра биринчи жана кайра коргошун менен.
Генерал биринчи.
Аудиториянын айрымдары жылмайып, мени сый-урмат менен карашат. Башкалардын, кыязы, бул иш үчүн грант утуп алган жана көп жылдардан бери ушул тармактын эксперти деп эсептелгендердин жүздөрү бир аз бурмаланган.
Кийинки экинчи тапшырма, үч кошумча тапшырмасы бар жана төрт күнгө жылдырылды.
Бул жерде мен дагы кечирим сурап, биздин бир слайдды дагы көрсөттүм.
Ошол эле окуя. Эки биринчи, бир экинчи, жалпы биринчи.
Менин оюмча, бул коллекциялык агенттик медициналык сүрөт тартуу боюнча сынакты тарыхта биринчи жолу жеңип алса керек.
Эми мен сахнада турам, алар мага кандайдыр бир диплом тапшырып жатышат, мени бомбалап жатышат. Бул кантип болсун? Бул академиктер салык төлөөчүлөрдүн акчасын коротуп, дарыгерлердин жумушун жөнөкөйлөштүрүү жана сапатын жакшыртуу үчүн иштеп жатышат, башкача айтканда, теориялык жактан алганда, менин өмүрүмдүн узактыгы, жана кайсы бир орган бул академиялык кызматкерлерди бир нече кечинде Британиянын желегине тытып салды.
Башка командаларда бул тапшырмалардын үстүндө көп айлар бою иштеген аспиранттар HR үчүн жагымдуу резюмеге ээ болушат, башкача айтканда, алар технологиялык экранга оңой жете алышат. Менин көз алдымда жаңы кабыл алынган электрондук почта бар:
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.Дегеле, сахнадан эле көрүүчүлөргө: “Менин иштеген жеримди ким билет?” деп сурайм. Сынактын уюштуруучуларынын бири билген - ал TrueAccord эмне экенин Google'да издеген. Калгандары жок. Мен уланттым: «Мен коллекциялык агенттикте иштейм, жумушта мен Computer Vision да, Deep Learning да кылбайм. Жана көп жагынан, бул Google Brain жана Deepmind кадрлар бөлүмдөрү менин резюмемди чыпкалап, техникалык окууну көрсөтүүгө мүмкүнчүлүк бербегендиктен болот. "
Алар күбөлүк тапшырышты, тыныгуу. Академиктердин бир тобу мени четке тартат. Бул Deepmind менен Ден соолук тобу экени белгилүү болду. Алар ушунчалык таасирленди, алар дароо мени менен өз командасындагы инженер-изилдөөчү бош орун жөнүндө сүйлөшкүсү келди. (Биз сүйлөштүк. Бул сүйлөшүү 6 айга созулду, мен үйгө алып баруу, викторинадан өттүм, бирок технологиялык экранда үзүлүп калды. Байланыш башталгандан 6 ай технологиялык экранга чейин көп убакыт. Узак күтүү даам берет. Лондондогу Deepmind изилдөө инженери, TrueAccord фонунда күчтүү кадам болду, бирок менин азыркы позициямдын фонунда бул бир тепкич болуп саналат.Андан бери өткөн эки жыл аралыгында бул жакшы. андай эмес деп.)
жыйынтыктоо
Болжол менен ошол эле убакта мен Lyft компаниясынан сунуш алдым, мен аны кабыл алдым.
MICCAI менен бул эки сынактын жыйынтыгы боюнча төмөндөгүлөр жарыяланды:
Башкача айтканда, идеянын жапайы болгонуна карабастан, конкурстар аркылуу кошумча макалаларды жана алдын ала басып чыгарууларды кошуу жакшы иштейт. Ал эми кийинки жылдарда биз аны ого бетер начарлаттык.
Мен акыркы эки жылдан бери Lyftте иштеп жатам, компьютердик көрүнүш/өзүн-өзү башкаруучу унаалар үчүн терең үйрөнүү. Башкача айтканда, мен каалаган нерсени алдым. Жана милдеттер, жана жогорку статусу бар компания, күчтүү кесиптештер жана башка бардык жакшылыктар.
Бул айларда мен Google, Facebook, Uber, LinkedIn ири компаниялары жана ар кандай өлчөмдөгү стартаптар деңизи менен байланышта болдум.
Бул айлардын баарын оорутту. Аалам сизге күн сайын анча жагымдуу эмес нерсени айтып турат. Үзгүлтүксүз баш тартуу, үзгүлтүксүз ката кетирүү жана мунун баары туруктуу үмүтсүздүк сезими менен жыпар жыттуу. Ийгиликке жетээриңизге кепилдик жок, бирок сизди келесоо деген сезим бар. Бул университетти аяктагандан кийин кантип жумуш табууга аракет кылганымды эске салат.
Менимче, көптөр өрөөндө жумуш издеп жүрүшкөн жана аларга баары бир топ жеңил болгон. Менин оюмча, айла ушунда. Эгерде сиз өзүңүз түшүнгөн, тажрыйбасы мол, резюмеңизде дал ушундай деп жазылган тармакта жумуш издеп жүрсөңүз, анда эч кандай көйгөй жок. Мен аны алып, таптым. Бош орундар көп.
Бирок сиз үчүн жаңы болгон тармакта жумуш издеп жатсаңыз, башкача айтканда, эч кандай билим, байланыштар жок болсо жана сиздин резюмеңизде туура эмес нерсе айтылганда - бул учурда баары өтө кызыктуу болуп калат.
Учурда жалдоочулар мага дайыма кат жазышып, мен азыр кылып жаткан нерсени, бирок башка компанияда жасоону сунушташат. Чын эле жумуш алмаштырууга убакыт келди. Бирок мен буга чейин жакшы болгон нерсени жасоонун эч кандай мааниси жок. Эмне үчүн?
Бирок мен каалаган нерсе үчүн, менин резюмемде билим да, саптар дагы жок. Мунун баары кантип бүтөөрүн карап көрөлү. Эгер баары жакшы болсо, кийинки бөлүгүн жазам. 🙂
Source: www.habr.com