ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਤੱਕ (ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਇੰਜਣਾਂ ਤੋਂ ਦਫਤਰ ਪਲੈਂਕਟਨ ਤੱਕ)। ਤੀਜਾ ਹਿੱਸਾ

ਇਹ ਤਸਵੀਰ ਆਰਥਰ ਕੁਜਿਨ ਦੀ ਹੈ (n01z3), ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਦੀ ਸਮਗਰੀ ਦਾ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਬਿਰਤਾਂਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਉਪਯੋਗੀ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਵਾਂਗ ਸਮਝਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹੈ. ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਦਾ ਸਹੀ ਅਨੁਵਾਦ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ।

ਪਹਿਲਾ ਭਾਗ।
ਦੂਜਾ ਭਾਗ.

ਅਕਾਦਮਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਉਦਯੋਗਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਕਿਵੇਂ ਹੋਈ, ਇਹ ਪਹਿਲੇ ਦੋ ਐਪੀਸੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ, ਗੱਲਬਾਤ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੋਇਆ।

ਇਹ ਜਨਵਰੀ 2017 ਸੀ। ਉਸ ਸਮੇਂ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਕੰਮ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਲ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਸੀ ਅਤੇ ਮੈਂ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਸੈਨ ਫਰਾਂਸਿਸਕੋ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਸੀ | TrueAcord ਜਿਵੇਂ ਸ੍ਰ. ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ.

TrueAccord ਇੱਕ ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਉਗਰਾਹੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ। ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ - ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਏਜੰਸੀ। ਕੁਲੈਕਟਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਭੇਜੀਆਂ, ਪਰ ਕੁਝ ਕਾਲਾਂ ਕੀਤੀਆਂ। ਹਰੇਕ ਈਮੇਲ ਨੇ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਵੈਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ, ਜਿੱਥੇ ਕਰਜ਼ਦਾਰ ਨੂੰ ਕਰਜ਼ੇ 'ਤੇ ਛੋਟ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਕਿਸ਼ਤਾਂ ਵਿੱਚ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੇ ਬਿਹਤਰ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਕੱਦਮਿਆਂ ਦੇ ਘੱਟ ਐਕਸਪੋਜਰ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ।

ਕੰਪਨੀ ਆਮ ਸੀ. ਉਤਪਾਦ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ. ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਮਝਦਾਰ ਹੈ। ਸਥਿਤੀ ਚੰਗੀ ਹੈ।

ਔਸਤਨ, ਘਾਟੀ ਦੇ ਲੋਕ ਲਗਭਗ ਡੇਢ ਸਾਲ ਤੱਕ ਇੱਕ ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਭਾਵ, ਤੁਸੀਂ ਜਿਸ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਪੈਸਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋਗੇ, ਨਵਾਂ ਗਿਆਨ, ਹੁਨਰ, ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲਾਈਨਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਤਬਦੀਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

TrueAccord ਵਿੱਚ ਹੀ, ਮੈਂ ਈਮੇਲ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਫ਼ੋਨ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ। ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਡਾਲਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਕਿਉਂਕਿ ਮੇਰੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੋਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਮੇਰੇ ਕੰਮ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਾੜਾ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਦੁਬਾਰਾ ਫਿਰ, ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨਾਲੋਂ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ ਛੇ ਮਹੀਨੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਮੇਰੀ ਬੇਸ ਪੇਅ ਨੂੰ $150k ਤੋਂ ਵਧਾ ਕੇ $163k ਤੱਕ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿਚ ਓਪਨ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ (ODS) ਲਗਭਗ $163k ਇੱਕ ਮੇਮ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਥੋਂ ਆਪਣੀਆਂ ਲੱਤਾਂ ਨਾਲ ਉੱਗਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਸਭ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੀ, ਪਰ ਇਹ ਕਿਤੇ ਵੀ ਅਗਵਾਈ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਸੀ, ਜਾਂ ਇਹ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਸੀ, ਪਰ ਉੱਥੇ ਨਹੀਂ ਸੀ.

ਮੇਰੇ ਕੋਲ TrueAccord, ਕੰਪਨੀ ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਮੈਂ ਉੱਥੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ, ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। ਮੈਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਿੱਖਿਆ, ਪਰ ਮੈਂ ਇੱਕ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਏਜੰਸੀ ਵਿੱਚ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 'ਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਇਸ ਕਦਮ ਤੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਦਿਸ਼ਾ ਵੱਲ ਕਦਮ ਵਧਾਉਣਾ ਸੀ। ਜੇ ਅੱਗੇ ਅਤੇ ਉੱਪਰ ਵੱਲ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਪਾਸੇ ਵੱਲ।

ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਸੀ?

1. ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। ਮੈਂ ਕੁਝ ਫੈਸ਼ਨੇਬਲ, ਜਵਾਨ, ਭਾਵ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਨੇੜੇ ਜਾਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਰਸਾਇਣ ਦੇ ਨੇੜੇ ਕੁਝ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ।
2. ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਏਜੰਸੀ ਨੂੰ ਵੀ ਉੱਚ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਏਜੰਸੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਗੁਆਚ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜੇ ਡੇਟ 'ਤੇ ਕੋਈ ਕੁੜੀ ਪੁੱਛਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਤੁਹਾਡਾ ਜਵਾਬ: "Google 'ਤੇ" "ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਏਜੰਸੀ" ਨਾਲੋਂ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਦੇ ਆਰਡਰ ਵਧੀਆ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਤੱਥ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਮੇਰੇ ਦੋਸਤਾਂ ਲਈ ਜੋ ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮੇਰੇ ਤੋਂ ਉਲਟ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਾਮ ਨੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਖੋਲ੍ਹ ਦਿੱਤੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪੀਕਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਨਫਰੰਸ ਜਾਂ ਮੀਟਿੰਗ ਲਈ ਬੁਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਲੋਕ ਲਿੰਕਡਇਨ 'ਤੇ ਲਿਖਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਗਲਾਸ ਚਾਹ 'ਤੇ ਮਿਲਣ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੇ ਨਾਲ। ਮੈਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੈਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ. ਇਸ ਲਈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਾਨ ਫਰਾਂਸਿਸਕੋ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਸੰਕੋਚ ਨਾ ਕਰੋ - ਆਓ ਕੌਫੀ ਲਈ ਚੱਲੀਏ ਅਤੇ ਗੱਲ ਕਰੀਏ।
3. ਮੇਰੇ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਤਿੰਨ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਸਨ। ਮੈਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਉਹ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਹੋਰ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ, ਜੋ ਇੱਥੇ ਤੋਂ ਕੱਲ੍ਹ ਤੱਕ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਆਮ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕੇ। ਪਰ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਕਿਸੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ, ਲੇਖਾਂ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਵਿਕਾਸ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਲਾਹ ਮੰਗਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਕੀ ਉਪਲਬਧ ਸੀ?

1. ਸਿੱਖਿਆ: ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਨਹੀਂ।
2. ਇਕੋ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋ ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਸੀ ਉਹ ਪਾਈਥਨ ਸੀ. ਇੱਕ ਭਾਵਨਾ ਸੀ ਕਿ ਮੈਨੂੰ C++ 'ਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ, ਪਰ ਮੈਂ ਅਜੇ ਵੀ ਇਸ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਸਕਿਆ।
3. ਡੇਢ ਸਾਲ ਇੰਡਸਟਰੀ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੰਮ 'ਤੇ ਮੈਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।
4. ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਵਿੱਚ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ / ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵੀ ਲੇਖ ਨਹੀਂ ਹੈ।
5. ਕਾਗਲੇ ਮਾਸਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸੀ।

ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸੀ?

1. ਇੱਕ ਸਥਿਤੀ ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੇ ਨੇੜੇ.
2. ਇਹ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਗੂਗਲ, ​​ਟੇਸਲਾ, ਫੇਸਬੁੱਕ, ਉਬੇਰ, ਲਿੰਕਡਇਨ, ਆਦਿ ਵਰਗੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਚੁਟਕੀ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੇਗਾ.
3. ਮੈਨੂੰ ਟੀਮ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਹਰ ਬਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸੀਨੀਅਰ ਕਾਮਰੇਡਾਂ, ਸਲਾਹਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਹਰ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਬਹੁਤ ਲੋੜ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ।
4. ਇਸ ਬਾਰੇ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਉਦਯੋਗਿਕ ਤਜ਼ਰਬੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ $300-500k ਦਾ ਕੁੱਲ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਮੈਂ ਉਸੇ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ ਵਰਤਾਰਾ ਹੈ, ਪਰ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਹੈ.

ਇਹ ਕੰਮ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੁਲਝਣਯੋਗ ਜਾਪਦਾ ਸੀ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਅਰਥ ਵਿਚ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿਚ ਛਾਲ ਮਾਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਕਿ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਭੁੱਖੇ ਮਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਭ ਕੁਝ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ. ਅਰਥਾਤ, ਦਸਾਂ ਜਾਂ ਸੈਂਕੜੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਹਰ ਅਸਫਲਤਾ ਅਤੇ ਹਰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਤੋਂ ਦਰਦ, ਫੋਕਸ ਨੂੰ ਤਿੱਖਾ ਕਰਨ, ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਅਤੇ ਦਿਨ ਨੂੰ 36 ਘੰਟਿਆਂ ਤੱਕ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਨੂੰ ਟਵੀਕ ਕੀਤਾ, ਇਸਨੂੰ ਬਾਹਰ ਭੇਜਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਜਾ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਮੈਂ HR ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕੀਤਾ. ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ C++ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ, ਪਰ ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਭਾਵਨਾ ਸੀ ਕਿ ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਅਹੁਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨਹੀਂ ਰੱਖਾਂਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ C++ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਲਗਭਗ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਕਾਗਲੇ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਦੀ ਕਿਸਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੜਾਅ ਤਬਦੀਲੀ ਸੀ. 2017 ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਟੇਬਲਰ ਡੇਟਾ ਸੀ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੀ ਤਸਵੀਰ ਡੇਟਾ ਸੀ, ਪਰ 2017 ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਮ ਸਨ।

ਜੀਵਨ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਵਹਿੰਦਾ ਹੈ:

1. ਦਿਨ ਵੇਲੇ ਕੰਮ ਕਰੋ.
2. ਜਦੋਂ ਤਕਨੀਕੀ ਸਕ੍ਰੀਨ / ਆਨਸਾਈਟ ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਂ ਕੱਢਦੇ ਹੋ.
3. ਸ਼ਾਮ ਅਤੇ ਵੀਕਐਂਡ ਕਾਗਲ + ਲੇਖ / ਕਿਤਾਬਾਂ / ਬਲੌਗ ਪੋਸਟਾਂ

2016 ਦਾ ਅੰਤ ਇਸ ਤੱਥ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਮੈਂ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਇਆ ਓਪਨ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ (ODS), ਜਿਸ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਇਆ। ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਅਮੀਰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਤਜ਼ਰਬੇ ਵਾਲੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੁੰਡੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੂਰਖ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਮਾਰਟ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ। ਸਾਰੀਆਂ ਪੱਟੀਆਂ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਹੁਤ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਹਰ ਵੀ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ, ਅਚਾਨਕ, ਮੈਨੂੰ, ODS ਦੁਆਰਾ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬਾਰੇ ਨਿਯਮਤ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਨਾਲ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ। ਹੁਣ ਤੱਕ, ML ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ODS ਮੈਨੂੰ ਕੰਮ 'ਤੇ ਜੋ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਉਸ ਤੋਂ ਕਈ ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਖੈਰ, ਆਮ ਵਾਂਗ, ਓਡੀਐਸ ਕੋਲ ਕਾਗਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾਹਰ ਹਨ. ਇੱਕ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਅਤੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਚੁਟਕਲੇ, ਗਾਲਾਂ, ਮੀਮਜ਼ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬੇਢੰਗੇ ਮਨੋਰੰਜਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ।

ਮਾਰਚ 2017 ਵਿੱਚ - ਸੇਰੇਗਾ ਮੁਸ਼ਿੰਸਕੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਟੀਮ ਵਿੱਚ - ਲਈ ਤੀਜਾ ਸਥਾਨ Dstl ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਇਮੇਜਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਖੋਜ. ਕਾਗਲ 'ਤੇ ਗੋਲਡ ਮੈਡਲ + ਦੋ ਲਈ $20k। ਇਸ ਕੰਮ 'ਤੇ, UNet ਦੁਆਰਾ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰ + ਬਾਈਨਰੀ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਹੈਬਰੇ' ਤੇ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ.

ਉਸੇ ਮਾਰਚ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਟੀਮ ਨਾਲ NVidia ਵਿਖੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਗਿਆ ਸੀ। ਮੈਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕੀਤਾ. ਕਾਫ਼ੀ ਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਸੀ।

ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਉਸੇ DSTL ਤੋਂ ਏਰੀਅਲ ਇਮੇਜਰੀ 'ਤੇ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ। ਪ੍ਰਮਾਤਮਾ ਨੇ ਖੁਦ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਦਾ ਆਦੇਸ਼ ਦਿੱਤਾ। ਸ਼ਾਮਾਂ ਅਤੇ ਵੀਕਐਂਡ ਦਾ ਮਹੀਨਾ। ਮੈਂ ਗਿਆਨ ਲਿਆ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਰਿਹਾ। ਇਸ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਸੂਖਮਤਾ ਸੀ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਮੈਨੂੰ ਰੂਸ ਵਿੱਚ ਸੰਘੀ ਚੈਨਲਾਂ 'ਤੇ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਨਾ ਕਿ ਸੰਘੀ ਚੈਨਲਾਂ 'ਤੇ। ਮੈਂ ਚੜ੍ਹ ਗਿਆ ਘਰ Lenta.ru, ਅਤੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਝੁੰਡ ਵਿੱਚ। ਮੇਲ ਰੁ ਗਰੁੱਪ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਖਰਚੇ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਪੈਸੇ 'ਤੇ ਥੋੜਾ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪੀਆਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਇਆ, ਅਤੇ ਰੂਸ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ 12000 ਪੌਂਡ ਦੁਆਰਾ ਭਰਪੂਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਆਮ ਵਾਂਗ, ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ hubr 'ਤੇ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ. ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ ਉੱਥੇ ਜਾਓ।

ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਇੱਕ ਟੇਸਲਾ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੇ ਮੇਰੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ। ਮੈਂ ਸਹਿਮਤ ਹਾਂ. ਮੈਂ ਟੇਕ ਹੋਮ, ਦੋ ਤਕਨੀਕੀ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ, ਇੱਕ ਆਨਸਾਈਟ ਇੰਟਰਵਿਊ, ਅਤੇ ਐਂਡਰੀ ਕਾਰਪੈਥੀ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੁਹਾਵਣਾ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ, ਜਿਸਨੂੰ ਹੁਣੇ ਹੀ AI ਦੇ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਵਜੋਂ ਟੇਸਲਾ ਵਿੱਚ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਅਗਲਾ ਪੜਾਅ ਪਿਛੋਕੜ ਦੀ ਜਾਂਚ ਹੈ। ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਐਲੋਨ ਮਸਕ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੇਰੀ ਅਰਜ਼ੀ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣੀ ਪਈ। ਟੇਸਲਾ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸਖਤ ਗੈਰ-ਖੁਲਾਸਾ ਸਮਝੌਤਾ (NDA) ਹੈ।
ਮੈਂ ਬੈਕਗਾਊਂਡ ਚੈੱਕ ਪਾਸ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਮੈਂ ਐਨਡੀਏ ਦਾ ਉਲੰਘਣ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਨਲਾਈਨ ਚੈਟ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। ਸਿਰਫ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਜਿੱਥੇ ਮੈਂ ਟੇਸਲਾ ਵਿਖੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਕਿਹਾ ਸੀ ਓਡੀਐਸ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੇ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਲਿਆ ਅਤੇ ਟੇਸਲਾ ਵਿਖੇ ਐਚਆਰ ਨੂੰ ਲਿਖਿਆ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਰਾਹ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ। ਉਦੋਂ ਸ਼ਰਮ ਦੀ ਗੱਲ ਸੀ। ਹੁਣ ਮੈਂ ਖੁਸ਼ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਿਆ। ਮੇਰੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਬਹੁਤ ਬਿਹਤਰ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਐਂਡਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋਵੇਗਾ।

ਉਸ ਤੋਂ ਤੁਰੰਤ ਬਾਅਦ, ਮੈਂ ਕਾਗਲ 'ਤੇ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਇਮੇਜਰੀ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿਚ ਡੁੱਬ ਗਿਆ ਪਲੈਨੇਟ ਲੈਬਜ਼ - ਸਪੇਸ ਤੋਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ. ਸਮੱਸਿਆ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਬੋਰਿੰਗ ਸੀ; ਕੋਈ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਪਰ ਹਰ ਕੋਈ ਮੁਫਤ ਗੋਲਡ ਮੈਡਲ ਜਾਂ ਇਨਾਮੀ ਰਾਸ਼ੀ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ, 7 ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਕਾਗਲ ਮਾਸਟਰਜ਼ ਦੀ ਟੀਮ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਸਹਿਮਤ ਹੋਏ ਕਿ ਅਸੀਂ ਲੋਹਾ ਸੁੱਟਾਂਗੇ। ਅਸੀਂ 'fit_predict' ਮੋਡ ਵਿੱਚ 480 ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਤਿੰਨ-ਮੰਜ਼ਲਾ ਸਮੂਹ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸੱਤਵੇਂ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਰਹੇ। ਆਰਥਰ ਕੁਜ਼ਿਨ ਤੋਂ ਹੱਲ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ. ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਜੇਰੇਮੀ ਹਾਵਰਡ, ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤੇਜ਼ ਏ.ਆਈ 23 ਨੂੰ ਸਮਾਪਤ ਹੋਇਆ।

ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਸਮਾਪਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਐਡਰੋਲ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਦੋਸਤ ਦੁਆਰਾ, ਮੈਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਹਾਤੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮੀਟਅੱਪ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕੀਤਾ। ਪਲੈਨੇਟ ਲੈਬਜ਼ ਦੇ ਨੁਮਾਇੰਦਿਆਂ ਨੇ ਉੱਥੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਕਿ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਸੰਸਥਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਮਾਰਕਿੰਗ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਕਿਹੋ ਜਿਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਵੈਂਡੀ ਕਵਾਨ, ਜੋ ਕਾਗਲ ਵਿਖੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਨੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਕਿ ਉਸਨੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੇਖਿਆ। ਮੈਂ ਸਾਡੇ ਹੱਲ, ਚਾਲਾਂ, ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਦੋ-ਤਿਹਾਈ ਹਾਜ਼ਰੀਨ ਨੇ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ, ਇਸ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਪੁੱਛੇ ਗਏ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਕੁਝ ਠੰਡਾ ਸੀ। ਜੇਰੇਮੀ ਹਾਵਰਡ ਵੀ ਉੱਥੇ ਸੀ। ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਿਆ ਕਿ ਉਹ 23ਵੇਂ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਰਿਹਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਸੀ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਟੈਕ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ensembles ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਇਸ ਢੰਗ ਬਾਰੇ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਸੀ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ 'ਤੇ ਘਾਟੀ ਵਿੱਚ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਮਾਸਕੋ ਵਿੱਚ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਘਾਟੀ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਹੇਠਾਂ ਹਨ. ਪਰ ਸਾਡਾ ਚੰਗਾ ਨਿਕਲਿਆ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਜਿਸ ਕਾਮਰੇਡ ਨੇ ਬਟਨ ਦਬਾ ਕੇ ਸਭ ਕੁਝ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨਾ ਸੀ, ਉਸ ਨੇ ਬਟਨ ਨਹੀਂ ਦਬਾਇਆ :)

ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਨੂੰ ਉਸੇ ਪਲੈਨੇਟ ਲੈਬਜ਼ ਵਿੱਚ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬੁਲਾਇਆ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਆਨਸਾਈਟ. ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਪਾਸ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। ਇਨਕਾਰ ਦਾ ਸ਼ਬਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦਾ ਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਸਬੰਧਤ. DSTL ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਲਿਖਿਆ ਹੈ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰਿੰਟ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ arxiv 'ਤੇ ਪੋਸਟ ਕੀਤਾ। ਇੱਕ ਲੇਖ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਰੋਟੀ. ਮੈਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗਤਾਵਾਂ, ਲੇਖਾਂ, ਹੁਨਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਆਪਣੇ ਲਿੰਕਡਇਨ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। ਤੁਹਾਡੇ ਲਿੰਕਡਇਨ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿੰਨੇ ਕੀਵਰਡ ਹਨ ਅਤੇ ਲੋਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਮੈਸੇਜ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।

ਜੇ ਸਰਦੀਆਂ ਅਤੇ ਬਸੰਤ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਤਕਨੀਕੀ ਸੀ, ਤਾਂ ਅਗਸਤ ਤੱਕ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੋਵੇਂ ਸਨ.

ਜੁਲਾਈ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਜਿਸਨੇ Lyft ਵਿਖੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਮੈਨੇਜਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਨੇ ਲਿੰਕਡਇਨ 'ਤੇ ਮੇਰੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਕੌਫੀ ਪੀਣ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਬਾਰੇ, Lyft ਬਾਰੇ, TrueAccord ਬਾਰੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੱਦਾ ਦਿੱਤਾ। ਅਸੀਂ ਗੱਲ ਕੀਤੀ। ਉਸਨੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਦੇ ਅਹੁਦੇ ਲਈ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ। ਮੈਂ ਕਿਹਾ ਕਿ ਵਿਕਲਪ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਕਿ ਇਹ ਸਵੇਰ ਤੋਂ ਸ਼ਾਮ ਤੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ / ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਹੋਵੇ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਭਰੋਸਾ ਦਿਵਾਇਆ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤਰਫੋਂ ਕੋਈ ਇਤਰਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਮੈਂ ਆਪਣਾ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਭੇਜਿਆ ਅਤੇ ਉਸਨੇ ਇਸਨੂੰ ਲਿਫਟ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੋਰਟਲ 'ਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤਾ। ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣਾ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਖੋਲ੍ਹਣ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਬੁਲਾਇਆ। ਪਹਿਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੋਂ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀ ਕਿ ਉਸਦੇ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਰਸਮੀਤਾ ਸੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਸਦੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀ ਕਿ "ਮੈਂ ਲਿਫਟ ਲਈ ਕੋਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ." ਮੇਰਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੇਰਾ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਰੱਦੀ ਦੇ ਡੱਬੇ ਵਿੱਚ ਚਲਾ ਗਿਆ।

ਇਸ ਸਾਰੇ ਸਮੇਂ, ਜਦੋਂ ਮੇਰੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਸੀ, ਮੈਂ ODS ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪਤਨਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਮੁੰਡਿਆਂ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਫੀਡਬੈਕ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਸਲਾਹ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰ ਸੰਭਵ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮੇਰੀ ਮਦਦ ਕੀਤੀ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਮ ਵਾਂਗ, ਉੱਥੇ ਬਹੁਤ ਦੋਸਤਾਨਾ ਟ੍ਰੋਲਿੰਗ ਵੀ ਸੀ।

ODS ਮੈਂਬਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੇ ਦੋਸਤ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ, ਜੋ Lyft ਵਿਖੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਹੈ। ਤੁਰੰਤ ਕਰਨਾ. ਮੈਂ ਦੁਪਹਿਰ ਦੇ ਖਾਣੇ ਲਈ Lyft ਆਉਂਦਾ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਇਸ ਦੋਸਤ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦਾ ਮੁਖੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕ ਹੈ। ਦੁਪਹਿਰ ਦੇ ਖਾਣੇ 'ਤੇ ਅਸੀਂ DL 'ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ। ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਅੱਧੇ ਸਾਲ ਲਈ 24/7 ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਘਣ ਮੀਟਰ ਸਾਹਿਤ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਘੱਟ ਜਾਂ ਘੱਟ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਗਲ 'ਤੇ ਕੰਮ ਚਲਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਮੈਂ ਨਵੇਂ ਲੇਖਾਂ ਅਤੇ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਘੰਟਿਆਂ ਲਈ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। ਵਿਹਾਰਕ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਦੁਪਹਿਰ ਦੇ ਖਾਣੇ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮੇਰੇ ਵੱਲ ਦੇਖਿਆ ਅਤੇ ਕਿਹਾ - ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸੁੰਦਰ ਹੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਟੇਕ ਹੋਮ + ਟੈਕ ਸਕ੍ਰੀਨ ਨੂੰ ਛੱਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਆਨਸਾਈਟ ਲਈ ਸੱਦਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਮੈਂ ਸਹਿਮਤ ਹਾਂ.

ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਉਸ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਆਨ-ਸਾਈਟ ਇੰਟਰਵਿਊ ਤਹਿ ਕਰਨ ਲਈ ਬੁਲਾਇਆ, ਅਤੇ ਉਹ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟ ਸੀ। ਉਸ ਨੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਰ ਉੱਤੇ ਛਾਲ ਨਾ ਮਾਰਨ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਬੁੜਬੁੜਾਇਆ।

ਆਈ. ਆਨਸਾਈਟ ਇੰਟਰਵਿਊ. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਪੰਜ ਘੰਟੇ ਸੰਚਾਰ. ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਬਾਰੇ, ਜਾਂ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵੀ ਸਵਾਲ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਈ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ/ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਆਰਥੋਗੋਨਲ ਸਨ।

ਇਹ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ - ਵਧਾਈਆਂ, ਤੁਸੀਂ ਦੂਜੀ ਆਨਸਾਈਟ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਪਹੁੰਚ ਗਏ ਹੋ। ਇਹ ਸਭ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਹੈ। ਦੂਜੀ ਆਨਸਾਈਟ ਕੀ ਹੈ? ਮੈਂ ਅਜਿਹੀ ਗੱਲ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਸੁਣੀ। ਮੈਂ ਗਿਆ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਘੰਟੇ ਹਨ, ਇਸ ਵਾਰ ਰਵਾਇਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਬਾਰੇ। ਉਹ ਟੀਕ. ਪਰ ਅਜੇ ਵੀ ਦਿਲਚਸਪ ਨਹੀਂ ਹੈ.

ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੇ ਵਧਾਈਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਲ ਕੀਤੀ ਕਿ ਮੈਂ ਤੀਜੀ ਆਨਸਾਈਟ ਇੰਟਰਵਿਊ ਪਾਸ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੁੰ ਖਾਧੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਖਰੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਦੇਖਣ ਗਿਆ ਅਤੇ ਉੱਥੇ ਇੱਕ ਡੀਐਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੀਵੀ ਦੋਵੇਂ ਸੀ.

ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਕਈ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੀ ਜਿਸ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਕੋਈ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ. ਮੈਂ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰਾਂ 'ਤੇ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਨਰਮ ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਵਾਂਗਾ। ਨਰਮ ਪੱਖ 'ਤੇ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਇਸ ਤੱਥ 'ਤੇ ਕਿ ਸਥਿਤੀ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂ ਇਹ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਅਜੇ ਭਰਤੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ ਮਾਰਕੀਟ ਅਤੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ.

ਅੱਧ ਅਗਸਤ. ਮੈਂ ਬੀਅਰ ਠੀਕ ਪੀਤੀ। ਹਨੇਰੇ ਵਿਚਾਰ. 8 ਮਹੀਨੇ ਬੀਤ ਚੁੱਕੇ ਹਨ ਪਰ ਅਜੇ ਤੱਕ ਕੋਈ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਬੀਅਰ ਦੇ ਅਧੀਨ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੋਣਾ ਚੰਗਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਅਜੀਬ ਹੈ. ਮੇਰੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਅਲੈਕਸੀ ਸ਼ਵੇਟਸ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਉਸ ਸਮੇਂ ਐਮਆਈਟੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੋਸਟਡੌਕ ਸੀ.

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਜ਼ਦੀਕੀ DL/CV ਕਾਨਫਰੰਸ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇਸਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਕੁਝ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ? ਕਿਉਂਕਿ ਉੱਥੋਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਮਾਹਰ ਇਸ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਕਰੀਅਰ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਈ ਮਹੀਨਿਆਂ ਜਾਂ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ ਮੌਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਡਰਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਅਰਥਪੂਰਨ ਅਧੀਨਗੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਆਖਰੀ ਸਥਾਨ ਲਈ ਉੱਡਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰਿੰਟ ਜਾਂ ਇੱਕ ਲੇਖ ਲਿਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਵਰਗੇ ਨਹੀਂ ਹਾਂ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲੇ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਅਤੇ ਲੇਖ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਲਿੰਕਡਇਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਵਿੱਚ ਹੈ।

ਭਾਵ, ਇਹ ਢੁਕਵਾਂ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਹੀ ਕੀਵਰਡ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ਤੇ ਆਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵਧਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਮੇਰੇ ਵੱਲੋਂ ਕੋਡ ਅਤੇ ਸਬਮਿਸ਼ਨ, ਅਲੈਕਸੀ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ। ਖੇਡ, ਬੇਸ਼ਕ, ਪਰ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ?

ਤੁਰੰਤ ਕਰਨਾ. ਸਭ ਤੋਂ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਕਾਨਫਰੰਸ ਜੋ ਅਸੀਂ ਗੂਗਲ ਕੀਤੀ ਸੀ ਉਹ MICCAI ਸੀ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉੱਥੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸਨ। ਅਸੀਂ ਪਹਿਲੇ ਨੂੰ ਮਾਰਿਆ. ਇਹ ਸੀ ਗੈਸਟਰੋਇੰਟੇਸਟਾਈਨਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (GIANA). ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ 3 ਉਪ-ਕਾਰਜ ਹਨ। ਡੈੱਡਲਾਈਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ 8 ਦਿਨ ਬਾਕੀ ਸਨ। ਮੈਂ ਸਵੇਰੇ ਉੱਠਿਆ, ਪਰ ਮੈਂ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ। ਮੈਂ ਕਾਗਲ ਤੋਂ ਆਪਣੀਆਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਲਈਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ. 'fit_predict'। ਅਲੈਕਸੀ ਨੇ ਹਰੇਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਹੱਲ ਦਾ ਦੋ ਪੰਨਿਆਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਭੇਜਿਆ। ਤਿਆਰ ਹੈ। ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਾਹ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਪਰ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਉਸੇ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕੰਮ ਸੀ (ਰੋਬੋਟਿਕ ਇੰਸਟਰੂਮੈਂਟ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ) ਤਿੰਨ ਉਪ-ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਉਸਦੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ 4 ਦਿਨਾਂ ਤੱਕ ਵਧਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਭਾਵ, ਅਸੀਂ ਉੱਥੇ 'fit_predict' ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹੀ ਅਸੀਂ ਕੀਤਾ।

ਕਾਗਲ ਦੇ ਉਲਟ, ਇਹਨਾਂ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਅਕਾਦਮਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਨ:

1. ਕੋਈ ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਨਹੀਂ। ਬੇਨਤੀਆਂ ਈਮੇਲ ਦੁਆਰਾ ਭੇਜੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
2. ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਟੀਮ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਵਿੱਚ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
3. ਲੀਡਰਬੋਰਡ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਜਗ੍ਹਾ ਕਾਨਫਰੰਸ ਦੌਰਾਨ ਹੀ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਅਕਾਦਮਿਕ ਡਰਾਮਾ।

MICCAI 2017 ਕਾਨਫਰੰਸ ਕਿਊਬਿਕ ਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਕਹਾਂ ਤਾਂ, ਸਤੰਬਰ ਤੱਕ ਮੈਂ ਸੜਨ ਲੱਗ ਪਿਆ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਕੰਮ ਤੋਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੀ ਛੁੱਟੀ ਲੈ ਕੇ ਕੈਨੇਡਾ ਜਾਣ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਦਿਲਚਸਪ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਸੀ।

ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿਚ ਆਈ. ਮੈਂ ਇਸ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਵਿੱਚ ਆਇਆ, ਮੈਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ, ਮੈਂ ਕੋਨੇ ਵਿੱਚ ਬੈਠਾ ਹਾਂ। ਹਰ ਕੋਈ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਚਲਾਕ ਡਾਕਟਰੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਦੇ ਹਨ. ਪਹਿਲੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ. ਭਾਗੀਦਾਰ ਬੋਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਉੱਥੇ ਠੰਡਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਚਮਕ ਦੇ ਨਾਲ. ਮੇਰੀ ਵਾਰੀ. ਅਤੇ ਮੈਂ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੀ ਸ਼ਰਮਿੰਦਾ ਹਾਂ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ, ਇਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ, ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਆਪਣੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਿਛਲੇ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ "fit_predict" ਕੀਤਾ।

ਉਸਨੇ ਬਾਹਰ ਆ ਕੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਮੈਂ ਦਵਾਈ ਦਾ ਮਾਹਰ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਆਫੀ ਮੰਗੀ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਹੱਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਲਾਈਡ ਦਿਖਾਈ। ਮੈਂ ਹੇਠਾਂ ਹਾਲ ਵਿੱਚ ਚਲਾ ਗਿਆ।

ਉਹ ਪਹਿਲੇ ਸਬਟਾਸਕ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਅਸੀਂ ਪਹਿਲੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਹਾਸ਼ੀਏ ਨਾਲ.
ਦੂਜੇ ਅਤੇ ਤੀਜੇ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਉਹ ਤੀਜੇ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਦੁਬਾਰਾ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਇੱਕ ਲੀਡ ਨਾਲ.
ਜਨਰਲ ਪਹਿਲਾ ਹੈ।

ਅਧਿਕਾਰਤ ਪ੍ਰੈਸ ਰਿਲੀਜ਼.

ਸਰੋਤਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਮੁਸਕਰਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਵੱਲ ਸਤਿਕਾਰ ਨਾਲ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਦੂਸਰੇ, ਜਿਹੜੇ ਜ਼ਾਹਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਮਾਹਰ ਮੰਨੇ ਜਾਂਦੇ ਸਨ, ਨੇ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਗ੍ਰਾਂਟ ਜਿੱਤੀ ਸੀ ਅਤੇ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਚਿਹਰਿਆਂ 'ਤੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵਿਗੜਿਆ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾ ਸੀ।

ਅਗਲਾ ਦੂਜਾ ਕੰਮ ਹੈ, ਤਿੰਨ ਉਪ-ਕਾਰਜਾਂ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਜਿਸ ਨੂੰ ਚਾਰ ਦਿਨ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਇੱਥੇ ਮੈਂ ਮੁਆਫੀ ਵੀ ਮੰਗੀ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਇੱਕ ਸਲਾਈਡ ਦੁਬਾਰਾ ਦਿਖਾਈ।
ਉਹੀ ਕਹਾਣੀ। ਦੋ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਸੈਕਿੰਡ, ਆਮ ਪਹਿਲਾਂ।

ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਇਦ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਏਜੰਸੀ ਨੇ ਇੱਕ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਮੁਕਾਬਲਾ ਜਿੱਤਿਆ ਹੈ.

ਅਤੇ ਹੁਣ ਮੈਂ ਸਟੇਜ 'ਤੇ ਖੜ੍ਹਾ ਹਾਂ, ਉਹ ਮੈਨੂੰ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡਿਪਲੋਮਾ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮੈਂ ਬੰਬਾਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ. ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਅਕਾਦਮਿਕ ਟੈਕਸਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਪੈਸੇ ਖਰਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਰਥਾਤ, ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੇਰੀ ਉਮਰ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਰੀਰ ਨੇ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਪੂਰੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼ ਝੰਡੇ ਵਿੱਚ ਪਾੜ ਦਿੱਤਾ।

ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਬੋਨਸ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਦੂਜੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜੋ ਕਈ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਕੋਲ ਇੱਕ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ HR ਲਈ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ, ਯਾਨੀ, ਉਹ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਤਕਨੀਕੀ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਜਾਣਗੇ। ਅਤੇ ਮੇਰੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਈ ਈਮੇਲ ਹੈ:

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.

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਟੇਜ ਤੋਂ, ਮੈਂ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਹਾਂ: "ਕੀ ਕੋਈ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਕਿੱਥੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹਾਂ?" ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਪਤਾ ਸੀ - ਉਸਨੇ ਗੂਗਲ ਕੀਤਾ ਕਿ TrueAccord ਕੀ ਹੈ। ਬਾਕੀ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਮੈਂ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ: "ਮੈਂ ਇੱਕ ਕੁਲੈਕਸ਼ਨ ਏਜੰਸੀ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਕੰਮ 'ਤੇ ਮੈਂ ਨਾ ਤਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ, ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਗੂਗਲ ਬ੍ਰੇਨ ਅਤੇ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦੇ ਐਚਆਰ ਵਿਭਾਗ ਮੇਰੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮੈਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਖਾਉਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। "

ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ, ਬਰੇਕ ਸੌਂਪਿਆ। ਅਕਾਦਮਿਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਪਾਸੇ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ। ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਇਹ ਦੀਪਮਾਈਂਡ ਵਾਲਾ ਹੈਲਥ ਗਰੁੱਪ ਹੈ। ਉਹ ਇੰਨੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਏ ਕਿ ਉਹ ਤੁਰੰਤ ਮੇਰੇ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਰਿਸਰਚ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਖਾਲੀ ਅਸਾਮੀਆਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ। (ਅਸੀਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਗੱਲਬਾਤ 6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਚੱਲੀ, ਮੈਂ ਘਰ ਲੈ ਕੇ, ਕਵਿਜ਼ ਪਾਸ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਤਕਨੀਕੀ ਸਕਰੀਨ 'ਤੇ ਕਟੌਤੀ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਟੈਕ ਸਕਰੀਨ ਤੱਕ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ 6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲੰਬਾ ਸਮਾਂ ਹੈ। ਲੰਮੀ ਉਡੀਕ ਦਾ ਸਵਾਦ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਬੇਕਾਰਤਾ ਦਾ। ਲੰਡਨ ਵਿੱਚ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਵਿਖੇ ਰਿਸਰਚ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, TrueAccord ਦੀ ਪਿੱਠਭੂਮੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਦਮ ਸੀ, ਪਰ ਮੇਰੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਪਿਛੋਕੜ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇਹ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੇਠਾਂ ਹੈ। ਉਸ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਲੰਘੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਦੂਰੀ ਤੋਂ, ਇਹ ਚੰਗਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ।)

ਸਿੱਟਾ

ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਮੈਨੂੰ ਲਿਫਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਮਿਲੀ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਮੈਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਲਿਆ.
MICCAI ਦੇ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ:

1. ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਰੋਬੋਟ-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੀ ਸਰਜਰੀ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ
2. ਡੂੰਘੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਐਂਜੀਓਡੀਸਪਲੇਸੀਆ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਥਾਨੀਕਰਨ
3. 2017 ਰੋਬੋਟਿਕ ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਚੁਣੌਤੀ

ਭਾਵ, ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਜੰਗਲੀ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਰਾਹੀਂ ਵਾਧੇ ਵਾਲੇ ਲੇਖ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰਿੰਟ ਜੋੜਨਾ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਬਦਤਰ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ।

ਮੈਂ ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਲਿਫਟ ਵਿਖੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ/ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਫਾਰ ਸੈਲਫ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ/ਰਹੀ ਹਾਂ। ਭਾਵ, ਮੈਨੂੰ ਉਹ ਮਿਲਿਆ ਜੋ ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ. ਅਤੇ ਕੰਮ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਦਰਜੇ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ, ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸਾਥੀਆਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ।

ਇਹਨਾਂ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੌਰਾਨ, ਮੈਂ ਗੂਗਲ, ​​ਫੇਸਬੁੱਕ, ਉਬੇਰ, ਲਿੰਕਡਇਨ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਕਾਰਾਂ ਦੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਦੇ ਸਮੁੰਦਰ ਨਾਲ ਦੋਨਾਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕੀਤਾ ਸੀ।

ਇਹ ਸਾਰੇ ਮਹੀਨੇ ਦੁਖੀ ਹੋਏ। ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸੁਹਾਵਣਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ, ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਸੁਆਦਲਾ ਹੈ. ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਫਲ ਹੋਵੋਗੇ, ਪਰ ਇੱਕ ਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮੂਰਖ ਹੋ. ਇਹ ਬਹੁਤ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਮੈਂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨੌਕਰੀ ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ।

ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਘਾਟੀ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸਭ ਕੁਝ ਆਸਾਨ ਸੀ। ਚਾਲ, ਮੇਰੇ ਵਿਚਾਰ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਹੈ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਤਜਰਬਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਇਹੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਲੱਭ ਲਿਆ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਅਸਾਮੀਆਂ ਖਾਲੀ ਹਨ।

ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਨਵਾਂ ਹੈ, ਭਾਵ, ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕੋਈ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਕੁਝ ਗਲਤ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ - ਇਸ ਸਮੇਂ ਸਭ ਕੁਝ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਸਮੇਂ, ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੈਨੂੰ ਲਿਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮੈਂ ਹੁਣ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਪਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀਆਂ ਬਦਲਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੈ. ਪਰ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚੰਗਾ ਹਾਂ. ਕਾਹਦੇ ਲਈ?

ਪਰ ਜੋ ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ, ਉਸ ਲਈ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਨਾ ਤਾਂ ਗਿਆਨ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਮੇਰੇ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਵਿੱਚ ਲਾਈਨਾਂ ਹਨ। ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਕਿਵੇਂ ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਜੇ ਸਭ ਕੁਝ ਠੀਕ ਰਿਹਾ, ਮੈਂ ਅਗਲਾ ਭਾਗ ਲਿਖਾਂਗਾ. 🙂

ਸਰੋਤ: www.habr.com