O le ata lenei na saunia e Arthur Kuzin (), sa'o lelei le aoteleina o mea o lo'o i totonu o le blog post. O se taunuuga, o le tala o loʻo mulimuli mai e tatau ona vaʻaia e pei o se tala i le Aso Faraile nai lo se mea e sili ona aoga ma faʻapitoa. E le gata i lea, e taua le matauina o le tusitusiga e mauoa i upu Igilisi. Ou te le iloa pe faʻafefea ona faʻaliliu saʻo nisi o ia mea, ma ou te le manaʻo e faʻaliliu nisi o ia mea.
Na fa'aalia i vaega muamua e lua le suiga mai se siosiomaga tau a'oa'oga i se siosiomaga tau alamanuia. I le tasi lenei, o le a talanoa e uiga i le mea na tupu mulimuli ane.
O Ianuari 2017. I lena taimi, e sili atu nai lo le tausaga o loʻu poto masani i galuega ma sa ou galue i San Francisco i le kamupani pei o Sr. Saienitisi Fa'amaumauga.
O le TrueAccord o se amataga o le aoina o aitalafu. I ni faaupuga faigofie - o se ofisa aoina. E masani ona telefoni le au aoina. Na matou lafoina le tele o imeli, ae na faia ni nai telefoni. O imeli taʻitasi na taʻitaʻia i luga o le upega tafaʻilagi a le kamupani, lea na ofoina atu ai i le tagata nofo aitalafu se faʻaitiitiga i luga o le aitalafu, ma na faʻatagaina foi e totogi faʻatupe. O lenei faiga na mafua ai ona sili atu le aoina, faʻatagaina mo le faʻalauteleina ma faʻaitiitia le faʻaalia i faamasinoga.
Sa masani le kamupani. E manino le oloa. O le pulega e mafaufau lelei. E lelei le nofoaga.
I le averesi, e galulue tagata i le vanu i se nofoaga e tasi mo le tusa ma le tasi ma le afa tausaga. O lona uiga, so'o se kamupani e te faigaluega ai e na'o sina la'asaga la'ititi. I lenei laasaga o le ae maua ai se tupe, maua se poto fou, tomai, fesoʻotaʻiga ma laina i lau resume. A maeʻa lenei mea o loʻo i ai se suiga i le isi laasaga.
I TrueAccord lava ia, sa ou auai i le faʻapipiʻiina o faiga faʻatonuga i imeli nusipepa, faʻapea foʻi ma le faʻamuamua o telefoni. E malamalama lelei le a'afiaga ma sa fua lelei ile tala ile su'ega A/B. Talu ai e leai se masini aʻoaʻoga ae ou te leʻi taunuu, e leʻi leaga le aʻafiaga o laʻu galuega. Ma le isi, e sili atu ona faigofie le faʻaleleia o se mea nai lo se mea ua uma ona faʻamalosia.
Ina ua maeʻa le ono masina o galue i nei faiga, na latou siitia foi loʻu totogi faavae mai le $150k i le $163k. I totonu o nuu o lo'o iai se meme e tusa ma le $163k. E tupu ma ona vae mai iinei.
O nei mea uma sa matagofie, ae na te leʻi taʻitaʻia i se mea, pe na taʻitaʻia, ae leai iina.
Ou te faʻaaloalo tele mo TrueAccord, le kamupani ma tama na matou galulue ai iina. E tele mea na ou aʻoaʻoina mai ia i latou, ae ou te leʻi manaʻo e galue mo se taimi umi i faiga faʻatonuga i se ofisa aoina. Mai lenei laasaga e tatau ona e laa i se itu. Afai e le agai i luma ma luga, ia a itiiti ifo i le itu.
O le a se mea ou te le'i fiafia i ai?
- Mai se va'aiga a'oa'oga i masini, e le'i fa'afiafiaina a'u i fa'afitauli. Na ou manaʻo i se mea faʻalelei, talavou, o lona uiga, Aʻoaʻoga loloto, Vaʻaiga Faakomepiuta, o se mea e latalata i le saienisi poʻo le mea sili i le alchemy.
- O se amataga, ma e oʻo lava i se ofisa aoina, o loʻo i ai faʻafitauli i le faʻafaigaluegaina o tagata faigaluega sili ona agavaa. I le avea ai ma se amataga, e le mafai ona totogi tele. Ae i le avea ai o se ofisa aoina, e leiloa lona tulaga. I se tala fa'alata, pe a fesili mai se teine e tafao po'o fea e te faigaluega ai? O lau tali: "I luga ole Google" e sili atu le fa'alogoina o fa'atonuga tele nai lo le 'aufa'atasi. Sa ou le fiafia i le mea moni e faapea mo aʻu uo o loʻo galulue i Google ma Facebook, e le pei o aʻu, o le igoa o la latou kamupani na tatalaina faitotoa e pei o: e mafai ona valaʻaulia oe i se fonotaga poʻo se feiloaiga o se failauga, pe sili atu tagata fiafia e tusi i luga o LinkedIn ma se ofo e feiloai ma talatalanoa i luga o se ipu ti. Ou te matua fiafia lava e talanoa ma tagata ou te le masani ai. Afai la e te nofo i San Francisco, aua le faatuai e tusi - ta o e inu kofe ma talanoa.
- I le faaopoopo atu ia te au, e toatolu Data Scientists sa galulue i le kamupani. Sa ou galue i le aʻoaʻoina o masini, ma sa latou galulue i isi galuega Faʻasaienisi Faʻamatalaga, lea e masani ai i soʻo se amataga mai iinei e oʻo i taeao. O le iʻuga, latou te leʻi malamalama lelei i le aʻoaʻoina o masini. Ae ina ia tuputupu aʻe, ou te manaʻomia le fesoʻotaʻi ma se tasi, faʻatalanoa tala ma tala fou, ma ole atu mo se fautuaga, i le faaiuga.
O a mea na avanoa?
- A'oa'oga: fisiki, ae le o fa'asaienisi komepiuta.
- Na o le pau lava le gagana polokalame na ou iloa o le Python. Sa i ai se lagona e tatau ona ou sui i le C ++, ae e le mafai lava ona ou alu i ai.
- Le tausaga ma le afa o galuega i le alamanuia. E le gata i lea, i le galuega ou te leʻi suʻesuʻeina le Deep Learning poʻo le Computer Vision.
- Leai se tala e tasi i le Deep Learning / Computer Vision i le resume.
- Sa i ai se ausiaga a Kaggle Master.
O le a le mea na e mana'o ai?
- O se tulaga o le a manaʻomia ai le aʻoaʻoina o le tele o fesoʻotaʻiga, ma latalata i le vaʻai komepiuta.
- E sili atu pe afai o se kamupani tele e pei o Google, Tesla, Facebook, Uber, LinkedIn, ma isi. E ui lava i se pine, o se amataga o le a faia.
- E le mana'omia ona avea a'u ma tagata tomai sili e a'oa'oina masini i le 'au. Sa i ai se manaoga tele mo uo matutua, faufautua ma ituaiga uma o fesoʻotaʻiga, lea e tatau ona faʻavaveina le aʻoaʻoga.
- Ina ua uma ona faitau i le blog posts e uiga i le auala e maua ai e le au faauu e aunoa ma se poto masani tau alamanuia se taui atoa o le $300-500k i le tausaga, sa ou manao e alu i le tulaga tutusa. E le o le mea lea e matua faʻalavelave ai ia te aʻu, ae talu ai latou te fai mai o se mea masani lenei, ae e itiiti ifo, o lona uiga o se faʻailoga lea.
O le galuega na foliga mai e mafai ona foia, e ui lava e le o le uiga e mafai ona e oso i totonu o soʻo se kamupani, ae afai e te matelaina, o le a lelei mea uma. O lona uiga, o le fiasefulu poʻo le fiaselau o taumafaiga, ma le tiga mai soʻo se toilalo ma soʻo se teteʻe, e tatau ona faʻaoga e faʻamalosi ai le taulaʻi, faʻaleleia le mafaufau ma faʻalautele le aso i le 36 itula.
Na ou suia laʻu resume, amata ona auina atu, ma alu mo faatalanoaga. Na ou lele atu i le tele o latou i le tulaga o fesoʻotaʻiga ma HR. E toʻatele tagata e manaʻomia le C ++, ae ou te leʻi iloaina, ma sa ou maua se lagona malosi o le a ou le fiafia tele i tulaga e manaʻomia C ++.
E taua le matauina o le taimi lava e tasi sa i ai se suiga vaega i le ituaiga o tauvaga i luga o Kaggle. Aʻo leʻi oʻo i le 2017 sa i ai le tele o faʻamaumauga faʻamaumauga ma e seasea lava faʻamatalaga ata, ae amata i le 2017 sa i ai le tele o galuega vaʻai komepiuta.
Na tafe le olaga i le auala lenei:
- Galue i le aso.
- A'o lau tekonolosi / luga ole nofoaga e te malolo ai.
- Afiafi ma faaiuga o vaiaso Kaggle + tala / tusi / blog pou
O le faaiuga o le 2016 na faailogaina i le mea moni na ou auai i le nuu , lea na faafaigofieina ai le tele o mea. O lo'o i ai le tele o tama i totonu o le nu'u o lo'o i ai le poto masani tau pisinisi, lea na mafai ai ona matou faia le tele o fesili fa'avalevalea ma maua ai le tele o tali atamai. O loʻo i ai foʻi le tele o tagata tomai faʻapitoa e aʻoaʻoina masini o taʻaloga uma, lea, faʻafuaseʻi, na faʻatagaina aʻu, e ala i le ODS, e tapunia le mataupu i fesoʻotaʻiga loloto masani e uiga i Faʻamatalaga Science. Seia oo mai i le taimi nei, i le tulaga o le ML, ODS e tuʻuina mai ia te aʻu le tele o taimi e sili atu nai lo le mea ou te maua i le galuega.
Ia, e pei ona masani ai, ODS e lava tagata tomai faapitoa i tauvaga i luga o Kaggle ma isi nofoaga. O le foia o faafitauli i totonu o se 'au e sili atu le malie ma le aoga, ma o tausuaga, palauvale, memes ma isi faʻafiafiaga nerdy, na amata ai ona matou foia faʻafitauli taʻitasi.
Ia Mati 2017 - i se 'au ma Serega Mushinsky - tulaga tolu mo . pine auro ile Kaggle + $20k mo le lua. I lenei galuega, galue ma ata satelite + binary segmentation e ala i le UNet na faʻaleleia.
I lena lava Mati, na ou alu ai mo se faatalanoaga i le NVidia ma le Self Driving team. Sa ou matua tauivi ma fesili e uiga i le Su'esu'eina o Mea. Sa le lava le malamalama.
O le mea e laki ai, i le taimi lava e tasi, na amata ai le tauvaga Su'esu'ega Mea i luga o ata mai luga ole DSTL tutusa. O le Atua lava ia na faatonuina e foia le faafitauli ma faaleleia. O se masina o afiafi ma faaiuga o vaiaso. Na ou pikiina le malamalama ma faaiu lona lua. O lenei tauvaga sa i ai se uiga manaia i tulafono, lea na mafua ai ona faʻaalia aʻu i Rusia i luga o feterale ae le o feterale. Sa ou oso i luga , ma i le tele o lomiga lolomi ma luga ole laiga. Na maua e Mail Ru Group sina PR lelei i laʻu tupe faʻaalu ma ana lava tupe, ma o le faasaienisi faavae i Rusia na faʻatamaoaigaina i le 12000 pauna. E pei ona masani ai, sa tusia i lenei autu . Alu iina mo fa'amatalaga.
I le taimi lava e tasi, na faʻafesoʻotaʻi aʻu e se tagata suʻega Tesla ma ofo mai e talanoa e uiga i le tulaga Computer Vision. Sa ou ioe. Na ou alu atu i le ave i le fale, lua tech screens, se faatalanoaga i luga ole laiga, ma sa ou faia se talanoaga manaia ma Andrei Karpathy, o le na faatoa faigaluega i Tesla e avea ma Faatonu o AI. O le isi laasaga o le siakiina o le talaaga. Ina ua uma lena, na tatau ona faʻamaonia e Elon Musk laʻu talosaga. O lo'o iai i le Tesla se Maliega e le fa'ailoaina (NDA).
Ou te le'i pasi le siaki tua. Fai mai le tagata faigaluega ou te talanoa tele i luga ole laiga, soli le NDA. Na o le pau lava le nofoaga na ou fai atu ai se mea e uiga i se faatalanoaga i Tesla o le ODS, o lea o le manatu o loʻo i ai nei o se tasi na ave se faʻamalama ma tusi i HR i Tesla, ma na ou aveesea mai le tuuga mai le ala leaga. O se maasiasi i lena taimi. O lea ua ou fiafia e lei manuia. O loʻu tulaga o loʻo i ai nei e sili atu ona lelei, e ui lava e manaia tele le galulue ma Andrey.
I le taimi lava na maeʻa ai, na ou oso i le tauvaga ata satelite i Kaggle mai . O le faafitauli sa faigofie ma matua le manaia; e leai se tasi na manao e foia, ae na mananao tagata uma i se pine auro e leai se totogi po o se taui tupe. O le mea lea, faatasi ai ma le 'au a Kaggle Masters o tagata e to'a 7, na matou malilie o le a matou togiina le u'amea. Sa matou a'oa'oina le 480 feso'ota'iga i le 'fit_predict' mode ma faia se fa'apotopotoga fogafale tolu mai i latou. Sa matou tulaga fitu. . I le ala, Jeremy Howard, o le ua lauiloa lautele o le foafoa mae'a 23.
Ina ua uma le tauvaga, e ala i se uo sa galue i AdRoll, sa ou faatulagaina se Meetup i luga o latou fale. O sui o le Planet Labs na talanoa i ai e uiga i le faʻatulagaina o le tauvaga ma faʻailoga faʻamaumauga i la latou vaega. O Wendy Kwan, e faigaluega i Kaggle ma vaaia le tauvaga, sa talanoa i le auala na ia vaai ai. Na ou faʻamatalaina la matou fofo, togafiti, metotia ma faʻamatalaga faʻapitoa. O le lua vaetolu o le aofia na foia lenei faafitauli, o lea na fesiligia ai fesili i le tulaga ma i se tulaga lautele na lelei mea uma. Sa i ai foi Jeremy Howard iina. Na aliali mai na maeʻa i le tulaga 23 ona na te le iloa pe faʻafefea ona faʻapipiʻi le faʻataʻitaʻiga ma na te le iloa e uiga i lenei auala o le fausiaina o ensembles.
O feiloaiga i le vanu i luga o masini aʻoaʻoga e matua ese lava mai feiloaiga i Moscow. E masani lava, o feiloaiga i le vanu o le pito i lalo. Ae na iʻu lelei i matou. Ae paga lea, o le uo e tatau ona oomi le ki ma faamaumauina mea uma na le oomiina le ki :)
Ina ua maeʻa lena, sa valaʻaulia aʻu e talanoa i le tulaga o le Deep Learning Engineer i lenei lava Planet Labs, ma vave loa i luga o le nofoaga. Ou te le'i pasi. O le faaupuga o le teena o le le lava o le malamalama i le Deep Learning.
Sa ou mamanuina tauvaga taitasi o se galuega faatino i totonu . Mo le faʻafitauli DSTL na matou tusia ma lafoina i arxiv. E le o se tala, ae o falaoa lava. Ou te fautuaina foi i isi tagata uma e faʻateleina a latou faʻamatalaga LinkedIn e ala i tauvaga, tala, tomai, ma isi. O lo'o iai se fa'amaopoopo lelei i le va o le tele o fa'aupuga o lo'o iai i lau fa'amatalaga LinkedIn ma pe fa'afia ona fe'au atu tagata ia te oe.
Afai i le taumalulu ma le tautotogo sa ou matua faʻapitoa, ona oʻo atu lea ia Aokuso ua ou maua uma le malamalama ma le talitonuina o le tagata lava ia.
I le faaiuga o Iulai, na faʻafesoʻotaʻi mai ai aʻu e se tama na galue o se Faʻasaienisi Faʻamatalaga i Lyft i luga o LinkedIn ma valaʻaulia aʻu e inu kofe ma talatalanoa e uiga i le olaga, e uiga i Lyft, e uiga i TrueAccord. Sa ma talanoa. Na ia ofo e faatalanoa lana au mo le tulaga o le Data Scientist. Na ou fai atu o loʻo galue le filifiliga, pe a fai o le Computer Vision / Deep Learning mai le taeao i le afiafi. Na ia fa’ailoa e leai ni fa’alavelave i lana vaega.
Na ou auina atu laʻu resume ma na ia lafoina i luga ole faitotoa totonu ole Lyft. Ina ua uma lena, na valaau mai le tagata faigaluega e tatala laʻu resume ma saili atili e uiga ia te aʻu. Mai upu muamua lava, na manino ai o ia o se tulaga aloaia, talu ai na manino ia te ia mai lana amataga e faapea "E le o aʻu o se mea mo Lyft." Ou te masalo ina ua uma na alu la'u resume i totonu o le talone lapisi.
I le taimi atoa nei, aʻo faʻatalanoaina aʻu, sa ou talanoaina oʻu toilalo ma paʻu i totonu o le ODS ma na tuʻuina mai e tama ia te aʻu manatu ma fesoasoani ia te aʻu i auala uma e mafai ai ma fautuaga, e ui lava, e pei ona masani ai, sa i ai foi le tele o faauoga trolling iina.
O se tasi o sui o le ODS na ofo mai e faʻafesoʻotaʻi aʻu ma lana uo, o le Faatonu o Inisinia i Lyft. E le'i leva ona fai. Ou te sau i Lyft mo le 'aiga o le aoauli, ma e ese mai i lenei uo o loʻo i ai foi se Ulu o Faʻamatalaga Saienisi ma se Pule o oloa o se tagata fiafia tele i le Deep Learning. I le taumafataga o le aoauli sa matou talatalanoa i luga o le DL. Ma talu ai sa ou aʻoaʻoina fesoʻotaʻiga 24/7 mo le afa tausaga, faitau mita kupita o tusitusiga, ma faʻatautaia galuega i luga o Kaggle ma sili atu pe itiiti foi le manino iʻuga, e mafai ona ou talanoa e uiga i le Deep Learning mo le tele o itula, i le tulaga o tala fou ma faiga fa'atino .
Ina ua uma le taumafataga o le aoauli sa latou tilotilo mai ia te aʻu ma fai mai - ua vave ona iloa e te aulelei, e te manaʻo e talanoa mai ia i matou? E le gata i lea, na latou faʻaopoopo mai e manino ia te aʻu o le ave ile fale + tekinolosi e mafai ona faaseʻeina. Ma o le a valaʻaulia vave aʻu i luga ole nofoaga. Sa ou ioe.
Ina ua uma lena, na valaau mai lena tagata faigaluega e faatulaga se faatalanoaga i luga o le nofoaga, ma sa le fiafia o ia. Sa ia muimui se mea e uiga i le le oso i luga o lou ulu.
Sau. Fa'atalanoaga i luga ole laiga. Lima itula o fesootaiga ma tagata eseese. E leai se fesili e tasi e uiga i le Deep Learning, poʻo le aʻoaʻoina o masini ile mataupu faavae. Talu ai e leai se Deep Learning / Computer Vision, ona ou le fiafia lea. O le mea lea, o fa'aiuga o fa'atalanoaga sa fa'alilolilo.
Ua valaau le tagata faigaluega ma fai mai - faamalo, ua e sao i le faatalanoaga lona lua i luga ole laiga. O nei mea uma e ofo ai. O le a le lona lua i luga ole laiga? Ou te lei faalogo lava i se mea faapena. Sa ou alu. E i ai ni nai itula iina, o le taimi lenei e uiga i aʻoaʻoga masini masani. E sili atu lena. Ae le manaia lava.
Ua valaau mai le tagata faigaluega ma le faamalo ona ua ou pasia le faatalanoaga lona tolu i luga o le saite ma ou tauto o le a mulimuli lenei. Na ou alu e vaai ma sa i ai uma le DL ma le CV.
Sa i ai sa'u tusi muamua mo le tele o masina na fai mai ia te au e leai se ofo. O le a ou le aʻoaʻoina i tomai faʻapitoa, ae i luga o tomai vaivai. E le o le itu vaivai, ae o le mea moni o le a tapunia le avanoa pe e leʻi faʻafaigaluegaina le kamupani, ae o loʻo faʻataʻitaʻiina le maketi ma le tulaga o sui tauva.
Ototonu o Aukuso. Sa ou inu pia ua lelei. Mafaufauga pogisa. Ua mavae le 8 masina ae leai lava se ofo. E lelei le fatufatua'i i lalo o le pia, aemaise lava pe a ese le fatufatuga. Ua oo mai se manatu i lo'u mafaufau. Ou te faʻasoa atu ia Alexey Shvets, o le sa avea ma postdoc i le MIT i lena taimi.
Ae fa'afefea pe afai e te alu i le DL/CV konafesi lata ane, matamata i tauvaga o loʻo faia o se vaega, toleni se mea ma tuʻuina atu? Talu ai o tagata atamamai uma o loʻo fausia a latou matata i luga o lenei mea ma o loʻo faia lenei mea mo le tele o masina poʻo ni tausaga foi, e leai so matou avanoa. Ae e le taufaafefe. Matou te faia ni faʻamatalaga anoa, lele i le mea mulimuli, ma a maeʻa ona matou tusia se muaʻi lolomi poʻo se tala e uiga i le auala tatou te le pei ai o isi tagata ma talanoa e uiga i la tatou filifiliga. Ma o le tusiga ua uma ona i luga o LinkedIn ma i lau resume.
O lona uiga, e foliga mai e talafeagai ma e tele atu upu saʻo i le amataga, lea e tatau ona faʻatupulaʻia laʻititi le avanoa e oʻo atu ai i le tekinolosi. Fa'ailoga ma fa'amatalaga mai ia te a'u, tusitusiga mai Alexey. Taaloga, ioe, ae aisea e leai ai?
E le'i leva ona fai. O le konafesi lata ane na matou su'esu'eina o le MICCAI ma sa i ai lava tauvaga iina. Na matou taia le mea muamua. Sa faapena . O le galuega e 3 subtasks. E 8 aso na totoe a o lei oo i le aso e gata ai. Sa ou faanoa i le taeao, ae ou te lei lafoaia le manatu. Na ou ave aʻu paipa mai Kaggle ma sui mai faʻamatalaga satelite i faʻamatalaga faafomaʻi. 'fit_predict'. Na saunia e Alexey se faʻamatalaga e lua-itulau o fofo mo faʻafitauli taʻitasi, ma matou lafoina. Sauni. I le talitonuga, e mafai ona e manava. Ae na aliali mai e iai se isi galuega mo lea lava mafutaga faaleaoaoga () fa'atasi ai ma ni su'ega e tolu ma o lona aso fa'agata na si'itia i luga i le 4 aso, o lona uiga, e mafai ona tatou 'fit_predict' iina ma lafo. O le mea lena na matou faia.
E le pei o Kaggle, o nei tauvaga sa i ai a latou lava aʻoaʻoga faʻapitoa:
- Leai se Laupapa. O talosaga e lafo ile imeli.
- O le a aveesea oe pe a le sau se sui o le 'au e tuʻuina atu le fofo i le fonotaga i le Workshop.
- O lou tulaga i luga o le laupapa e faatoa iloa i le taimi o le konafesi. O se ituaiga o tala faatino faaleaoaoga.
O le fonotaga a le MICCAI 2017 na faia i Quebec City. O le mea moni, ia Setema ua amata ona ou mu, o lea na foliga manaia ai le manatu o le malolo mo se vaiaso mai le galuega ma agai atu i Kanata.
Na o mai i le konafesi. Na ou sau i le Workshop lenei, ou te le iloa se tasi, o loʻo ou nofo i le tulimanu. E iloa uma e le tasi le isi, latou te fesoʻotaʻi, latou te lafoaʻi upu faʻafomaʻi poto. Iloiloga o le tauvaga muamua. E talanoa ma talanoa tagata auai e uiga ia latou faaiuga. E manaia iina, ma le feilafi. O lo'u taimi. Ma ua ou maasiasi foi. Na latou foʻia le faʻafitauli, galue i ai, faʻasaienisi alualu i luma, ma e mama i tatou "fit_predict" mai atinaʻe ua mavae, e le mo le saienisi, ae ia faʻamalosia la tatou resume.
Na sau o ia i fafo ma fai mai e le o aʻu foi o se tagata poto faapitoa i vailaau faafomai, faatoese mai mo le maimau o latou taimi, ma faaali mai ia te au se ata e tasi ma le fofo. Sa ou alu ifo i le faletele.
Latou te fa'ailoa mai le ulua'i su'ega - matou te muamua, ma i se pito.
O le lona lua ma le lona tolu o loʻo faʻasalalau.
Latou te faʻasalalau le lona tolu - toe muamua ma toe faʻatasi ma le taʻimua.
General o le muamua.
O nisi o le aofia e ataata ma vaavaai mai ma le faaaloalo. O isi, o i latou e foliga mai o tagata atamamai i le matata, na manumalo i se fesoasoani mo lenei galuega ma o loʻo faia lenei mea mo le tele o tausaga, sa i ai sina faʻasesega i o latou foliga.
Sosoo ai ma le galuega lona lua, o le tasi lea e tolu galuega laiti ma ua fa'agasolo i luma i aso e fa.
O lea na ou faatoese ai foi ma toe faaali atu le matou ata e tasi.
O le tala lava lea e tasi. Lua muamua, tasi le lua, masani muamua.
Ou te manatu atonu o le taimi muamua lea i le tala faasolopito ua manumalo ai se ofisa aoina i se tauvaga ata faafomai.
Ma o lea ua ou tu i luga o le tulaga, latou te tuuina mai ia te au se ituaiga tipiloma ma ua ou osofaia. E fa'afefea ona tupu lena mea? O loʻo faʻaalu e nei tagata aʻoga tupe a tagata totogi lafoga, o loʻo galulue e faʻafaigofie ma faʻaleleia le tulaga lelei o galuega a fomaʻi, o lona uiga, i le teori, o loʻu ola faʻamoemoe, ma se tino na saeia lenei tagata aʻoga atoa i le fuʻa a Peretania i nai afiafi.
O se ponesi i lenei mea o le i ai i isi 'au, o tamaiti aʻoga faʻauʻu o loʻo galulue i nei galuega mo le tele o masina o le a maua se resume e manaia i le HR, o lona uiga, o le a faigofie ona latou oʻo atu i le tekonolosi. Ma i luma o oʻu mata o loʻo i ai se imeli fou na mauaina:
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.I se tulaga lautele, saʻo mai le tulaga, ou te fesili atu i le aofia: "E i ai se tasi na te iloa le mea ou te galue ai?" Na iloa e se tasi na fa'atulagaina le tauvaga - na ia su'esu'eina le TrueAccord. O isi e leai. Ou te faaauau: "Ou te faigaluega mo se ofisa aoina, ma i le galuega ou te le faia le Computer Vision po o le Deep Learning. Ma i le tele o auala, e tupu lenei mea ona o matagaluega a le HR a Google Brain ma Deepmind e faʻamama laʻu resume, e leʻo tuʻuina mai ia te aʻu se avanoa e faʻaalia ai aʻoaʻoga faʻapitoa. "
Na latou tuuina atu le tusi faamaonia, o se malologa. E toso ese a'u e se vaega o tagata a'oga. Na aliali mai o le vaega lea o le Soifua Maloloina ma Deepmind. Sa matua faagaeetia i latou ma sa vave ona latou mananao e talanoa mai ia te au e uiga i le avanoa o le Inisinia Suesuega i le latou au. (Na matou talanoa. O lenei talanoaga na faia mo le 6 masina, na ou pasia le ave i le fale, suega, ae na faapuupuuina i luga o le tekonolosi screen. 6 masina mai le amataga o fesoʻotaʻiga i le tech screen o se taimi umi. O le faʻatali umi e maua ai se tofo. o le le aoga. Inisinia Suesuega i Deepmind i Lonetona, faasaga i le talaaga o TrueAccord sa i ai se laasaga malosi i luga, ae faasaga i le talaaga o loʻu tulaga o loʻo i ai nei o se laa i lalo. Mai se mamao o le lua tausaga ua mavae talu mai lena taimi, e lelei e leai.)
iʻuga
I le taimi lava e tasi, na ou maua ai se ofo mai Lyft, lea na ou taliaina.
E tusa ai ma faʻaiʻuga o nei tauvaga e lua ma le MICCAI, o mea nei na faʻasalalau:
O lona uiga, e ui lava i le gaogao o le manatu, o le faʻaopoopoina o tala faʻaopoopo ma tusi muamua e ala i tauvaga e aoga lelei. Ma i tausaga mulimuli ane na matou atili ai ona leaga.
Sa ou galue i Lyft mo le lua tausaga talu ai i le faia o le Computer Vision/Deep Learning for Self Driving car. O lona uiga, na ou maua le mea na ou manaʻo ai. Ma galuega, ma se kamupani tulaga maualuga, ma uo malolosi, ma isi mea lelei uma.
I nei masina, sa ou fesoʻotaʻi ma kamupani tetele uma Google, Facebook, Uber, LinkedIn, ma faʻatasi ai ma se sami o amataga o lapopoa eseese.
Sa tiga i nei masina uma. E ta'u atu e le atulaulau ia te oe se mea e le manaia tele i aso uma. Tete'e faifaipea, faia soo mea sese ma o nei mea uma e tofo i se lagona faifai pea o le leai o se faamoemoe. E leai ni fa'amautinoaga e te manuia, ae o lo'o i ai se lagona o oe o se vale. E matua faamanatu mai ai le auala na ou taumafai ai e suʻe se galuega ina ua uma le iunivesite.
Ou te manatu e toʻatele na suʻe ni galuega i le vanu ma sa sili atu ona faigofie mea uma mo i latou. O le togafiti, i loʻu manatu, o le mea lea. Afai o loʻo e suʻeina se galuega i se matata e te malamalama ai, ia tele lou poto masani, ma o lau resume e fai mai tutusa, e leai ni faʻafitauli. Sa ou ave ma maua. E tele avanoa.
Ae afai o loʻo e suʻeina se galuega i se matata fou ia te oe, o lona uiga, pe a leai se malamalama, leai se fesoʻotaʻiga ma o lau resume e fai mai se mea sese - i le taimi nei e matua manaia mea uma.
I le taimi nei, e masani ona tusi mai tagata faigaluega ia te aʻu ma ofo mai e fai le mea lava e tasi o loʻo ou faia nei, ae i se isi kamupani. Ua oo i le taimi e sui ai galuega. Ae leai se aoga o le alu e fai le mea ua ou lelei i ai. Mo le a?
Ae mo le mea ou te manaʻo ai, ua ou le toe maua foi le malamalama po o laina i laʻu resume. Se'i tatou va'ai pe fa'apefea ona i'u nei mea uma. Afai e lelei mea uma, o le a ou tusia le isi vaega. 🙂
puna: www.habr.com