Ushbu rasm Artur Kuzin tomonidan), blog postining mazmunini juda aniq jamlaydi. Natijada, quyidagi hikoyani juda foydali va texnik narsa sifatida emas, balki juma kuni hikoyasi kabi qabul qilish kerak. Qolaversa, matn ingliz tilidagi so‘zlarga boy ekanligini ta’kidlash joiz. Men ulardan ba'zilarini qanday qilib to'g'ri tarjima qilishni bilmayman va ba'zilarini tarjima qilishni xohlamayman.
Akademik muhitdan sanoat muhitiga o'tish qanday sodir bo'lganligi dastlabki ikki epizodda ochib berilgan. Bunda suhbat keyingi voqealar haqida bo'ladi.
2017 yil yanvar edi. O'sha paytda men bir yildan sal ko'proq ish tajribamga ega edim va men San-Fransiskoda kompaniyada ishladim kabi Sr. Ma'lumot olimi.
TrueAccord - bu qarzlarni undirish uchun startap. Oddiy qilib aytganda - yig'ish agentligi. Kollektorlar odatda ko'p qo'ng'iroq qilishadi. Biz juda ko'p elektron pochta xabarlarini yubordik, lekin kam qo'ng'iroq qildik. Har bir elektron pochta kompaniyaning veb-saytiga olib keldi, u erda qarzdorga qarz bo'yicha chegirma taklif qilindi va hatto bo'lib-bo'lib to'lashga ruxsat berildi. Ushbu yondashuv yaxshi yig'ishga olib keldi, masshtabni kengaytirish va sud jarayonlariga kamroq ta'sir qilish imkonini berdi.
Kompaniya normal edi. Mahsulot aniq. Rahbariyat aqli raso. Joylashuvi yaxshi.
Vodiy aholisi o'rtacha bir joyda bir yarim yil ishlaydi. Ya'ni, siz ishlayotgan har qanday kompaniya kichik bir qadamdir. Ushbu bosqichda siz bir oz pul to'playsiz, yangi bilimlar, ko'nikmalar, aloqalar va rezyumedagi chiziqlarga ega bo'lasiz. Shundan so'ng keyingi bosqichga o'tish boshlanadi.
TrueAccord-ning o'zida men elektron pochta xabarnomalariga tavsiya tizimlarini biriktirishda, shuningdek, telefon qo'ng'iroqlariga ustuvorlik berishda ishtirok etdim. Ta'sir tushunarli va A/B testi orqali dollarlarda juda yaxshi o'lchandi. Mening kelishimdan oldin mashinani o'rganish bo'lmaganligi sababli, mening ishimning ta'siri yomon emas edi. Shunga qaramay, biror narsani yaxshilash allaqachon qattiq optimallashtirilgan narsadan ko'ra osonroqdir.
Ushbu tizimlar ustida olti oy ishlagandan so'ng, ular hatto mening asosiy maoshimni 150 ming dollardan 163 ming dollargacha ko'tarishdi. Jamiyatda 163 ming dollar atrofida mem bor. Bu yerdan oyoqlari bilan o'sadi.
Bularning barchasi ajoyib edi, lekin u hech qaerga olib kelmadi yoki olib keldi, lekin u erda emas.
Men TrueAccord kompaniyasini, ham kompaniyani, ham u yerda ishlagan yigitlarni juda hurmat qilaman. Men ulardan ko'p narsani o'rgandim, lekin men yig'ish agentligida tavsiya tizimlarida uzoq vaqt ishlashni xohlamadim. Ushbu qadamdan siz biron bir yo'nalishda qadam tashlashingiz kerak edi. Agar oldinga va yuqoriga bo'lmasa, hech bo'lmaganda yon tomonga.
Menga nima yoqmadi?
- Mashinani o'rganish nuqtai nazaridan, muammolar meni hayajonlantirmadi. Men moda, yosh, ya'ni Deep Learning, Computer Vision, fanga yoki hech bo'lmaganda alkimyoga yaqinroq narsani xohlardim.
- Startap va hattoki kollektor agentligida yuqori malakali xodimlarni yollashda muammolar mavjud. Boshlang'ich tashkilot sifatida u ko'p pul to'lay olmaydi. Ammo yig'ish agentligi sifatida u maqomini yo'qotadi. Qo'pol qilib aytganda, agar uchrashayotgan qiz qayerda ishlaysiz deb so'rasa? Sizning javobingiz: "Google'da" "yig'ish agentligi" dan ko'ra kattalikdagi buyurtmalarni yaxshiroq eshitadi. Mendan farqli o'laroq, Google va Facebook-da ishlaydigan do'stlarim uchun kompaniyaning nomi shunday eshiklarni ochganligi meni biroz bezovta qildi: sizni konferentsiya yoki uchrashuvga ma'ruzachi sifatida taklif qilishlari mumkin yoki LinkedIn-da ko'proq qiziqarli odamlar yozadi. bir stakan choy ustida uchrashish va suhbatlashish taklifi bilan. Men shaxsan tanimaydigan odamlar bilan muloqot qilishni yaxshi ko'raman. Shunday qilib, agar siz San-Frantsiskoda yashasangiz, yozishdan tortinmang - keling, qahva ichamiz va suhbatlashamiz.
- Mendan tashqari kompaniyada uchta Data Scientist ishlagan. Men mashinani o'rganish ustida ishladim va ular bu erdan ertaga har qanday startapda keng tarqalgan boshqa Data Science vazifalari ustida ishladilar. Natijada, ular mashinani o'rganishni haqiqatan ham tushunmadilar. Ammo o'sish uchun men kimdir bilan muloqot qilishim, maqolalar va so'nggi o'zgarishlarni muhokama qilishim va oxirida maslahat so'rashim kerak.
Nima mavjud edi?
- Ta'lim: fizika, informatika emas.
- Men bilgan yagona dasturlash tili Python edi. Men C++ ga o'tishim kerak degan tuyg'u bor edi, lekin men hali ham bunga erisha olmadim.
- Sanoatda bir yarim yil ishlagan. Bundan tashqari, ishda men Deep Learning yoki Computer Vision dasturini o'rganmaganman.
- Rezyumeda Deep Learning / Computer Vision bo'yicha bitta maqola yo'q.
- Kaggle Master yutug'i bor edi.
Nima xohlardingiz?
- Ko'p tarmoqlarni o'rgatish kerak bo'lgan pozitsiya va kompyuter ko'rishga yaqinroq.
- Bu Google, Tesla, Facebook, Uber, LinkedIn va boshqalar kabi yirik kompaniya bo'lsa yaxshi bo'ladi. Bir chimdim bo'lsa-da, bir startap qiladi.
- Men jamoada mashinani o'rganish bo'yicha eng katta mutaxassis bo'lishim shart emas. Katta o'rtoqlar, murabbiylar va o'quv jarayonini tezlashtirishi kerak bo'lgan barcha turdagi aloqalarga ehtiyoj katta edi.
- Sanoat tajribasiga ega bo'lmagan bitiruvchilar yiliga 300-500 ming dollarlik kompensatsiyaga ega bo'lishlari haqidagi blog postlarini o'qib chiqqandan so'ng, men xuddi shu qatorga kirishni xohladim. Bu meni juda bezovta qilayotgani yo'q, lekin ular bu odatiy hodisa, lekin menda kamroq, demak, bu signal.
Vazifa butunlay echilishi mumkin bo'lib tuyuldi, garchi siz biron bir kompaniyaga o'tishingiz mumkin degan ma'noda emas, balki agar siz och qolsangiz, hammasi yaxshi bo'ladi. Ya'ni, o'nlab yoki yuzlab urinishlar va har bir muvaffaqiyatsizlik va har bir rad etish og'rig'i diqqatni kuchaytirish, xotirani yaxshilash va kunni 36 soatga cho'zish uchun ishlatilishi kerak.
Men rezyumeimni o'zgartirdim, uni jo'natishni boshladim va intervyu olish uchun ketdim. Men ularning ko'pchiligini HR bilan aloqa qilish bosqichida uchib o'tdim. Ko'pchilik C++ tilini talab qildi, lekin men buni bilmasdim va menda C++ talab qilinadigan lavozimlarga unchalik qiziqmasligimni his qildim.
Ta'kidlash joizki, taxminan bir vaqtning o'zida Kaggle musobaqalari turida bosqichma-bosqich o'tish sodir bo'ldi. 2017 yilgacha juda ko'p jadval ma'lumotlari va juda kamdan-kam rasm ma'lumotlari mavjud edi, lekin 2017 yildan boshlab kompyuterni ko'rish bo'yicha ko'plab vazifalar mavjud edi.
Hayot quyidagi rejimda o'tdi:
- Kun davomida ishlang.
- Texnik ekranda/saytda siz dam olasiz.
- Kechqurun va dam olish kunlari Kaggle + maqolalar / kitoblar / blog postlari
2016 yil yakuni jamiyatga qo‘shilganim bilan nishonlandi , bu ko'p narsalarni soddalashtirdi. Jamiyatda boy sanoat tajribasiga ega bo'lgan yigitlar ko'p, bu bizga juda ko'p ahmoqona savollarni berish va juda ko'p aqlli javoblar olish imkonini berdi. Bundan tashqari, juda ko'p kuchli mashinani o'rganish bo'yicha barcha yo'nalishlar bo'yicha mutaxassislar bor, ular kutilmaganda ODS orqali menga Data Science bo'yicha muntazam ravishda chuqur muloqot qilish bilan muammoni yopishimga imkon berdi. Hozirgacha, ML nuqtai nazaridan, ODS menga ishda olganimdan ko'p marta ko'proq narsani beradi.
Odatdagidek, ODSda Kaggle va boshqa saytlardagi musobaqalarda yetarlicha mutaxassislar mavjud. Jamoada muammolarni hal qilish qiziqarli va samaraliroq, shuning uchun hazillar, so'kinishlar, memlar va boshqa o'yin-kulgilar bilan biz muammolarni birma-bir hal qila boshladik.
2017 yil mart oyida - Serega Mushinskiy bilan bir jamoada - uchinchi o'rin uchun . Kaggle bo'yicha oltin medal + ikki kishi uchun 20 ming dollar. Ushbu vazifada sun'iy yo'ldosh tasvirlari bilan ishlash + UNet orqali ikkilik segmentatsiya yaxshilandi.
O'sha mart oyida men NVidia kompaniyasiga Self Driving jamoasi bilan suhbatga bordim. Men ob'ektni aniqlash haqidagi savollar bilan juda qiynalganman. Bilim yetarli emas edi.
Yaxshiyamki, ayni paytda xuddi shu DSTLdan olingan havo tasvirlari bo'yicha Ob'ektni aniqlash tanlovi boshlandi. Xudoning o'zi muammoni hal qilishni va yangilashni buyurdi. Bir oy oqshom va dam olish kunlari. Men bilimlarni yig'ib, ikkinchi bo'ldim. Ushbu musobaqa qoidalarda qiziqarli nuance bor edi, bu meni Rossiyada federal va unchalik federal emas kanallarda namoyish qilishimga olib keldi. oldim , va bir qator bosma va onlayn nashrlarda. Mail Ru Group mening hisobim va o'z mablag'im hisobidan biroz ijobiy PR oldi va Rossiyada fundamental fan 12000 XNUMX funt sterlingga boyidi. Odatdagidek, bu mavzuda yozilgan . Tafsilotlar uchun u erga boring.
Shu bilan birga, Tesla kompaniyasining ishga yollovchisi men bilan bog'lanib, Computer Vision pozitsiyasi haqida gapirishni taklif qildi. Men rozi bo'ldim. Men uyga olib ketish, ikkita texnologik ekran, intervyu orqali yugurib chiqdim va Tesla'da sun'iy intellekt bo'yicha direktor sifatida ishga qabul qilingan Andrey Karpati bilan juda yoqimli suhbatlashdim. Keyingi bosqich - fonni tekshirish. Shundan keyin Ilon Mask mening arizamni shaxsan tasdiqlashi kerak edi. Tesla qat'iy oshkor qilmaslik kelishuviga (NDA) ega.
Men orqa fon tekshiruvidan o'ta olmadim. Ishga qabul qiluvchining aytishicha, men NDAni buzgan holda Internetda ko'p suhbatlashaman. Tesla’dagi intervyu haqida biror narsa aytganim yagona joy ODS edi, shuning uchun hozirgi gipotezaga ko‘ra, kimdir skrinshot olib, Tesla’da HR’ga yozgan va men poygadan chetlatildim. O'shanda bu uyat edi. Endi bu ish bermaganidan xursandman. Mening hozirgi pozitsiyam ancha yaxshi, garchi Andrey bilan ishlash juda qiziq bo'lardi.
Shundan so'ng, men Kaggle-da sun'iy yo'ldosh tasvirlari tanloviga kirishdim . Muammo oddiy va juda zerikarli edi, hech kim uni hal qilishni xohlamadi, lekin hamma bepul oltin medal yoki pul mukofotini xohlardi. Shuning uchun, 7 kishidan iborat Kaggle Masters jamoasi bilan biz temir otishga kelishib oldik. Biz 480 ta tarmoqni "fit_predict" rejimida o'qidik va ulardan uch qavatli ansambl tuzdik. Biz yettinchi o‘rinni egalladik. . Aytgancha, yaratuvchi sifatida keng tanilgan Jeremi Xovard 23 tugadi.
Tanlov tugagandan so'ng, AdRoll'da ishlagan do'stim orqali men ularning binolarida Meetup tashkil qildim. U erda Planet Labs vakillari musobaqani tashkil etish va ma'lumotlarni belgilash ular tomonidan qanday ko'rinishga ega ekanligi haqida so'zlab berishdi. Kaggle kompaniyasida ishlaydigan va musobaqani nazorat qilgan Vendi Kvan buni qanday ko'rgani haqida gapirdi. Men yechimimiz, fokuslarimiz, texnikamiz va texnik tafsilotlarimizni tasvirlab berdim. Tomoshabinlarning uchdan ikki qismi bu muammoni hal qildi, shuning uchun savollar to'g'ri so'raldi va umuman hamma narsa ajoyib edi. Jeremi Xovard ham u erda edi. Ma’lum bo‘lishicha, u maketni qanday yig‘ishni bilmagani va ansambl yasashning bunday usulini umuman bilmagani uchun 23-o‘rinni egallagan.
Vodiydagi mashinalarni o'rganish bo'yicha uchrashuvlar Moskvadagi uchrashuvlardan juda farq qiladi. Qoidaga ko'ra, vodiydagi uchrashuvlar pastki qismdir. Lekin bizniki yaxshi chiqdi. Afsuski, tugmachani bosib, hamma narsani yozib olishi kerak bo'lgan o'rtoq tugmani bosmadi :)
Shundan so'ng, meni o'sha Planet laboratoriyasida chuqur o'rganish bo'yicha muhandis lavozimi bilan suhbatlashishga taklif qilishdi. Men o'tmadim. Rad etishning matni shundan iboratki, Deep Learning bo'yicha etarli bilim yo'q.
Men har bir tanlovni loyiha sifatida ishlab chiqdim . DSTL muammosi uchun biz yozdik va uni arxivga joylashtirdi. Maqola emas, baribir non. Shuningdek, men boshqalarga LinkedIn profilini musobaqalar, maqolalar, ko'nikmalar va hokazolar orqali oshirishni tavsiya qilaman. LinkedIn profilingizda qancha kalit so'z borligi va odamlar sizga qanchalik tez-tez xabar yuborishlari o'rtasida ijobiy bog'liqlik mavjud.
Agar qishda va bahorda men juda texnik bo'lgan bo'lsam, avgustga kelib men ham bilimga, ham o'zimga ishonchga ega bo'ldim.
Iyul oyining oxirida Lyftda Data Science menejeri boʻlib ishlagan bir yigit LinkedIn’da men bilan bogʻlanib, qahva ichishga va hayot, Lyft haqida, TrueAccord haqida suhbatlashishga taklif qildi. Biz gaplashdik. U o'z jamoasi bilan Data Scientist lavozimiga intervyu berishni taklif qildi. Men ertalabdan kechgacha Computer Vision / Deep Learning bo'lsa, variant ishlayotganini aytdim. U o'z tomonida hech qanday e'tiroz yo'qligiga ishontirdi.
Men rezyumeimni yubordim va u uni Lyftning ichki portaliga yukladi. Shundan so'ng, ishga qabul qiluvchi menga rezyumeimni ochish va men haqimda ko'proq ma'lumot olish uchun qo'ng'iroq qildi. Birinchi so'zlardanoq, bu uning uchun rasmiyatchilik ekanligi ayon bo'ldi, chunki uning rezyumelaridan "Men Lyft uchun material emasman" degani aniq edi. O'ylaymanki, shundan keyin mening rezyume axlat qutisiga tushib ketdi.
Shu vaqt ichida men intervyu olayotganda, men ODSdagi muvaffaqiyatsizliklarim va kamchiliklarimni muhokama qildim va yigitlar menga fikr-mulohazalarini berishdi va maslahat bilan menga har tomonlama yordam berishdi, garchi u erda odatdagidek do'stona trollinglar ham bo'lgan.
ODS a'zolaridan biri meni Lyft muhandislik direktori bo'lgan do'sti bilan bog'lashni taklif qildi. Aytilgan gap otilgan o'q. Men Lyftga tushlik qilish uchun kelaman va bu do'stdan tashqari, Deep Learningning katta muxlisi bo'lgan Data Science bo'limi boshlig'i va mahsulot menejeri ham bor. Tushlik paytida biz DL orqali suhbatlashdik. Yarim yil davomida 24/7 tarmoqlarni o'qiganim, kub metr adabiyotlarni o'qiganim va Kaggle-da ko'proq yoki kamroq aniq natijalarga erishgan topshiriqlarni bajarganim uchun, men yangi maqolalar va yangi maqolalar nuqtai nazaridan bir necha soatlab chuqur o'rganish haqida gapirishim mumkin edi. amaliy texnikalar.
Tushlikdan keyin ular menga qarashdi va dedilar - sizning chiroyli ekanligingiz darhol ma'lum, biz bilan gaplashmoqchimisiz? Bundan tashqari, ular menga uyga olib ketish + texnologik ekranni o'tkazib yuborish mumkinligini qo'shimcha qilishdi. Va meni darhol saytga taklif qilishlarini. Men rozi bo'ldim.
Shundan so'ng, o'sha yollovchi meni intervyu tayinlash uchun chaqirdi va u norozi edi. U sizning boshingizdan sakrab o'tmaslik haqida nimadir deb g'o'ldiradi.
keldi. Saytda suhbat. Turli odamlar bilan besh soatlik muloqot. Deep Learning yoki printsipial ravishda mashinani o'rganish haqida bitta savol yo'q edi. Deep Learning / Computer Vision yo'qligi sababli, men qiziqmayman. Shunday qilib, suhbat natijalari ortogonal edi.
Bu yollovchi qo'ng'iroq qiladi va "tabriklaymiz, siz ikkinchi intervyuga o'tdingiz" deydi. Bularning barchasi hayratlanarli. Ikkinchi sayt nima? Men hech qachon bunday narsa haqida eshitmaganman. Men ketdim. U erda bir necha soat bor, bu safar an'anaviy mashinalarni o'rganish haqida. Shunday yaxshiroq. Lekin hali ham qiziq emas.
Ishga qabul qiluvchi uchinchi intervyudan o'tganim bilan tabriklaydi va bu oxirgi bo'lishiga va'da beradi. Men uni ko'rgani bordim va u erda ham DL, ham CV bor edi.
Ko'p oylardan beri menga taklif bo'lmasligini aytgan edi. Men texnik ko'nikmalar bo'yicha emas, balki yumshoq ko'nikmalar bo'yicha mashq qilaman. Yumshoq tomonda emas, balki pozitsiya yopilishi yoki kompaniya hali ishga qabul qilinmayotgani, shunchaki bozorni va nomzodlar darajasini sinab ko'rmoqda.
Avgust o'rtalari. Yaxshi pivo ichdim. Qorong'u fikrlar. 8 oy o'tdi va hali taklif yo'q. Pivo ostida ijod qilish yaxshi, ayniqsa ijod g'alati bo'lsa. Xayolimga bir fikr keladi. Men buni o'sha paytda MITda postdok bo'lgan Aleksey Shvets bilan baham ko'raman.
Agar siz eng yaqin DL/CV konferentsiyasiga qatnashsangiz, uning doirasida o'tkaziladigan musobaqalarni tomosha qilsangiz, biror narsa tayyorlab, topshirsangiz nima bo'ladi? U yerdagi barcha mutaxassislar o‘z kareralarini shu asosda qurayotgani va bu bilan ko‘p oylar, hatto yillar davomida shug‘ullanayotgani uchun bizda imkoniyat yo‘q. Lekin bu qo'rqinchli emas. Biz qandaydir mazmunli taqdimot qilamiz, oxirgi o'ringa uchamiz va shundan so'ng biz hammaga o'xshamasligimiz haqida oldindan nashr yoki maqola yozamiz va qarorimiz haqida gapiramiz. Va maqola allaqachon LinkedIn-da va sizning rezyumeingizda.
Ya'ni, bu dolzarb bo'lib tuyuladi va rezyumeda ko'proq to'g'ri kalit so'zlar mavjud bo'lib, ular texnologiya ekraniga kirish imkoniyatini biroz oshirishi kerak. Mendan kod va taqdimotlar, Alekseydan matnlar. O'yin, albatta, lekin nima uchun emas?
Aytilgan gap otilgan o'q. Biz qidirgan eng yaqin konferentsiya MICCAI edi va u erda musobaqalar bo'lib o'tdi. Biz birinchisini urdik. Bo'lgandi . Vazifada 3 ta kichik vazifa mavjud. Belgilangan muddat tugashiga 8 kun qoldi. Ertalab hushyor bo'ldim, lekin bu fikrdan voz kechmadim. Men quvurlarimni Kaggle'dan oldim va ularni sun'iy yo'ldosh ma'lumotlaridan tibbiy ma'lumotlarga almashtirdim. 'fit_predict'. Aleksey har bir muammo uchun echimlarning ikki sahifali tavsifini tayyorladi va biz uni yubordik. Tayyor. Nazariy jihatdan, siz nafas olishingiz mumkin. Ammo o'sha ustaxona uchun yana bir vazifa borligi ma'lum bo'ldi () uchta kichik vazifa bilan va uning muddati 4 kunga ko'tarilgan, ya'ni biz u erda "fit_predict" ni amalga oshirib yuborishimiz mumkin. Biz shunday qildik.
Kaggle'dan farqli o'laroq, bu musobaqalar o'ziga xos akademik xususiyatlarga ega edi:
- Peshqadamlar roʻyxati yoʻq. Taqdimotlar elektron pochta orqali yuboriladi.
- Seminardagi konferentsiyada yechimni taqdim etish uchun jamoa vakili kelmasa, siz olib tashlanadi.
- Peshqadamlar ro‘yxatidagi o‘riningiz faqat konferensiya davomida ma’lum bo‘ladi. Akademik dramaning bir turi.
MICCAI 2017 konferentsiyasi Kvebek shahrida bo'lib o'tdi. To'g'risini aytsam, sentyabrga kelib, men yonib keta boshladim, shuning uchun ishdan bir hafta dam olish va Kanadaga borish g'oyasi qiziq tuyuldi.
Konferentsiyaga keldi. Men bu ustaxonaga keldim, men hech kimni bilmayman, burchakda o'tiraman. Hamma bir-birini biladi, muloqot qiladi, aqlli tibbiy so'zlarni tashlaydi. Birinchi tanlovni ko'rib chiqish. Ishtirokchilar o'z qarorlari haqida gapiradilar va gapiradilar. U yerda salqin, uchqunli. Mening navbatim. Va men qandaydir tarzda hatto uyalaman. Ular muammoni hal qilishdi, u ustida ishladilar, ilm-fanni ilg'or qildilar va biz faqat o'tmishdagi o'zgarishlardan "muvofiq_predict"miz, ilm-fan uchun emas, balki bizning rezyumeimizni oshirish uchun.
U chiqdi va men ham tibbiyot mutaxassisi emasligimni aytdi, vaqtlarini behuda sarflaganim uchun uzr so'radi va menga yechim bilan bitta slaydni ko'rsatdi. Men zalga tushdim.
Ular birinchi kichik vazifani e'lon qilishadi - biz birinchimiz va farq bilan.
Ikkinchi va uchinchilar e'lon qilinadi.
Ular uchinchisini e'lon qilishadi - yana birinchi va yana etakchi bilan.
General birinchi.
Tomoshabinlarning ba'zilari jilmayib, menga hurmat bilan qarashadi. Boshqalar, aftidan, sohaning mutaxassisi hisoblangan, bu vazifa uchun grant yutib olgan va ko'p yillardan beri shu bilan shug'ullanganlarning yuzlarida biroz buzuq ifoda bor edi.
Keyingi vazifa - uchta kichik vazifaga ega bo'lgan va to'rt kun oldinga siljigan ikkinchi vazifa.
Mana men ham uzr so'rab yana bitta slaydimizni ko'rsatdim.
Xuddi shu hikoya. Ikki birinchi, bir soniya, umumiy birinchi.
O'ylaymanki, bu tarixda birinchi marta kollektor agentligi tibbiy tasvirlar tanlovida g'olib chiqqani bo'lsa kerak.
Va hozir men sahnada turibman, ular menga qandaydir diplom berishadi va meni bombardimon qilishdi. Bu qanday bo'lishi mumkin? Bu akademiklar soliq to'lovchilarning pullarini sarflamoqda, shifokorlar ishini soddalashtirish va sifatini yaxshilash ustida ishlamoqda, ya'ni nazariy jihatdan, mening umr ko'rish davomiyligim va ba'zi bir organ bir necha oqshom ichida butun akademik xodimlarni Britaniya bayrog'iga yirtib tashladi.
Buning bonusi shundaki, boshqa jamoalarda ko'p oylar davomida ushbu vazifalar ustida ishlagan aspirantlar HR uchun jozibali rezyumega ega bo'ladilar, ya'ni ular texnologiya ekraniga osongina kirishadi. Va mening ko'zlarim oldida yangi olingan elektron pochta:
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.Umuman olganda, men sahnadan turib tomoshabinlardan so'rayman: "Mening qaerda ishlayotganimni kimdir biladimi?" Musobaqa tashkilotchilaridan biri bilardi - u TrueAccord nima ekanligini Googleda qidirdi. Qolganlari yo'q. Men davom etaman: “Men yig'ish agentligida ishlayman va ishda men na Computer Vision, na Deep Learning bilan shug'ullanaman. Va ko'p jihatdan, bu Google Brain va Deepmindning HR bo'limlari mening rezyumeimni filtrlashim bilan sodir bo'ladi, bu menga texnik tayyorgarlikni ko'rsatish imkoniyatini bermaydi. "
Ular sertifikat topshirdilar, tanaffus. Bir guruh akademiklar meni chetga tortadi. Bu Deepmind bilan salomatlik guruhi ekanligi ma'lum bo'ldi. Ular shu qadar hayratda qoldilarki, ular darhol men bilan o'z jamoalaridagi tadqiqot muhandisi vakansiyasi haqida gaplashmoqchi bo'lishdi. (Biz suhbatlashdik. Bu suhbat 6 oy davom etdi, men uyga olib ketish, viktorinadan o‘tdim, lekin texnologiya ekranida qisqartirildi. Muloqot boshlanganidan 6 oy texnologiya ekraniga qadar uzoq vaqt. Uzoq kutish lazzat beradi. Londondagi Deepmind tadqiqot muhandisi, TrueAccord fonida kuchli pog'ona bo'ldi, lekin mening hozirgi lavozimim fonida bu bir pog'onadir.O'shandan beri o'tgan ikki yil masofasidan bu yaxshi. unday emas edi.)
xulosa
Taxminan bir vaqtning o'zida men Lyftdan taklif oldim, men uni qabul qildim.
MICCAI bilan ushbu ikkita musobaqa natijalariga ko'ra, quyidagilar e'lon qilindi:
Ya'ni, g'oyaning vahshiyligiga qaramay, tanlovlar orqali qo'shimcha maqolalar va preprintlarni qo'shish yaxshi ishlaydi. Va keyingi yillarda biz buni yanada yomonlashtirdik.
Men Lyft kompaniyasida so‘nggi ikki yil davomida o‘z-o‘zidan boshqariladigan avtomobillar uchun Computer Vision/Deep Learning bo‘yicha ishlayapman. Ya'ni men xohlagan narsamga erishdim. Va vazifalar, yuqori maqomli kompaniya, kuchli hamkasblar va boshqa barcha yaxshi narsalar.
Shu oylar davomida men Google, Facebook, Uber, LinkedIn kabi yirik kompaniyalar va turli o'lchamdagi startaplar dengizi bilan aloqada bo'ldim.
Bu oylarning hammasi og'riyapti. Koinot har kuni sizga unchalik yoqimli bo'lmagan narsani aytadi. Muntazam ravishda rad etish, muntazam ravishda xato qilish va bularning barchasi doimiy umidsizlik hissi bilan ta'minlanadi. Muvaffaqiyatga erishishingizga kafolat yo'q, lekin siz ahmoq ekanligingizni his qilasiz. Universitetdan so'ng darhol ish topishga harakat qilganimni juda eslatadi.
O'ylaymanki, ko'pchilik vodiyda ish izlayotgan edi va ular uchun hamma narsa ancha oson edi. Ayyorlik, mening fikrimcha, bu. Agar siz o'zingiz tushunadigan, katta tajribaga ega bo'lgan sohada ish izlayotgan bo'lsangiz va sizning rezyumeingizda xuddi shunday yozilgan bo'lsa, hech qanday muammo yo'q. Men uni oldim va topdim. Bo'sh ish o'rinlari juda ko'p.
Ammo agar siz o'zingiz uchun yangi bo'lgan sohada ish qidirayotgan bo'lsangiz, ya'ni bilim, aloqalar bo'lmasa va sizning rezyumeingizda noto'g'ri narsa aytilgan bo'lsa - bu vaqtda hamma narsa juda qiziq bo'ladi.
Hozirda ishga yollovchilar muntazam ravishda menga xat yozishadi va men hozir qilayotgan ishimni, lekin boshqa kompaniyada qilishni taklif qilishadi. Haqiqatan ham ish joylarini o'zgartirish vaqti keldi. Lekin men allaqachon yaxshi bo'lgan narsani qilishdan foyda yo'q. Nima uchun?
Ammo men xohlagan narsam uchun men yana na bilimga, na rezyumedagi satrlarga egaman. Keling, bularning barchasi qanday tugashini ko'rib chiqaylik. Agar hamma narsa yaxshi bo'lsa, men keyingi qismni yozaman. 🙂
Manba: www.habr.com