d*****1
发帖数: 263 | 1 感觉公司 要PhD的话，还是更倾向于方向适合的。
个人的血泪经验谈。
最近面了两个大公司。
都是ML的。第一个是L 家，（记错了，本以为投的new graduate(结果recruitor给整的
machine learning engineer.) 上来就考了一道算法题。
其余就是各种ML的model，一通问。 （直接挺了）
第二个，刚刚面的。 朋友给推荐的， 本来是SF的公司说要面，结果Seattle的来说第
二天还是第三天面。 （说这个职位是 algorithm engineer) 我又这两天刷了3，40道
LC的题目。 结果一道算法题都没考。
就是聊各种做过的project，然后ML的model解释。以及我要是去的话，怎么做（主要就
是实现CBIR 系统 content based image retrieval ）
没事儿刷LC， 第四遍了。但真心没人问。(6月份还一个小公司联系我，是做image
processing的，也没考算法，就是跟CTO扯了一个小时，后来说文化不match。我SB，我
说我一直在找DS， ML的，偏research的工作） |
f*******w
发帖数: 1243 | 2 对口的是这样，本行还是重要的
转行的就不一样了
就算是CS PhD，方向不对口的别人照样不care
我觉得应该是你的背景比较match，所以不是general hire
苦逼的做computer networking的PhD，FLG全是Leetcode |
t*******i
发帖数: 4960 | 3 我就是网络方向的，ｓｉｇｎ
【在 f*******w 的大作中提到】
: 对口的是这样，本行还是重要的
: 转行的就不一样了
: 就算是CS PhD，方向不对口的别人照样不care
: 我觉得应该是你的背景比较match，所以不是general hire
: 苦逼的做computer networking的PhD，FLG全是Leetcode
|
r******l
发帖数: 10760 | 4 看公司了，你要是去FLG，不管你啥PHD都一样考算法题，没人管你research做的啥。 |
a***y
发帖数: 852 | 5 做vision的PhD? 不面算法面专业应该是好事吧
【在 d*****1 的大作中提到】
: 感觉公司 要PhD的话，还是更倾向于方向适合的。
: 个人的血泪经验谈。
: 最近面了两个大公司。
: 都是ML的。第一个是L 家，（记错了，本以为投的new graduate(结果recruitor给整的
: machine learning engineer.) 上来就考了一道算法题。
: 其余就是各种ML的model，一通问。 （直接挺了）
: 第二个，刚刚面的。 朋友给推荐的， 本来是SF的公司说要面，结果Seattle的来说第
: 二天还是第三天面。 （说这个职位是 algorithm engineer) 我又这两天刷了3，40道
: LC的题目。 结果一道算法题都没考。
: 就是聊各种做过的project，然后ML的model解释。以及我要是去的话，怎么做（主要就
|
w****r
发帖数: 15252 | 6 今天我也被问了classification，我就找岗位个干活写代码的，问了体无完肤的
classification，哎。 |
d*****1
发帖数: 263 | 7
面过 L 了，电面就10分钟的算法。40分钟+的ML
哭死～～～～～～～～
从那儿之后，我好几个月没找工作，真是被打击了。
【在 r******l 的大作中提到】
: 看公司了，你要是去FLG，不管你啥PHD都一样考算法题，没人管你research做的啥。
|
d*****1
发帖数: 263 | 8
以后少刷LC，专业方向match的， 应该 pay的更好些吧？
【在 w****r 的大作中提到】
: 今天我也被问了classification，我就找岗位个干活写代码的，问了体无完肤的
: classification，哎。
|
g*****e
发帖数: 3417 | 9 听一个L大数据组的朋友说，他当年进的时候也不考算法题，当然他是有相关领域工作
经验的。
可见L的面试也是看组看人品的。
【在 d*****1 的大作中提到】
:
: 以后少刷LC，专业方向match的， 应该 pay的更好些吧？
|
T******g
发帖数: 21328 | 10 general hire就是把你当码农来用的，就是你有独门天顶星技术，别人看不上也没办法
【在 f*******w 的大作中提到】
: 对口的是这样，本行还是重要的
: 转行的就不一样了
: 就算是CS PhD，方向不对口的别人照样不care
: 我觉得应该是你的背景比较match，所以不是general hire
: 苦逼的做computer networking的PhD，FLG全是Leetcode
|
|
|
r******l
发帖数: 10760 | 11 L不清楚，但是G是general hire，根本没人关心你PHD研究啥，纯做题。
【在 d*****1 的大作中提到】
:
: 以后少刷LC，专业方向match的， 应该 pay的更好些吧？
|
w****r
发帖数: 15252 | 12 这个不是我专业方向，我也没啥专业方向，这个就是可悲的地方
【在 d*****1 的大作中提到】
:
: 以后少刷LC，专业方向match的， 应该 pay的更好些吧？
|
s****y
发帖数: 503 | 13 现在还有人做content based image retrieval？ |
h********3
发帖数: 2075 | 14 算法题是要考的，但是不等于research没人管。FLG做data mining, machine learning
的几个核心组，没几篇KDD, NIPS之类的，简历都没人看。
【在 r******l 的大作中提到】
: 看公司了，你要是去FLG，不管你啥PHD都一样考算法题，没人管你research做的啥。
|
h********3
发帖数: 2075 | 15 这就是为什么现在G给12.5万的phd standard package很难再吸引人了。
【在 r******l 的大作中提到】
: L不清楚，但是G是general hire，根本没人关心你PHD研究啥，纯做题。
|
s*****r
发帖数: 43070 | 16 CS的PHD难道不要求学AI和基本的ML算法吗？很多其他专业都会学的 |
z***m
发帖数: 1602 | 17 说实话，PHD的东西，很多是除了发paper，几十年内完全不可能用的，假设太理想。
【在 h********3 的大作中提到】
: 这就是为什么现在G给12.5万的phd standard package很难再吸引人了。
|
s***f
发帖数: 457 | 18 发信人: svcef (svcef), 信区: JobHunting
标 题: 你是否愿意通过自学转行成为一个软件工程师
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jul 27 11:53:15 2014, 美东)
(这个机会仅仅适用于位于硅谷南湾的人, 谢谢。 Our office is on Walsh Ave,
Santa Clara. CA, 95050 )
这个帖子， 前一阵子， 发过一次， 由于大家反馈非常好， 就再发一次， 希望对更
多的朋友有帮助。绝对不收任何费用， 我们提供完全免费的转行软件工程师的机会。
这个帖子是写给那些朋友， 以前由于各种原因， 没能够成为计算机专业学
生，现在愿意通过自学成为一个软件工程师.
这可以做到嘛 ？
实际上， 任何人通过自学成为一个软件编程的高手都不是什么难的事情。只要肯花许
多时间学习和练习， 加上有人可以指导答疑, 每个愿意成为软件工程师的人都可以通
过一段时间的学习成为一个不错的软件工程师。
如果你正想成为一个软件工程师， 请联系我们。 我们能够提供机会帮助你成为一个软
件工程师。绝对不收任何费用。
我们提供一个边工作， 边学习的机会。
只有一个要求， 希望你现在还有努力学习的动力和勤奋精神。
注1: 许多软件编程的高手都不是计算机专业学生. 举例来说， 微软的Bill Gates，
Facebook的Mark Zuckerberg, 都是软件编程的高手，但都不是学计算机专业的. Bill
Gates本来大概要学法律， Mark Zuckerberg本来是心理学专业的。
只要你有真材实料， 转行到软件， 是不需要一个CS的学位的。
注2: 如果您本身是一个软件工程师， 读到这个帖子， 请您手下留情， 请不要为
“码工”这个职业泼冷水。您也许不知道， 有许多人羡慕你的职业呢 ？ 正想成为一
个软件工程师 ？ 软件工程师, 工作有挑战性， 收入也不错。我们就是希望提供机会
给这样的朋友。
注3: 我们不承诺给任何人办H-1B, 但如果优秀的， 我们团队愿意自己留下来的，
我们可以帮助办H-1B.
注4: 我们这个项目绝对不收任何费用。
注5： 我们和硅谷任何别的软件培训，职业培训， bootcamp没有任何关系。
我们也不是这样的一个软件培训，职业培训， bootcamp机构。 我们提供的学习
机会
是完全免费的。
如果你正在考虑下一个工作方向, 如果你正想成为一个软件工程师， 有许多时间可以
用来学习， 站内请联系我们。 我们能够提供机会帮助你成为一个软件工程师。
关于我们这个项目的说明：
我们是一家初创startup Internet software 公司， 这个项目为我们自己公司培养人
才。公司还在创业阶段，已有少量客户， 但收入很少，发不了工资， 但我们这个创业
团队对公司未来充满信心。 希望你可以用来学习工作的时间不少于一周至25小时,来我
们位于硅谷南湾的办公室工作。对于有意和我们共同长期把公司做成功的，
公司会发原始股。
我们主要开发Internet software for Enterprise Application， 用的语言是：
Python, Java, PHP, MySQL. (不要求你有相关语言和背景， 只要求你有强烈意愿学
习)。
技术工作主要做网站server端的开发 （包括， Python, Java, PHP, Django, etc)，
也有客户端的开发。 客户端的开发包括
web front end 以及手机App和Facebook Apps.
详情, 请站内联系。
请给我们一个机会， 也给你自己一个机会。也许这就是你长久等待的一个机会。
(This opportunity is 仅仅限于硅谷南湾, 谢谢, Our office is on Walsh Ave,
Santa Clara. CA, 95050.
如果你不在硅谷南湾， 很对不起， 我们这个项目不合适你。)
如果您对这个项目不感兴趣， 请不要给别人泼冷水。
已经有多人从我们这个项目受益。
【在 d*****1 的大作中提到】
: 感觉公司 要PhD的话，还是更倾向于方向适合的。
: 个人的血泪经验谈。
: 最近面了两个大公司。
: 都是ML的。第一个是L 家，（记错了，本以为投的new graduate(结果recruitor给整的
: machine learning engineer.) 上来就考了一道算法题。
: 其余就是各种ML的model，一通问。 （直接挺了）
: 第二个，刚刚面的。 朋友给推荐的， 本来是SF的公司说要面，结果Seattle的来说第
: 二天还是第三天面。 （说这个职位是 algorithm engineer) 我又这两天刷了3，40道
: LC的题目。 结果一道算法题都没考。
: 就是聊各种做过的project，然后ML的model解释。以及我要是去的话，怎么做（主要就
|
L*****s
发帖数: 24744 | |
T******g
发帖数: 790 | 20
大牛也是苦逼皮埃这地？
【在 w****r 的大作中提到】
: 今天我也被问了classification，我就找岗位个干活写代码的，问了体无完肤的
: classification，哎。
|
|
|
A********t
发帖数: 328 | 21 L不知道，其他三家肯定是要的
【在 L*****s 的大作中提到】
: 谁知道网络安全可以去FLAG吗
|
h*****g
发帖数: 352 | 22 6月份还一个小公司联系我，是做image
processing的
这个是啥职位方便站内么 谢谢谢谢 |
c***z
发帖数: 6348 | |
x******r
发帖数: 538 | 24 专业好谁去刷题，你这恰恰说明刷的不够。
【在 d*****1 的大作中提到】
: 感觉公司 要PhD的话，还是更倾向于方向适合的。
: 个人的血泪经验谈。
: 最近面了两个大公司。
: 都是ML的。第一个是L 家，（记错了，本以为投的new graduate(结果recruitor给整的
: machine learning engineer.) 上来就考了一道算法题。
: 其余就是各种ML的model，一通问。 （直接挺了）
: 第二个，刚刚面的。 朋友给推荐的， 本来是SF的公司说要面，结果Seattle的来说第
: 二天还是第三天面。 （说这个职位是 algorithm engineer) 我又这两天刷了3，40道
: LC的题目。 结果一道算法题都没考。
: 就是聊各种做过的project，然后ML的model解释。以及我要是去的话，怎么做（主要就
|
z*******3
发帖数: 13709 | 25 不多
有很多偏硬件的，搞cpu啥的
ai以前是冷门，这些年才热火起来
我依稀记得5年前还比较冷
【在 s*****r 的大作中提到】
: CS的PHD难道不要求学AI和基本的ML算法吗？很多其他专业都会学的
|
z*******3
发帖数: 13709 | 26 事分两面说
一般公司找人干活，尤其是找刚毕业的，啥都不会
不问算法问啥？
如果是转行的phd，人家也不指望你懂多少
就按照一般的candidate问了
所以最后还是算法
但是如果你有一鸡之长，尤其是你现在懂一些比较火热的ml之类的
那你自然应该突出你的一鸡之长，因为对方也希望你能有这个技能
应该不停地告诉别人，我懂这个，我会这个，这个我做过
你们也在做这个，所以我很match，招我进去，招我进去
我对你们有用，我比其他人要更快上手，能更早contribute
这甚至也可能是对方找你来面试的主要目的
找人干活，当然谁都希望找些能赶紧上手干活的
其实这个不仅是对phd来说是这样
从实用角度出发，这些东西都很容make sense
【在 d*****1 的大作中提到】
: 感觉公司 要PhD的话，还是更倾向于方向适合的。
: 个人的血泪经验谈。
: 最近面了两个大公司。
: 都是ML的。第一个是L 家，（记错了，本以为投的new graduate(结果recruitor给整的
: machine learning engineer.) 上来就考了一道算法题。
: 其余就是各种ML的model，一通问。 （直接挺了）
: 第二个，刚刚面的。 朋友给推荐的， 本来是SF的公司说要面，结果Seattle的来说第
: 二天还是第三天面。 （说这个职位是 algorithm engineer) 我又这两天刷了3，40道
: LC的题目。 结果一道算法题都没考。
: 就是聊各种做过的project，然后ML的model解释。以及我要是去的话，怎么做（主要就
|
z*******3
发帖数: 13709 | 27 你投的是ml的职位吧？
人家找有ml经验的，这没啥打击的
没有经验就是被虐，正常
先把自己分析一下啊
人跟人是不一样的
公司跟公司也不一样
职位和职位也不一样
这不是高考撒
【在 d*****1 的大作中提到】
:
: 以后少刷LC，专业方向match的， 应该 pay的更好些吧？
|
s*****r
发帖数: 43070 | 28 没觉得啊，AI一直很热，俺的AI课是跟Andrew上的，当时还是个小猪脚，现在也牛X了。
【在 z*******3 的大作中提到】
: 不多
: 有很多偏硬件的，搞cpu啥的
: ai以前是冷门，这些年才热火起来
: 我依稀记得5年前还比较冷
|
s*****r
发帖数: 43070 | 29 CS PHD不去搞ML和大数据，别的方向也没很多机会
【在 z*******3 的大作中提到】
: 你投的是ml的职位吧？
: 人家找有ml经验的，这没啥打击的
: 没有经验就是被虐，正常
: 先把自己分析一下啊
: 人跟人是不一样的
: 公司跟公司也不一样
: 职位和职位也不一样
: 这不是高考撒
|
h*****7
发帖数: 6781 | 30 如果是专找PhD的职位，基本上你做得怎么样简历上一眼就可以看出来，文章一方面，
奖项一方面，学校老板一方面，都没有就很捉急。
HR好过，但是HM设这个职位那他肯定门清。比如对ML的要求肯定是专家级别的，这东西
不是几个月准备准备就出得来的，因为涉及方面太多，而且一两个小时的测试也不一定
够，最后还得看track record。
算法方面都答对了，估计还免不了coding，也就是说还得刷题
虽然很难，但pay得也高些 |
|
|
d*****1
发帖数: 263 | 31
妹子，你是social network吧？ 这个很hot呀
【在 t*******i 的大作中提到】
: 我就是网络方向的，ｓｉｇｎ
|
d*****1
发帖数: 263 | 32
现在Amazon不是刚出来一款手机，可以让你拍照，然后给你购买链接嘛。
这就是CBIR啊
【在 s****y 的大作中提到】
: 现在还有人做content based image retrieval？
|
m********5
发帖数: 17667 | 33 楼主这个有点悲剧了
其实不是不刷题，是你根本还没有到刷题的那关。招PhD一般是先看research背景，然
后再考刷题功。楼主估计专业方向实在太不对，要么就是对口但是做得太浅。
建议楼主不要把自己当成PhD, 简历中不要强调research ,不要投专业职位再试试。
【在 d*****1 的大作中提到】
: 感觉公司 要PhD的话，还是更倾向于方向适合的。
: 个人的血泪经验谈。
: 最近面了两个大公司。
: 都是ML的。第一个是L 家，（记错了，本以为投的new graduate(结果recruitor给整的
: machine learning engineer.) 上来就考了一道算法题。
: 其余就是各种ML的model，一通问。 （直接挺了）
: 第二个，刚刚面的。 朋友给推荐的， 本来是SF的公司说要面，结果Seattle的来说第
: 二天还是第三天面。 （说这个职位是 algorithm engineer) 我又这两天刷了3，40道
: LC的题目。 结果一道算法题都没考。
: 就是聊各种做过的project，然后ML的model解释。以及我要是去的话，怎么做（主要就
|
d*****1
发帖数: 263 | 34
顶～～～～～～～～
多谢指点
以前没事儿光刷题去了。因为群里大家都这样， 而且也容易看到成果。
还是跑偏了
【在 z*******3 的大作中提到】
: 事分两面说
: 一般公司找人干活，尤其是找刚毕业的，啥都不会
: 不问算法问啥？
: 如果是转行的phd，人家也不指望你懂多少
: 就按照一般的candidate问了
: 所以最后还是算法
: 但是如果你有一鸡之长，尤其是你现在懂一些比较火热的ml之类的
: 那你自然应该突出你的一鸡之长，因为对方也希望你能有这个技能
: 应该不停地告诉别人，我懂这个，我会这个，这个我做过
: 你们也在做这个，所以我很match，招我进去，招我进去
|
d*****1
发帖数: 263 | 35
好，但你避免不了提自己是屁挨着地啊。
否则这么多年，怎么说？？
我现在没有投专业职位。G家什么的，都是new graduate.
L家是recruiter联系我的。
另一家，版上的朋友也给推的是algorithm engineer.
不过，确实，我ML的东西，因为只是用，虽然上过几门课。
所以确实没有深入研究。
现在得好好看看了。
【在 m********5 的大作中提到】
: 楼主这个有点悲剧了
: 其实不是不刷题，是你根本还没有到刷题的那关。招PhD一般是先看research背景，然
: 后再考刷题功。楼主估计专业方向实在太不对，要么就是对口但是做得太浅。
: 建议楼主不要把自己当成PhD, 简历中不要强调research ,不要投专业职位再试试。
|
t*******i
发帖数: 4960 | 36 是没人要的 sensor network。
准备去做 CDN 了，转了一圈，转回咱最初的本行电信去了。
【在 d*****1 的大作中提到】
:
: 好，但你避免不了提自己是屁挨着地啊。
: 否则这么多年，怎么说？？
: 我现在没有投专业职位。G家什么的，都是new graduate.
: L家是recruiter联系我的。
: 另一家，版上的朋友也给推的是algorithm engineer.
: 不过，确实，我ML的东西，因为只是用，虽然上过几门课。
: 所以确实没有深入研究。
: 现在得好好看看了。
|
C**********r
发帖数: 8189 | 37 这个说的很好。
【在 h*****7 的大作中提到】
: 如果是专找PhD的职位，基本上你做得怎么样简历上一眼就可以看出来，文章一方面，
: 奖项一方面，学校老板一方面，都没有就很捉急。
: HR好过，但是HM设这个职位那他肯定门清。比如对ML的要求肯定是专家级别的，这东西
: 不是几个月准备准备就出得来的，因为涉及方面太多，而且一两个小时的测试也不一定
: 够，最后还得看track record。
: 算法方面都答对了，估计还免不了coding，也就是说还得刷题
: 虽然很难，但pay得也高些
|
e********u
发帖数: 587 | 38 哎我也是这样...我做wireless networking, 发现只能跟EE去抢饭碗了. 几个大公司的
standard research 团队.
【在 t*******i 的大作中提到】
: 是没人要的 sensor network。
: 准备去做 CDN 了，转了一圈，转回咱最初的本行电信去了。
|
z****y
发帖数: 345 | 39 基本的很多人都懂，但是现在ML火的是最新的deep learning之类的，这个估计要点功
夫了。而且不深入做的话，几个细节问倒很正常
AI以前一直有performance瓶颈，不温不火很多年了
【在 s*****r 的大作中提到】
: CS的PHD难道不要求学AI和基本的ML算法吗？很多其他专业都会学的
|
z***m
发帖数: 1602 | 40 搞无线的，那些随机，优化什么的背景，handle ML的东西还是够的
【在 e********u 的大作中提到】
: 哎我也是这样...我做wireless networking, 发现只能跟EE去抢饭碗了. 几个大公司的
: standard research 团队.
|
|
|
z*******3
发帖数: 13709 | 41 物联网啊
【在 t*******i 的大作中提到】
: 是没人要的 sensor network。
: 准备去做 CDN 了，转了一圈，转回咱最初的本行电信去了。
|
c*****o
发帖数: 1702 | 42 我这种物理转行的phd，看起来除了刷题真没啥优势了 |
c*****o
发帖数: 1702 | |
w****r
发帖数: 15252 | 44 希望有的，读个CS硕士吧，很快的，2年
【在 c*****o 的大作中提到】
: 我这种物理的博士，不刷题实在是没希望阿
|
d*****1
发帖数: 263 | 45 感觉公司 要PhD的话，还是更倾向于方向适合的。
个人的血泪经验谈。
最近面了两个大公司。
都是ML的。第一个是L 家，（记错了，本以为投的new graduate(结果recruitor给整的
machine learning engineer.) 上来就考了一道算法题。
其余就是各种ML的model，一通问。 （直接挺了）
第二个，刚刚面的。 朋友给推荐的， 本来是SF的公司说要面，结果Seattle的来说第
二天还是第三天面。 （说这个职位是 algorithm engineer) 我又这两天刷了3，40道
LC的题目。 结果一道算法题都没考。
就是聊各种做过的project，然后ML的model解释。以及我要是去的话，怎么做（主要就
是实现CBIR 系统 content based image retrieval ）
没事儿刷LC， 第四遍了。但真心没人问。(6月份还一个小公司联系我，是做image
processing的，也没考算法，就是跟CTO扯了一个小时，后来说文化不match。我SB，我
说我一直在找DS， ML的，偏research的工作） |
f*******w
发帖数: 1243 | 46 对口的是这样，本行还是重要的
转行的就不一样了
就算是CS PhD，方向不对口的别人照样不care
我觉得应该是你的背景比较match，所以不是general hire
苦逼的做computer networking的PhD，FLG全是Leetcode |
t*******i
发帖数: 4960 | 47 我就是网络方向的，ｓｉｇｎ
【在 f*******w 的大作中提到】
: 对口的是这样，本行还是重要的
: 转行的就不一样了
: 就算是CS PhD，方向不对口的别人照样不care
: 我觉得应该是你的背景比较match，所以不是general hire
: 苦逼的做computer networking的PhD，FLG全是Leetcode
|
r******l
发帖数: 10760 | 48 看公司了，你要是去FLG，不管你啥PHD都一样考算法题，没人管你research做的啥。 |
w****r
发帖数: 15252 | 49 今天我也被问了classification，我就找岗位个干活写代码的，问了体无完肤的
classification，哎。 |
d*****1
发帖数: 263 | 50
面过 L 了，电面就10分钟的算法。40分钟+的ML
哭死～～～～～～～～
从那儿之后，我好几个月没找工作，真是被打击了。
【在 r******l 的大作中提到】
: 看公司了，你要是去FLG，不管你啥PHD都一样考算法题，没人管你research做的啥。
|
|
|
d*****1
发帖数: 263 | 51
以后少刷LC，专业方向match的， 应该 pay的更好些吧？
【在 w****r 的大作中提到】
: 今天我也被问了classification，我就找岗位个干活写代码的，问了体无完肤的
: classification，哎。
|
g*****e
发帖数: 3417 | 52 听一个L大数据组的朋友说，他当年进的时候也不考算法题，当然他是有相关领域工作
经验的。
可见L的面试也是看组看人品的。
【在 d*****1 的大作中提到】
:
: 以后少刷LC，专业方向match的， 应该 pay的更好些吧？
|
T******g
发帖数: 21328 | 53 general hire就是把你当码农来用的，就是你有独门天顶星技术，别人看不上也没办法
【在 f*******w 的大作中提到】
: 对口的是这样，本行还是重要的
: 转行的就不一样了
: 就算是CS PhD，方向不对口的别人照样不care
: 我觉得应该是你的背景比较match，所以不是general hire
: 苦逼的做computer networking的PhD，FLG全是Leetcode
|
r******l
发帖数: 10760 | 54 L不清楚，但是G是general hire，根本没人关心你PHD研究啥，纯做题。
【在 d*****1 的大作中提到】
:
: 以后少刷LC，专业方向match的， 应该 pay的更好些吧？
|
w****r
发帖数: 15252 | 55 这个不是我专业方向，我也没啥专业方向，这个就是可悲的地方
【在 d*****1 的大作中提到】
:
: 以后少刷LC，专业方向match的， 应该 pay的更好些吧？
|
s****y
发帖数: 503 | 56 现在还有人做content based image retrieval？ |
h********3
发帖数: 2075 | 57 算法题是要考的，但是不等于research没人管。FLG做data mining, machine learning
的几个核心组，没几篇KDD, NIPS之类的，简历都没人看。
【在 r******l 的大作中提到】
: 看公司了，你要是去FLG，不管你啥PHD都一样考算法题，没人管你research做的啥。
|
h********3
发帖数: 2075 | 58 这就是为什么现在G给12.5万的phd standard package很难再吸引人了。
【在 r******l 的大作中提到】
: L不清楚，但是G是general hire，根本没人关心你PHD研究啥，纯做题。
|
s*****r
发帖数: 43070 | 59 CS的PHD难道不要求学AI和基本的ML算法吗？很多其他专业都会学的 |
z***m
发帖数: 1602 | 60 说实话，PHD的东西，很多是除了发paper，几十年内完全不可能用的，假设太理想。
【在 h********3 的大作中提到】
: 这就是为什么现在G给12.5万的phd standard package很难再吸引人了。
|
|
|
s***f
发帖数: 457 | 61 发信人: svcef (svcef), 信区: JobHunting
标 题: 你是否愿意通过自学转行成为一个软件工程师
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jul 27 11:53:15 2014, 美东)
(这个机会仅仅适用于位于硅谷南湾的人, 谢谢。 Our office is on Walsh Ave,
Santa Clara. CA, 95050 )
这个帖子， 前一阵子， 发过一次， 由于大家反馈非常好， 就再发一次， 希望对更
多的朋友有帮助。绝对不收任何费用， 我们提供完全免费的转行软件工程师的机会。
这个帖子是写给那些朋友， 以前由于各种原因， 没能够成为计算机专业学
生，现在愿意通过自学成为一个软件工程师.
这可以做到嘛 ？
实际上， 任何人通过自学成为一个软件编程的高手都不是什么难的事情。只要肯花许
多时间学习和练习， 加上有人可以指导答疑, 每个愿意成为软件工程师的人都可以通
过一段时间的学习成为一个不错的软件工程师。
如果你正想成为一个软件工程师， 请联系我们。 我们能够提供机会帮助你成为一个软
件工程师。绝对不收任何费用。
我们提供一个边工作， 边学习的机会。
只有一个要求， 希望你现在还有努力学习的动力和勤奋精神。
注1: 许多软件编程的高手都不是计算机专业学生. 举例来说， 微软的Bill Gates，
Facebook的Mark Zuckerberg, 都是软件编程的高手，但都不是学计算机专业的. Bill
Gates本来大概要学法律， Mark Zuckerberg本来是心理学专业的。
只要你有真材实料， 转行到软件， 是不需要一个CS的学位的。
注2: 如果您本身是一个软件工程师， 读到这个帖子， 请您手下留情， 请不要为
“码工”这个职业泼冷水。您也许不知道， 有许多人羡慕你的职业呢 ？ 正想成为一
个软件工程师 ？ 软件工程师, 工作有挑战性， 收入也不错。我们就是希望提供机会
给这样的朋友。
注3: 我们不承诺给任何人办H-1B, 但如果优秀的， 我们团队愿意自己留下来的，
我们可以帮助办H-1B.
注4: 我们这个项目绝对不收任何费用。
注5： 我们和硅谷任何别的软件培训，职业培训， bootcamp没有任何关系。
我们也不是这样的一个软件培训，职业培训， bootcamp机构。 我们提供的学习
机会
是完全免费的。
如果你正在考虑下一个工作方向, 如果你正想成为一个软件工程师， 有许多时间可以
用来学习， 站内请联系我们。 我们能够提供机会帮助你成为一个软件工程师。
关于我们这个项目的说明：
我们是一家初创startup Internet software 公司， 这个项目为我们自己公司培养人
才。公司还在创业阶段，已有少量客户， 但收入很少，发不了工资， 但我们这个创业
团队对公司未来充满信心。 希望你可以用来学习工作的时间不少于一周至25小时,来我
们位于硅谷南湾的办公室工作。对于有意和我们共同长期把公司做成功的，
公司会发原始股。
我们主要开发Internet software for Enterprise Application， 用的语言是：
Python, Java, PHP, MySQL. (不要求你有相关语言和背景， 只要求你有强烈意愿学
习)。
技术工作主要做网站server端的开发 （包括， Python, Java, PHP, Django, etc)，
也有客户端的开发。 客户端的开发包括
web front end 以及手机App和Facebook Apps.
详情, 请站内联系。
请给我们一个机会， 也给你自己一个机会。也许这就是你长久等待的一个机会。
(This opportunity is 仅仅限于硅谷南湾, 谢谢, Our office is on Walsh Ave,
Santa Clara. CA, 95050.
如果你不在硅谷南湾， 很对不起， 我们这个项目不合适你。)
如果您对这个项目不感兴趣， 请不要给别人泼冷水。
已经有多人从我们这个项目受益。
【在 d*****1 的大作中提到】
: 感觉公司 要PhD的话，还是更倾向于方向适合的。
: 个人的血泪经验谈。
: 最近面了两个大公司。
: 都是ML的。第一个是L 家，（记错了，本以为投的new graduate(结果recruitor给整的
: machine learning engineer.) 上来就考了一道算法题。
: 其余就是各种ML的model，一通问。 （直接挺了）
: 第二个，刚刚面的。 朋友给推荐的， 本来是SF的公司说要面，结果Seattle的来说第
: 二天还是第三天面。 （说这个职位是 algorithm engineer) 我又这两天刷了3，40道
: LC的题目。 结果一道算法题都没考。
: 就是聊各种做过的project，然后ML的model解释。以及我要是去的话，怎么做（主要就
|
L*****s
发帖数: 24744 | |
T******g
发帖数: 790 | 63
大牛也是苦逼皮埃这地？
【在 w****r 的大作中提到】
: 今天我也被问了classification，我就找岗位个干活写代码的，问了体无完肤的
: classification，哎。
|
A********t
发帖数: 328 | 64 L不知道，其他三家肯定是要的
【在 L*****s 的大作中提到】
: 谁知道网络安全可以去FLAG吗
|
h*****g
发帖数: 352 | 65 6月份还一个小公司联系我，是做image
processing的
这个是啥职位方便站内么 谢谢谢谢 |
c***z
发帖数: 6348 | |
x******r
发帖数: 538 | 67 专业好谁去刷题，你这恰恰说明刷的不够。
【在 d*****1 的大作中提到】
: 感觉公司 要PhD的话，还是更倾向于方向适合的。
: 个人的血泪经验谈。
: 最近面了两个大公司。
: 都是ML的。第一个是L 家，（记错了，本以为投的new graduate(结果recruitor给整的
: machine learning engineer.) 上来就考了一道算法题。
: 其余就是各种ML的model，一通问。 （直接挺了）
: 第二个，刚刚面的。 朋友给推荐的， 本来是SF的公司说要面，结果Seattle的来说第
: 二天还是第三天面。 （说这个职位是 algorithm engineer) 我又这两天刷了3，40道
: LC的题目。 结果一道算法题都没考。
: 就是聊各种做过的project，然后ML的model解释。以及我要是去的话，怎么做（主要就
|
z*******3
发帖数: 13709 | 68 不多
有很多偏硬件的，搞cpu啥的
ai以前是冷门，这些年才热火起来
我依稀记得5年前还比较冷
【在 s*****r 的大作中提到】
: CS的PHD难道不要求学AI和基本的ML算法吗？很多其他专业都会学的
|
z*******3
发帖数: 13709 | 69 事分两面说
一般公司找人干活，尤其是找刚毕业的，啥都不会
不问算法问啥？
如果是转行的phd，人家也不指望你懂多少
就按照一般的candidate问了
所以最后还是算法
但是如果你有一鸡之长，尤其是你现在懂一些比较火热的ml之类的
那你自然应该突出你的一鸡之长，因为对方也希望你能有这个技能
应该不停地告诉别人，我懂这个，我会这个，这个我做过
你们也在做这个，所以我很match，招我进去，招我进去
我对你们有用，我比其他人要更快上手，能更早contribute
这甚至也可能是对方找你来面试的主要目的
找人干活，当然谁都希望找些能赶紧上手干活的
其实这个不仅是对phd来说是这样
从实用角度出发，这些东西都很容make sense
【在 d*****1 的大作中提到】
: 感觉公司 要PhD的话，还是更倾向于方向适合的。
: 个人的血泪经验谈。
: 最近面了两个大公司。
: 都是ML的。第一个是L 家，（记错了，本以为投的new graduate(结果recruitor给整的
: machine learning engineer.) 上来就考了一道算法题。
: 其余就是各种ML的model，一通问。 （直接挺了）
: 第二个，刚刚面的。 朋友给推荐的， 本来是SF的公司说要面，结果Seattle的来说第
: 二天还是第三天面。 （说这个职位是 algorithm engineer) 我又这两天刷了3，40道
: LC的题目。 结果一道算法题都没考。
: 就是聊各种做过的project，然后ML的model解释。以及我要是去的话，怎么做（主要就
|
z*******3
发帖数: 13709 | 70 你投的是ml的职位吧？
人家找有ml经验的，这没啥打击的
没有经验就是被虐，正常
先把自己分析一下啊
人跟人是不一样的
公司跟公司也不一样
职位和职位也不一样
这不是高考撒
【在 d*****1 的大作中提到】
:
: 以后少刷LC，专业方向match的， 应该 pay的更好些吧？
|
|
|
s*****r
发帖数: 43070 | 71 没觉得啊，AI一直很热，俺的AI课是跟Andrew上的，当时还是个小猪脚，现在也牛X了。
【在 z*******3 的大作中提到】
: 不多
: 有很多偏硬件的，搞cpu啥的
: ai以前是冷门，这些年才热火起来
: 我依稀记得5年前还比较冷
|
s*****r
发帖数: 43070 | 72 CS PHD不去搞ML和大数据，别的方向也没很多机会
【在 z*******3 的大作中提到】
: 你投的是ml的职位吧？
: 人家找有ml经验的，这没啥打击的
: 没有经验就是被虐，正常
: 先把自己分析一下啊
: 人跟人是不一样的
: 公司跟公司也不一样
: 职位和职位也不一样
: 这不是高考撒
|
h*****7
发帖数: 6781 | 73 如果是专找PhD的职位，基本上你做得怎么样简历上一眼就可以看出来，文章一方面，
奖项一方面，学校老板一方面，都没有就很捉急。
HR好过，但是HM设这个职位那他肯定门清。比如对ML的要求肯定是专家级别的，这东西
不是几个月准备准备就出得来的，因为涉及方面太多，而且一两个小时的测试也不一定
够，最后还得看track record。
算法方面都答对了，估计还免不了coding，也就是说还得刷题
虽然很难，但pay得也高些 |
d*****1
发帖数: 263 | 74
妹子，你是social network吧？ 这个很hot呀
【在 t*******i 的大作中提到】
: 我就是网络方向的，ｓｉｇｎ
|
d*****1
发帖数: 263 | 75
现在Amazon不是刚出来一款手机，可以让你拍照，然后给你购买链接嘛。
这就是CBIR啊
【在 s****y 的大作中提到】
: 现在还有人做content based image retrieval？
|
m********5
发帖数: 17667 | 76 楼主这个有点悲剧了
其实不是不刷题，是你根本还没有到刷题的那关。招PhD一般是先看research背景，然
后再考刷题功。楼主估计专业方向实在太不对，要么就是对口但是做得太浅。
建议楼主不要把自己当成PhD, 简历中不要强调research ,不要投专业职位再试试。
【在 d*****1 的大作中提到】
: 感觉公司 要PhD的话，还是更倾向于方向适合的。
: 个人的血泪经验谈。
: 最近面了两个大公司。
: 都是ML的。第一个是L 家，（记错了，本以为投的new graduate(结果recruitor给整的
: machine learning engineer.) 上来就考了一道算法题。
: 其余就是各种ML的model，一通问。 （直接挺了）
: 第二个，刚刚面的。 朋友给推荐的， 本来是SF的公司说要面，结果Seattle的来说第
: 二天还是第三天面。 （说这个职位是 algorithm engineer) 我又这两天刷了3，40道
: LC的题目。 结果一道算法题都没考。
: 就是聊各种做过的project，然后ML的model解释。以及我要是去的话，怎么做（主要就
|
d*****1
发帖数: 263 | 77
顶～～～～～～～～
多谢指点
以前没事儿光刷题去了。因为群里大家都这样， 而且也容易看到成果。
还是跑偏了
【在 z*******3 的大作中提到】
: 事分两面说
: 一般公司找人干活，尤其是找刚毕业的，啥都不会
: 不问算法问啥？
: 如果是转行的phd，人家也不指望你懂多少
: 就按照一般的candidate问了
: 所以最后还是算法
: 但是如果你有一鸡之长，尤其是你现在懂一些比较火热的ml之类的
: 那你自然应该突出你的一鸡之长，因为对方也希望你能有这个技能
: 应该不停地告诉别人，我懂这个，我会这个，这个我做过
: 你们也在做这个，所以我很match，招我进去，招我进去
|
d*****1
发帖数: 263 | 78
好，但你避免不了提自己是屁挨着地啊。
否则这么多年，怎么说？？
我现在没有投专业职位。G家什么的，都是new graduate.
L家是recruiter联系我的。
另一家，版上的朋友也给推的是algorithm engineer.
不过，确实，我ML的东西，因为只是用，虽然上过几门课。
所以确实没有深入研究。
现在得好好看看了。
【在 m********5 的大作中提到】
: 楼主这个有点悲剧了
: 其实不是不刷题，是你根本还没有到刷题的那关。招PhD一般是先看research背景，然
: 后再考刷题功。楼主估计专业方向实在太不对，要么就是对口但是做得太浅。
: 建议楼主不要把自己当成PhD, 简历中不要强调research ,不要投专业职位再试试。
|
t*******i
发帖数: 4960 | 79 是没人要的 sensor network。
准备去做 CDN 了，转了一圈，转回咱最初的本行电信去了。
【在 d*****1 的大作中提到】
:
: 好，但你避免不了提自己是屁挨着地啊。
: 否则这么多年，怎么说？？
: 我现在没有投专业职位。G家什么的，都是new graduate.
: L家是recruiter联系我的。
: 另一家，版上的朋友也给推的是algorithm engineer.
: 不过，确实，我ML的东西，因为只是用，虽然上过几门课。
: 所以确实没有深入研究。
: 现在得好好看看了。
|
C**********r
发帖数: 8189 | 80 这个说的很好。
【在 h*****7 的大作中提到】
: 如果是专找PhD的职位，基本上你做得怎么样简历上一眼就可以看出来，文章一方面，
: 奖项一方面，学校老板一方面，都没有就很捉急。
: HR好过，但是HM设这个职位那他肯定门清。比如对ML的要求肯定是专家级别的，这东西
: 不是几个月准备准备就出得来的，因为涉及方面太多，而且一两个小时的测试也不一定
: 够，最后还得看track record。
: 算法方面都答对了，估计还免不了coding，也就是说还得刷题
: 虽然很难，但pay得也高些
|
|
|
e********u
发帖数: 587 | 81 哎我也是这样...我做wireless networking, 发现只能跟EE去抢饭碗了. 几个大公司的
standard research 团队.
【在 t*******i 的大作中提到】
: 是没人要的 sensor network。
: 准备去做 CDN 了，转了一圈，转回咱最初的本行电信去了。
|
z****y
发帖数: 345 | 82 基本的很多人都懂，但是现在ML火的是最新的deep learning之类的，这个估计要点功
夫了。而且不深入做的话，几个细节问倒很正常
AI以前一直有performance瓶颈，不温不火很多年了
【在 s*****r 的大作中提到】
: CS的PHD难道不要求学AI和基本的ML算法吗？很多其他专业都会学的
|
z***m
发帖数: 1602 | 83 搞无线的，那些随机，优化什么的背景，handle ML的东西还是够的
【在 e********u 的大作中提到】
: 哎我也是这样...我做wireless networking, 发现只能跟EE去抢饭碗了. 几个大公司的
: standard research 团队.
|
z*******3
发帖数: 13709 | 84 物联网啊
【在 t*******i 的大作中提到】
: 是没人要的 sensor network。
: 准备去做 CDN 了，转了一圈，转回咱最初的本行电信去了。
|
c*****o
发帖数: 1702 | 85 我这种物理转行的phd，看起来除了刷题真没啥优势了 |
c*****o
发帖数: 1702 | |
w****r
发帖数: 15252 | 87 希望有的，读个CS硕士吧，很快的，2年
【在 c*****o 的大作中提到】
: 我这种物理的博士，不刷题实在是没希望阿
|
T******7
发帖数: 1419 | |
p*****9
发帖数: 273 | 89 靠 我对ML算法很熟 但每次还没展开讲 就被要求做题了 这到底是咋回事 |
P****i
发帖数: 1362 | 90 各种ML model问感觉要出个好点的题目都不容易啊，难道就问问算法名称
【在 d*****1 的大作中提到】
: 感觉公司 要PhD的话，还是更倾向于方向适合的。
: 个人的血泪经验谈。
: 最近面了两个大公司。
: 都是ML的。第一个是L 家，（记错了，本以为投的new graduate(结果recruitor给整的
: machine learning engineer.) 上来就考了一道算法题。
: 其余就是各种ML的model，一通问。 （直接挺了）
: 第二个，刚刚面的。 朋友给推荐的， 本来是SF的公司说要面，结果Seattle的来说第
: 二天还是第三天面。 （说这个职位是 algorithm engineer) 我又这两天刷了3，40道
: LC的题目。 结果一道算法题都没考。
: 就是聊各种做过的project，然后ML的model解释。以及我要是去的话，怎么做（主要就
|
|
|
g**s
发帖数: 2331 | 91 well said.
楼主这样的，有点定制的意思了。
【在 f*******w 的大作中提到】
: 对口的是这样，本行还是重要的
: 转行的就不一样了
: 就算是CS PhD，方向不对口的别人照样不care
: 我觉得应该是你的背景比较match，所以不是general hire
: 苦逼的做computer networking的PhD，FLG全是Leetcode
|
D***r
发帖数: 7511 | 92 要往了细了问怎么都能问到人
比如最最基本的linear regression
先让你写公式
然后问怎么设置regularization
然后问L1 norm和L2 norm在应用中的优劣
然后问数据biased怎么办，维度太高怎么办，要用其他loss function怎么办。。。。
有些东西平时没怎么留意短时间内就回答不好
【在 P****i 的大作中提到】
: 各种ML model问感觉要出个好点的题目都不容易啊，难道就问问算法名称
|
