Kjo foto është nga Arthur Kuzin (), përmbledh me mjaft saktësi përmbajtjen e postimit në blog. Si rezultat, tregimi i mëposhtëm duhet të perceptohet më shumë si një histori e së premtes sesa si diçka jashtëzakonisht e dobishme dhe teknike. Përveç kësaj, vlen të përmendet se teksti është i pasur me fjalë angleze. Nuk di si t'i përkthej saktë disa prej tyre dhe thjesht nuk dua t'i përkthej disa prej tyre.
Se si ndodhi kalimi nga një mjedis akademik në një mjedis industrial zbulohet në dy episodet e para. Në këtë, biseda do të jetë për atë që ndodhi më pas.
Ishte janar 2017. Në atë kohë kisha pak më shumë se një vit përvojë pune dhe punoja në San Francisko në kompani si Sr. Shkencëtar i të Dhënave.
TrueAccord është një startup për mbledhjen e borxheve. Me fjalë të thjeshta - një agjenci grumbullimi. Koleksionistët zakonisht thërrasin shumë. Ne dërguam shumë email, por bëmë pak telefonata. Çdo email çonte në faqen e internetit të kompanisë, ku debitorit iu ofrua një zbritje në borxhin dhe madje lejohej të paguante me këste. Kjo qasje çoi në mbledhje më të mirë, lejoi shkallëzim dhe më pak ekspozim ndaj padive.
Kompania ishte normale. Produkti është i qartë. Menaxhmenti është i arsyeshëm. Vendndodhja është e mirë.
Mesatarisht, njerëzit në luginë punojnë në një vend për rreth një vit e gjysmë. Kjo do të thotë, çdo kompani për të cilën punoni është vetëm një hap i vogël. Në këtë hap do të mblidhni disa para, do të fitoni njohuri, aftësi, lidhje dhe linja të reja në CV-në tuaj. Pas kësaj ka një kalim në fazën tjetër.
Në vetë TrueAccord, unë isha i përfshirë në bashkëngjitjen e sistemeve të rekomandimeve në buletinet me email, si dhe në dhënien e përparësive të thirrjeve telefonike. Ndikimi është i kuptueshëm dhe është matur mjaft mirë në dollarë përmes testimit A/B. Meqenëse nuk kishte mësim makinerie përpara mbërritjes sime, ndikimi i punës sime nuk ishte i keq. Përsëri, është shumë më e lehtë të përmirësosh diçka sesa diçka që tashmë është shumë e optimizuar.
Pas gjashtë muajsh punë në këto sisteme, ata madje e ngritën pagën time bazë nga 150 mijë dollarë në 163 mijë dollarë. Në komunitet ka një meme rreth 163 mijë dollarë. Nga këtu rritet me këmbët e saj.
E gjithë kjo ishte e mrekullueshme, por nuk çoi askund, ose çoi, por jo atje.
Kam respekt të madh për TrueAccord, si për kompaninë ashtu edhe për djemtë me të cilët kam punuar atje. Mësova shumë prej tyre, por nuk doja të punoja për një kohë të gjatë në sistemet e rekomandimeve në një agjenci grumbullimi. Nga ky hap ju duhej të hapnit në një drejtim. Nëse jo përpara dhe lart, atëherë të paktën anash.
Çfarë nuk më pëlqeu?
- Nga perspektiva e të mësuarit të makinerive, problemet nuk më emocionuan. Doja diçka në modë, rinore, domethënë të mësuarit e thellë, vizion kompjuterik, diçka mjaft të afërt me shkencën ose të paktën me alkiminë.
- Një startup, madje edhe një agjenci grumbullimi, ka probleme me punësimin e personelit shumë të kualifikuar. Si një startup, nuk mund të paguajë shumë. Por si agjenci grumbullimi, ajo humbet në status. Përafërsisht, nëse një vajzë në një takim ju pyet se ku punoni? Përgjigja juaj: "Në Google" tingëllon më mirë se "agjencia e grumbullimit". Më shqetësoi paksa fakti që për miqtë e mi që punojnë në Google dhe Facebook, ndryshe nga unë, emri i kompanisë së tyre hapi dyert si: mund të ftoheni në një konferencë ose takim si folës, ose njerëz më interesantë të shkruajnë në LinkedIn me një ofertë për t'u takuar dhe për të biseduar me një gotë çaj. Më pëlqen shumë të komunikoj me njerëz që nuk i njoh personalisht. Pra, nëse jetoni në San Francisko, mos hezitoni të shkruani - le të shkojmë për kafe dhe të flasim.
- Përveç meje, tre shkencëtarë të të dhënave kanë punuar në kompani. Unë isha duke punuar në mësimin e makinerive dhe ata po punonin në detyra të tjera të Shkencës së të Dhënave, të cilat janë të zakonshme në çdo startup nga këtu në nesër. Si rezultat, ata nuk e kuptonin vërtet mësimin e makinerive. Por që të rritem, më duhet të komunikoj me dikë, të diskutoj artikuj dhe zhvillimet më të fundit dhe të kërkoj këshilla, në fund.
Çfarë ishte në dispozicion?
- Arsimi: fizikë, jo shkenca kompjuterike.
- E vetmja gjuhë programimi që dija ishte Python. Kishte një ndjenjë që më duhej të kaloja në C++, por prapë nuk mund t'i afrohesha.
- Një vit e gjysmë punë në industri. Për më tepër, në punë nuk kam studiuar as Deep Learning dhe as Computer Vision.
- Asnjë artikull i vetëm mbi mësimin e thellë / vizionin kompjuterik në rezyme.
- Kishte një arritje Kaggle Master.
çfarë deshe?
- Një pozicion ku do të jetë e nevojshme të trajnohen shumë rrjete, dhe më afër vizionit kompjuterik.
- Është më mirë nëse është një kompani e madhe si Google, Tesla, Facebook, Uber, LinkedIn, etj. Edhe pse në një majë, një startup do të bënte.
- Nuk kam nevojë të jem eksperti më i madh i mësimit të makinerive në ekip. Kishte shumë nevojë për shokë të lartë, mentorë dhe lloj-lloj komunikimi, që duhej të shpejtonin procesin mësimor.
- Pasi lexova postimet në blog se si të diplomuarit pa përvojë industriale kanë një kompensim total prej 300-500 mijë dollarë në vit, doja të shkoja në të njëjtin gamë. Nuk është se kjo më shqetëson shumë, por meqenëse thonë se ky është një fenomen i zakonshëm, por unë kam më pak, atëherë ky është një sinjal.
Detyra dukej plotësisht e zgjidhshme, megjithëse jo në kuptimin që mund të futesh në ndonjë kompani, por përkundrazi që nëse vdisni nga uria, gjithçka do të funksionojë. Kjo do të thotë, dhjetëra apo qindra përpjekje, dhe dhimbja nga çdo dështim dhe çdo refuzim, duhet të përdoren për të mprehur fokusin, për të përmirësuar kujtesën dhe për të zgjatur ditën në 36 orë.
E ndryshova CV-në time, fillova ta dërgoja dhe shkova për intervista. I kalova shumicën e tyre në fazën e komunikimit me HR. Shumë njerëz kërkonin C++, por unë nuk e dija dhe kisha një ndjenjë të fortë se nuk do të isha shumë i interesuar për pozicionet që kërkonin C++.
Vlen të përmendet se në të njëjtën kohë ka pasur një tranzicion fazor në llojin e garave në Kaggle. Përpara vitit 2017 kishte shumë të dhëna tabelare dhe shumë rrallë të dhëna fotografike, por duke filluar nga viti 2017 kishte shumë detyra të vizionit kompjuterik.
Jeta rrodhi në mënyrën e mëposhtme:
- Punoni gjatë ditës.
- Kur ekrani i teknologjisë / në vend ju merrni pushim.
- Mbrëmje dhe fundjavë Kaggle + artikuj / libra / postime në blog
Fundi i 2016-ës u shënua me faktin se unë iu bashkova komunitetit , e cila thjeshtoi shumë gjëra. Ka shumë djem në komunitet me përvojë të pasur industriale, gjë që na lejoi të bënim shumë pyetje budallaqe dhe të merrnim shumë përgjigje të zgjuara. Ka gjithashtu shumë specialistë shumë të fortë të mësimit të makinerive të të gjitha niveleve, të cilët, papritur, më lejuan, nëpërmjet ODS, ta mbyll çështjen me komunikim të rregullt të thelluar në lidhje me Shkencën e të Dhënave. Deri më tani, për sa i përket ML-së, ODS më jep shumë herë më shumë sesa marr në punë.
Epo, si zakonisht, ODS ka mjaft specialistë në garat në Kaggle dhe faqet e tjera. Zgjidhja e problemeve në një ekip është më argëtuese dhe produktive, kështu që me shaka, sharje, meme dhe argëtime të tjera të çuditshme, filluam t'i zgjidhim problemet një nga një.
Në Mars 2017 - në një ekip me Serega Mushinsky - vendi i tretë për . Medalje ari në Kaggle + 20 mijë dollarë për dy. Në këtë detyrë, puna me imazhet satelitore + segmentimi binar përmes UNet u përmirësua.
Në të njëjtin mars, shkova për një intervistë në NVidia me ekipin Self Driving. Vërtet kam luftuar me pyetje rreth Zbulimit të Objekteve. Nuk kishte njohuri të mjaftueshme.
Për fat të mirë, në të njëjtën kohë, filloi konkursi i Zbulimit të Objekteve në imazhet ajrore nga e njëjta DSTL. Vetë Zoti urdhëroi të zgjidhet problemi dhe të përmirësohet. Një muaj mbrëmjesh dhe fundjavash. Mora njohuritë dhe përfundova i dyti. Ky konkurs kishte një nuancë interesante në rregulla, gjë që bëri që unë të shfaqesha në Rusi në kanale federale dhe jo aq federale. hipa , dhe në një mori botimesh të shtypura dhe online. Mail Ru Group mori një PR pak pozitive me shpenzimet e mia dhe paratë e veta, dhe shkenca themelore në Rusi u pasurua me 12000 paund. Si zakonisht, u shkrua për këtë temë . Shkoni atje për detaje.
Në të njëjtën kohë, një rekrutues i Tesla-s më kontaktoi dhe më ofroi të flisja për pozicionin e Computer Vision. Unë u pajtova. Kalova në shtëpi, dy ekrane teknologjike, një intervistë në terren dhe pata një bisedë shumë të këndshme me Andrei Karpathy, i cili sapo ishte punësuar në Tesla si Drejtor i AI. Faza tjetër është kontrolli i sfondit. Pas kësaj, Elon Musk duhej të miratonte personalisht kërkesën time. Tesla ka një Marrëveshje të rreptë të mos zbulimit (NDA).
Nuk e kalova kontrollin e sfondit. Rekrutuesi tha që unë bisedoj shumë në internet, duke shkelur NDA. I vetmi vend ku thashë diçka për një intervistë në Tesla ishte ODS, kështu që hipoteza aktuale është se dikush mori një pamje nga ekrani dhe i shkroi HR në Tesla, dhe unë u largova nga gara pa rrezik. Ishte turp atëherë. Tani më vjen mirë që nuk funksionoi. Pozicioni im aktual është shumë më i mirë, megjithëse do të ishte shumë interesante të punoja me Andrey.
Menjëherë pas kësaj, u zhyta në konkursin e imazheve satelitore në Kaggle nga . Problemi ishte i thjeshtë dhe jashtëzakonisht i mërzitshëm; askush nuk donte ta zgjidhte atë, por të gjithë donin një medalje ari falas ose para çmimesh. Prandaj, me një ekip Kaggle Masters prej 7 personash, ramë dakord që të hidhnim hekur. Ne trajnuam 480 rrjete në modalitetin 'fit_predict' dhe bëmë një ansambël trekatësh prej tyre. Ne përfunduam në vendin e shtatë. . Nga rruga, Jeremy Howard, i cili njihet gjerësisht si krijuesi përfundoi 23.
Pas përfundimit të konkursit, nëpërmjet një miku që punonte në AdRoll, organizova një Meetup në ambientet e tyre. Përfaqësuesit e Planet Labs folën aty se si dukej organizimi i konkursit dhe shënimi i të dhënave nga ana e tyre. Wendy Kwan, e cila punon në Kaggle dhe mbikëqyri konkursin, foli se si e pa atë. Përshkrova zgjidhjen tonë, truket, teknikat dhe detajet teknike. Dy të tretat e audiencës e zgjidhën këtë problem, kështu që pyetjet u bënë deri në pikën e duhur dhe në përgjithësi gjithçka ishte e lezetshme. Jeremy Howard ishte gjithashtu atje. Doli se ai përfundoi në vendin e 23-të, sepse nuk dinte të stivonte modelin dhe se nuk dinte fare për këtë metodë të ndërtimit të ansambleve.
Takimet në luginë për mësimin e makinerive janë shumë të ndryshme nga takimet në Moskë. Si rregull, takimet në luginë janë fundi. Por e jona doli e mirë. Fatkeqësisht, shoku që duhej të shtypte butonin dhe të regjistronte gjithçka, nuk e shtypi butonin :)
Pas kësaj, unë u ftova të flisja me pozicionin e Inxhinierit të Mësimit të Thellë në të njëjtin Planet Labs, dhe menjëherë në vend. Nuk e kalova. Formulimi i refuzimit është se nuk ka njohuri të mjaftueshme në mësimin e thellë.
Çdo konkurs e kam projektuar si projekt në . Për problemin DSTL kemi shkruar dhe e postoi në arxiv. Jo një artikull, por ende bukë. Unë gjithashtu rekomandoj për të gjithë të tjerët që të rrisin profilin e tyre në LinkedIn përmes konkurseve, artikujve, aftësive, etj. Ekziston një lidhje pozitive midis numrit të fjalëve kyçe që keni në profilin tuaj në LinkedIn dhe sa shpesh njerëzit ju dërgojnë mesazhe.
Nëse në dimër dhe në pranverë isha shumë teknik, atëherë deri në gusht kisha njohuri dhe vetëbesim.
Në fund të korrikut, një djalë që punonte si menaxher i Data Science në Lyft më kontaktoi në LinkedIn dhe më ftoi të pinim kafe dhe të bisedonim për jetën, për Lyft, për TrueAccord. Ne folem. Ai ofroi të intervistonte me ekipin e tij për pozicionin e shkencëtarit të të dhënave. Thashë që opsioni funksionon, me kusht që të jetë Computer Vision / Deep Learning nga mëngjesi në mbrëmje. Ai siguroi se nuk ka pasur kundërshtime nga ana e tij.
Unë dërgova CV-në time dhe ai e ngarkoi atë në portalin e brendshëm të Lyft. Pas kësaj, rekrutuesi më thirri për të hapur CV dhe për të mësuar më shumë për mua. Që në fjalët e para, ishte e qartë se për të ky ishte një formalitet, pasi ishte e qartë për të nga rezymeja e tij se "Unë nuk jam një material për Lyft". Mendoj se pas kësaj rezymeja ime shkoi në koshin e plehrave.
Gjatë gjithë kësaj kohe, ndërsa isha duke u intervistuar, diskutova për dështimet dhe rëniet e mia në ODS dhe djemtë më dhanë komente dhe më ndihmuan në çdo mënyrë me këshilla, megjithëse, si zakonisht, atje kishte edhe shumë trolling miqësorë.
Një nga anëtarët e ODS-së më ofroi të më lidhte me mikun e tij, i cili është Drejtor i Inxhinierisë në Lyft. E thënë më shpejt se e bërë. Unë vij në Lyft për drekë, dhe përveç këtij miku ka edhe një Drejtues të Shkencës së të Dhënave dhe një menaxher Produkti i cili është një adhurues i madh i Deep Learning. Në drekë biseduam për DL. Dhe duke qenë se kam stërvitur rrjetet 24/7 për gjysmë viti, kam lexuar metra kub literaturë dhe kam kryer detyra në Kaggle me rezultate pak a shumë të qarta, mund të flas për mësimin e thellë për orë të tëra, si për artikujt e rinj ashtu edhe për teknikat praktike.
Pas drekës më shikuan dhe më thanë - është menjëherë e qartë që je i pashëm, a dëshiron të flasësh me ne? Për më tepër, ata shtuan se është e qartë për mua që ekrani take home + tech mund të anashkalohet. Dhe se do të jem i ftuar menjëherë në vend. Unë u pajtova.
Pas kësaj, ai rekrutues më thirri për të caktuar një intervistë në terren dhe ai ishte i pakënaqur. Ai mërmëriti diçka për të mos u kërcyer mbi kokën tënde.
Erdhi. Intervistë në vend. Pesë orë komunikim me njerëz të ndryshëm. Nuk kishte asnjë pyetje të vetme për mësimin e thellë, ose për mësimin e makinerive në parim. Meqenëse nuk ka mësim të thellë / vizion kompjuterik, atëherë nuk jam i interesuar. Kështu, rezultatet e intervistës ishin ortogonale.
Ky rekrutues telefonon dhe thotë - urime, keni kaluar në intervistën e dytë në vend. E gjithë kjo është e habitshme. Cila është e dyta në vend? Unë kurrë nuk kam dëgjuar për një gjë të tillë. Unë shkova. Ka disa orë atje, këtë herë gjithçka për mësimin tradicional të makinerive. Kjo eshte më mirë. Por ende jo interesante.
Rekrutuesi telefonon me urime që kalova intervistën e tretë në vend dhe zotohet se kjo do të jetë e fundit. Shkova për ta parë dhe kishte edhe një DL dhe një CV.
Unë kisha një paraardhës prej shumë muajsh që më tha se nuk do të kishte asnjë ofertë. Do të stërvitem jo me aftësi teknike, por me ato të buta. Jo në anën e butë, por për faktin se pozicioni do të mbyllet ose që kompania nuk po punëson ende, por thjesht po teston tregun dhe nivelin e kandidatëve.
Mesi i gushtit. Unë piva birrë në rregull. Mendime të errëta. Kanë kaluar 8 muaj dhe ende asnjë ofertë. Është mirë të jesh krijues nën birrë, veçanërisht nëse kreativiteti është i çuditshëm. Më vjen në mendje një ide. E ndaj me Alexey Shvets, i cili në atë kohë ishte postdoc në MIT.
Po sikur të merrni konferencën më të afërt DL/CV, të shikoni garat që zhvillohen si pjesë e saj, të trajnoni diçka dhe të dorëzoni? Meqenëse të gjithë ekspertët atje po ndërtojnë karrierën e tyre mbi këtë dhe e kanë bërë këtë për shumë muaj apo edhe vite, ne nuk kemi asnjë shans. Por nuk është e frikshme. Ne bëjmë një paraqitje kuptimplote, fluturojmë në vendin e fundit dhe pas kësaj shkruajmë një printim paraprak ose një artikull se si nuk jemi si gjithë të tjerët dhe flasim për vendimin tonë. Dhe artikulli është tashmë në LinkedIn dhe në CV tuaj.
Kjo do të thotë, duket se është e rëndësishme dhe ka fjalë kyçe më të sakta në rezyme, të cilat duhet të rrisin paksa shanset për të hyrë në ekranin e teknologjisë. Kodi dhe parashtresat nga unë, tekste nga Alexey. Lojë, sigurisht, por pse jo?
E thënë më shpejt se e bërë. Konferenca më e afërt që kërkuam në google ishte MICCAI dhe në fakt kishte konkurse atje. Ne goditëm të parën. Ishte . Detyra ka 3 nëndetyra. Kanë mbetur edhe 8 ditë para afatit. U kthjellova në mëngjes, por nuk hoqa dorë nga ideja. I mora tubacionet e mia nga Kaggle dhe i kalova nga të dhënat satelitore në ato mjekësore. 'fit_parashikoj'. Alexey përgatiti një përshkrim me dy faqe të zgjidhjeve për secilin problem, dhe ne e dërguam atë. Gati. Në teori, ju mund të nxirrni. Por doli që kishte një detyrë tjetër për të njëjtën punëtori () me tre nëndetyra dhe se afati i saj u rrit me 4 ditë, domethënë mund të bëjmë 'fit_predict' atje dhe ta dërgojmë. Kështu bëmë.
Ndryshe nga Kaggle, këto konkurse kishin specifikat e tyre akademike:
- Asnjë tabelë drejtuese. Parashtresat dërgohen me email.
- Ju do të hiqeni nëse një përfaqësues i ekipit nuk vjen për të paraqitur zgjidhjen në konferencën në Workshop.
- Vendi juaj në tabelën e drejtuesve bëhet i njohur vetëm gjatë konferencës. Një lloj drame akademike.
Konferenca MICCAI 2017 u mbajt në Quebec City. Për të qenë i sinqertë, nga shtatori kisha filluar të digjesha, kështu që ideja për të marrë një javë pushim nga puna dhe për të shkuar në Kanada dukej interesante.
Erdhi në konferencë. Erdha në këtë Workshop, nuk njoh njeri, jam ulur në qoshe. Të gjithë e njohin njëri-tjetrin, komunikojnë, flasin fjalë të zgjuara mjekësore. Rishikimi i konkursit të parë. Pjesëmarrësit flasin dhe flasin për vendimet e tyre. Është mirë atje, me një shkëlqim. Rradha ime. Dhe disi më vjen turp. Ata e zgjidhën problemin, punuan mbi të, avancuan shkencën dhe ne jemi thjesht "fit_parashikojmë" nga zhvillimet e kaluara, jo për shkencën, por për të rritur rezymenë tonë.
Ai doli dhe tha që as unë nuk jam ekspert në mjekësi, kërkoi falje që humba kohën e tyre dhe më tregoi një rrëshqitje me zgjidhjen. Zbrita në sallë.
Ata shpallin nëndetyrën e parë - ne jemi të parët, dhe me një diferencë.
Njoftohen të dytin dhe të tretën.
Ata shpallin të tretën - përsëri së pari dhe përsëri me një avantazh.
Gjenerali është i pari.
Disa nga audienca buzëqeshin dhe më shikojnë me respekt. Të tjerë, ata që me sa duket konsideroheshin ekspertë të fushës, kishin fituar një grant për këtë detyrë dhe e bënin këtë prej shumë vitesh, kishin një shprehje paksa të shtrembëruar në fytyrë.
Më pas është detyra e dytë, ajo me tre nëndetyra dhe e cila është shtyrë përpara me katër ditë.
Këtu kërkova falje dhe tregova sërish rrëshqitjen tonë.
E njëjta histori. Dy të parët, një të dytë, të parët të përbashkët.
Mendoj se kjo është ndoshta hera e parë në histori që një agjenci grumbullimi fiton një konkurs për imazhe mjekësore.
Dhe tani jam duke qëndruar në skenë, po më japin një lloj diplome dhe jam i bombarduar. Si dreq mund të jetë kjo? Këta akademikë po shpenzojnë paratë e taksapaguesve, duke punuar për të thjeshtuar dhe përmirësuar cilësinë e punës për mjekët, pra teorikisht jetëgjatësinë time, dhe një trup e ka grisur gjithë këtë staf akademik në flamurin britanik brenda pak mbrëmjeve.
Një bonus për këtë është se në ekipet e tjera, studentët e diplomuar që kanë punuar në këto detyra për shumë muaj do të kenë një CV që është tërheqëse për HR, domethënë, ata do të arrijnë lehtësisht në ekranin e teknologjisë. Dhe para syve të mi ka një email të sapo marrë:
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.Në përgjithësi, që nga skena, pyes publikun: "A e di dikush ku punoj?" Një nga organizatorët e konkursit e dinte - ai kërkoi në Google se çfarë ishte TrueAccord. Pjesa tjetër nuk janë. Unë vazhdoj: “Punoj në një agjenci grumbullimi dhe në punë nuk bëj as Computer Vision as Deep Learning. Dhe në shumë mënyra, kjo ndodh sepse departamentet e burimeve njerëzore të Google Brain dhe Deepmind filtrojnë CV-në time, duke mos më dhënë një shans për të shfaqur trajnime teknike. "
Ata dorëzuan certifikatën, një pushim. Një grup akademikësh më tërheqin mënjanë. Doli se ky është një grup shëndetësor me Deepmind. Ata ishin aq të impresionuar saqë kërkuan menjëherë të flisnin me mua për vendin e lirë të Inxhinierit Kërkimor në ekipin e tyre. (Ne folëm. Kjo bisedë zgjati 6 muaj, kalova take home, quiz, por u ndërpre në ekranin e teknologjisë. 6 muaj nga fillimi i komunikimit deri në ekranin e teknologjisë është një kohë e gjatë. Pritja e gjatë të jep shije. Inxhinier kërkimi në Deepmind në Londër, në sfondin e TrueAccord pati një hap të fortë, por në sfondin e pozicionit tim aktual është një hap poshtë. Nga një distancë prej dy vitesh që kanë kaluar që atëherë, është mirë se nuk ndodhi.)
Përfundim
Në të njëjtën kohë, mora një ofertë nga Lyft, të cilën e pranova.
Bazuar në rezultatet e këtyre dy garave me MICCAI, u publikuan këto:
Kjo do të thotë, pavarësisht nga egërsia e idesë, shtimi i artikujve në rritje dhe printimeve paraprake përmes konkurseve funksionon mirë. Dhe në vitet në vijim e kemi bërë edhe më keq.
Unë kam punuar në Lyft për dy vitet e fundit duke bërë Computer Vision/Deep Learning për makina me vetëdrejtim. Kjo do të thotë, mora atë që doja. Dhe detyra, dhe një kompani me status të lartë, dhe kolegë të fortë, dhe të gjitha të mirat e tjera.
Gjatë këtyre muajve kam pasur komunikim me të dyja kompanitë e mëdha Google, Facebook, Uber, LinkedIn dhe me një det startup-sh të përmasave të ndryshme.
Ka dhembur gjithë këta muaj. Universi ju tregon diçka jo shumë të këndshme çdo ditë. Refuzim i rregullt, gabime të rregullta dhe e gjithë kjo është e aromatizuar me një ndjenjë të vazhdueshme dëshpërimi. Nuk ka garanci se do të keni sukses, por ekziston një ndjenjë se jeni budalla. Më kujton shumë se si u përpoqa të gjeja një punë menjëherë pas universitetit.
Mendoj se shumë po kërkonin punë në luginë dhe gjithçka ishte shumë më e lehtë për ta. Truku, për mendimin tim, është ky. Nëse jeni duke kërkuar për një punë në një fushë në të cilën kuptoni, keni shumë përvojë dhe rezymeja juaj thotë të njëjtën gjë, nuk ka probleme. E mora dhe e gjeta. Ka shumë vende të lira.
Por nëse jeni duke kërkuar për një punë në një fushë që është e re për ju, pra kur nuk ka njohuri, nuk ka lidhje dhe rezymeja juaj thotë diçka të gabuar - në këtë moment gjithçka bëhet jashtëzakonisht interesante.
Tani për tani, rekrutuesit më shkruajnë rregullisht dhe më ofrojnë të bëjnë të njëjtën gjë që po bëj tani, por në një kompani tjetër. Është vërtet koha për të ndryshuar punë. Por nuk ka kuptim të bëj atë që jam tashmë i mirë. Per cfare?
Por për atë që dua, përsëri nuk kam njohuri dhe as rreshta në CV. Le të shohim se si përfundon e gjithë kjo. Nëse gjithçka shkon mirë, do të shkruaj pjesën tjetër. 🙂
Burimi: www.habr.com