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博士生求職AI崗位的經(jīng)驗(yàn)分享

DPVg_AI_era ? 來源:lp ? 2019-04-19 13:36 ? 次閱讀
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本文作者根據(jù)自己博士畢業(yè)后求職、面試的經(jīng)歷,從重要資源、公司、面試過程、薪資談判等方面詳細(xì)的介紹并分享了自我體會與經(jīng)驗(yàn)??赐瓯疚?,你會對求職有一個(gè)深入的體會!

本文作者剛剛完成博士學(xué)位,并在所有大型深度學(xué)習(xí)會議(NIPS、ICML、ICLR)以及專門研究ML應(yīng)用領(lǐng)域的期刊上發(fā)表過文章。其h指數(shù)在5-15之間,引文數(shù)量在500-1500之間。之前在FAANGAI研究實(shí)驗(yàn)室實(shí)習(xí)過,在過去幾個(gè)月中,也面試過一些歐洲的人工智能公司。

本文就是作者根據(jù)自己求學(xué)和求職心路歷程,對博士生求職AI崗位的經(jīng)驗(yàn)分享。

本文將以作者的角度,從以下四個(gè)方面進(jìn)行介紹:

重要資源

公司

面試過程

薪資談判

重要資源

根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn),幾乎所有關(guān)于面試軟件工程職位的建議都很好地轉(zhuǎn)移到了MLresearch的職位上,因?yàn)檫@些職位都在同一家公司。

以下博客是我認(rèn)為最值得推薦的,并建議大家在開始申請公司之前讀一遍,在實(shí)際薪資談判開始之前再讀一遍,最后一次是在薪資談判進(jìn)行到一半時(shí):

https://www.kalzumeus.com/2012/01/23/salary-negotiation/

https://medium.freecodecamp.org/ten-rules-for-negotiating-a-job-offer-ee17cccbdab6

https://medium.freecodecamp.org/how-not-to-bomb-your-offer-negotiation-c46bb9bc7dea

公司

我只在跨國公司的工業(yè)研究實(shí)驗(yàn)室面試過,并沒有面試過初創(chuàng)企業(yè)或者較小規(guī)模的公司。此外,地域范圍也僅限在歐洲,其他地方的薪資標(biāo)準(zhǔn)和福利都不一樣。

有許多大公司在該地區(qū)雇用AI科學(xué)家:

亞馬遜在柏林有一個(gè)ML研究實(shí)驗(yàn)室;

Apple在巴黎有ML相關(guān)的工作;

GoogleBrain在阿姆斯特丹、柏林、巴黎和蘇黎世有實(shí)驗(yàn)室;

FacebookAIResearch和DeepMind目前在倫敦和巴黎設(shè)有實(shí)驗(yàn)室;

微軟研究院和IBM研究院均設(shè)在劍橋和蘇黎世;

Nvidia在柏林、赫爾辛基和慕尼黑設(shè)有實(shí)驗(yàn)室;

Twitter在倫敦設(shè)有辦事處;

優(yōu)步則在巴黎招聘研究科學(xué)家。

除此之外,在其它應(yīng)用領(lǐng)域也有很多有趣的職位,如汽車(大眾/奧迪在慕尼黑設(shè)有研究實(shí)驗(yàn)室),藥物設(shè)計(jì)(BenevolentAI在倫敦,Merck,Bayer,J&J和AstraZenica都是招聘ML相關(guān)人才)或財(cái)務(wù)(Citadel和JaneStreet都在倫敦設(shè)有辦事處)。

你還會在一些很酷的公司里遇到一些非常有趣的研究職位。例如Criteo(巴黎,格勒諾布爾),Bloomberg(倫敦),Bosch(斯圖加特)或DisneyResearch(蘇黎世)。而我錯(cuò)過的可能還有很多。

雖然我心里確實(shí)有一些比較喜歡的公司,但我還是盡可能多地申請了其它很多家:如果沒有競爭的offer,你在薪資談判中就會處于嚴(yán)重的劣勢。并且較多的面試也會培養(yǎng)你的自信心。我第一次面試和最后一次面試心里狀態(tài)的差異十分懸殊。

此外,你肯定會毀了你的一些面試——要么你在面試官面前表現(xiàn)得很糟糕,要么你會被問到一些關(guān)于你的盲點(diǎn)的問題,或者這個(gè)職位與你的興趣不相符,或者其他一些非常糟糕的事情。例如,我不知道什么原因,英偉達(dá)在他們的面試過程中突然決定不見我:他們的面試官只是沒有出現(xiàn)在事先安排好的視頻電話會議上,從那以后他們一直忽視我所有的電子郵件。我不知道為什么。所以不要把所有的雞蛋放在一個(gè)籃子里。

然而,我發(fā)現(xiàn)面試很多公司最主要的好處在于:我可以了解更多的公司。有很多我甚至沒有想到過的非??犰诺墓ぷ?。一些最有意思的職位是由我從未考慮過的公司提供的。事實(shí)證明,我的一些“安全選擇”非常適合我。即使對你來說不是這樣,與許多團(tuán)隊(duì)討論他們當(dāng)前的項(xiàng)目和他們對未來的愿景是非常鼓舞人心和有啟發(fā)性的。

我申請了上面列出的大約一半的公司,無論是研究科學(xué)家還是研究工程師,大多數(shù)最終都獲得了工作機(jī)會。我整個(gè)找工作的過程花了很長時(shí)間(從第一次申請到接受工作邀請,花了半年的時(shí)間),而且非常累人:那幾個(gè)月到處都是機(jī)場、酒店和面試房間,然后是幾個(gè)月的電話,以及與人力資源部門的薪資談判。

別指望這段時(shí)間能完成多少工作。正如一位同事所言:“當(dāng)你聽到這個(gè)或那個(gè)招聘人員的反饋時(shí),你的大腦一直在全神貫注,沒有剩余的思維能力去思考ICML?!比欢@一切都帶來了巨大的回報(bào):我學(xué)到了很多東西,收集了很多新的觀點(diǎn),而且能夠爭取到比第一份“理想工作”高得多的薪水。

面試流程

所有公司的面試過程非常相似。在收到我的簡歷后,公司會邀請我做一個(gè)簡短的篩選,看看我是不是合適的候選人,這種篩選一般通過一兩次電話面試進(jìn)行,每次一小時(shí)。然后,我經(jīng)常受邀進(jìn)行現(xiàn)場面試:在公司辦公室里一面就是一整天。一般開始時(shí)是自我介紹,介紹博士階段的研究。然后是約每輪1小時(shí)的個(gè)人面試,面試人可能是我應(yīng)聘團(tuán)隊(duì)的人員,或者是其他團(tuán)隊(duì)的類似研究人員/工程師。通常情況下,我在每次面試中會遇到不同的人,所以當(dāng)一天的面試結(jié)束后,我經(jīng)常會和團(tuán)隊(duì)中的大多數(shù)人見了面。

幾乎所有的面試官都抽出時(shí)間向我詢問有關(guān)職位、團(tuán)隊(duì)或公司的問題。我喜歡問關(guān)于工作與生活的平衡問題,目前團(tuán)隊(duì)有哪些困難的環(huán)節(jié),或他們目前工作中對那些方面不大喜歡。大多數(shù)人會誠實(shí)坦率地回答這些問題,從他們的回答中,我可能會對未來這段可能到來的職業(yè)生涯產(chǎn)生一些或尖銳、或荒謬、或可憐、或?qū)氋F的見解。

這些回答中有些是很有意思的辦公室八卦,也會遇到團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人向我保證說“只要努力工作,就有希望在入職第2年或第3年將每周工作時(shí)間減少至60小時(shí)以下”?;蛘邔ξ艺f“我非常緊張,正在考慮戒煙,然后還在向我保證“辦公室真的很棒,你會愛上這里的!”

一些自己的研究非常興奮的人,會忘了問任何技術(shù)問題,而只是簡單地說他目前的研究突破對我來說如何如何......

這些都是了解公司和面試職位的好機(jī)會。在這一環(huán)節(jié)花上點(diǎn)時(shí)間是絕對不虧的!

面試類型

我多次經(jīng)歷過各種不同類型的面試。其中一些面試很容易準(zhǔn)備(比如寫代碼或行為測試),但還有一些面試很難準(zhǔn)備。一般來說不同公司的面試類型是不一樣的:有幾家公司在沒有確認(rèn)我具備寫代碼的能力的情況下就向我發(fā)了offer,即不問編程環(huán)節(jié),還有的公司從未向我確認(rèn)證實(shí)的預(yù)期薪水是多少。有些公司更多是在問理論問題,有些則更注重實(shí)踐。大多數(shù)公司兩者均有。

總的來說,我發(fā)現(xiàn)如果我在回答問題時(shí)卡住了,面試者總是愿意給我提示。面試者經(jīng)常故意把一些問題模糊化表述,只是為了看看我作何反應(yīng),而且一般愿意與我討論問題的細(xì)節(jié)。這個(gè)過程不像是一個(gè)對抗過程,更像是同事之間的討論。

“來談?wù)勀愕难芯俊?/p>

很多面試只是讓我談過去的研究成果。面試官會從我的簡歷中挑一篇論文并讓我談?wù)?,或者有時(shí)他們會讓我自己選擇談哪個(gè)項(xiàng)目。有些面試者只會問淺問題,有的會問得很深(比如“你這篇論文假定定理3中存在異方差性,但在整篇論文中沒有證明。你為什么認(rèn)為這是一個(gè)有效的假設(shè),它的含義是什么?”),但從來沒有在數(shù)學(xué)問題上問得太深。

編程面試

一般來講,在谷歌或Facebook這樣的企業(yè)的軟件工程師面試中:你需要提出并實(shí)現(xiàn)解決方案的一些算法性質(zhì)的難題。通常允許自選語言,如C++Python。每個(gè)問題都有不斷加深的幾個(gè)小問題:首先需要想出一個(gè)簡單的解決方案并且實(shí)現(xiàn),然后面試官會加一些額外的限制,或者要求實(shí)現(xiàn)更高效的解決方案。之后面試官一般會期望討論時(shí)間或內(nèi)存的復(fù)雜度問題,或討論我給出的實(shí)現(xiàn)方案的可能的測試用例。

很多時(shí)候,接下來會進(jìn)入更困難問題的討論環(huán)節(jié)。有幾次,面試者后來承認(rèn)他們自己也不知道如何解決所提出的最后問題,他們只是想知道我是否能想出一些東西出來,或者我對一個(gè)一個(gè)無法解決的問題作何反應(yīng)。這類面試比較容易準(zhǔn)備:比如讀一讀Princton的《算法》的第1部分和第2部分,或者在leetcode上刷刷題應(yīng)該就沒問題了。

機(jī)器學(xué)習(xí)面試

這類面試有些只會測試一般的機(jī)器學(xué)習(xí)知識。比如大學(xué)普通機(jī)器學(xué)習(xí)課程所涵蓋的內(nèi)容。這類面試一般分為兩部分。第一部分是一些常識性問題(你如何規(guī)范深層網(wǎng)絡(luò)?隨機(jī)森林訓(xùn)練中的提升在哪里?當(dāng)預(yù)測速度比準(zhǔn)確性更重要時(shí),舉出兩種合適的分類算法。你會如何根據(jù)內(nèi)容將文檔按照語義進(jìn)行分組?你能談?wù)劯咚够旌夏P秃蚹均值之間的聯(lián)系嗎?)。

第二部分一般問的是“機(jī)器學(xué)習(xí)編程”,比如實(shí)現(xiàn)一些標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。例如實(shí)現(xiàn)決策樹的推導(dǎo)/剪枝,k-means和kNN等。一般需要大約30-45分鐘(并再次討論實(shí)現(xiàn)效率和可能的測試用例)。

“現(xiàn)在我們遇到了個(gè)問題......”

在一些面試中,面試者對我講到正在進(jìn)行的一個(gè)項(xiàng)目中遇到的問題,然后講到要如何解決這個(gè)問題(比如“我們試圖在視頻數(shù)據(jù)庫中找到重復(fù)的視頻”,“我們需要根據(jù)一些模糊的標(biāo)準(zhǔn)對數(shù)百萬個(gè)實(shí)體進(jìn)行排序,并達(dá)到低延遲水平“,”我們只有非常少的標(biāo)記數(shù)據(jù),并希望使用GAN來增強(qiáng)數(shù)據(jù)集,最好的方法是什么?“)。對這種問題沒有什么好的準(zhǔn)備方法,但我覺得面試官主要目的是了解我的思維過程。因此,這些問題的目的不是讓你給出完美的算法,更多是在“頭腦風(fēng)暴“或討論權(quán)衡問題。

行為面試

每當(dāng)我被告知我將接受HR部門面試時(shí),接下來進(jìn)行的幾乎都是行為面試。幸運(yùn)的是,這個(gè)環(huán)節(jié)問題幾乎總是相同的,所以可以提前做好準(zhǔn)備。有一家公司甚至給我發(fā)了一本關(guān)于他們“公司價(jià)值觀”的小冊子,并告訴我,我將要接受面試,了解我如何在日常生活中反映這些價(jià)值觀。只需上網(wǎng)搜一下“行為面試”,就會發(fā)現(xiàn)很多資源。總而言之,這個(gè)環(huán)節(jié)問題不大。

其他

還有些公司的面試和上面提到的都不一樣。比如出一道數(shù)學(xué)難題,或者提前讓我看一篇論文(一般是我不熟悉的領(lǐng)域),然后對論文進(jìn)行討論?;蛘呤莵硪粓鲫P(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率和優(yōu)化理論基礎(chǔ)的筆試,時(shí)間長達(dá)幾個(gè)小時(shí)。

薪資談判

面試結(jié)束后,公司的招聘人員會與我聯(lián)系,通知我“好消息”。我總是直截了當(dāng)?shù)卦趲讉€(gè)地方面試,每一位招聘人員都非常通融,理解我只有在收到所有公司的回復(fù)后,才會準(zhǔn)備討論進(jìn)一步的步驟。

然后工資談判開始了。

當(dāng)然,工資因地區(qū)而異。ML跟蹤軟件工程的工資相當(dāng)不錯(cuò),所以levels.fyi或GlassDoor可以很好地了解期望的工資。Blind也有很多關(guān)于薪資和一般面試過程的信息。但是,你會在這些網(wǎng)站上找到的數(shù)字嚴(yán)重偏向硅谷和整個(gè)美國。

即使在歐洲內(nèi)部,各國之間也存在著巨大的差異:值得注意的是,英國和瑞士的工資水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他國家。當(dāng)公司問我對工資的看法時(shí),我總是告訴他們10萬歐元/年,這是一個(gè)很好的開始談判的薪資數(shù)字。甚至在我開始面試之前,我就知道這是一個(gè)較低的標(biāo)準(zhǔn),英國或瑞士肯定有公司愿意支付這么高的價(jià)格,不過對于歐洲其他地區(qū)來說,這個(gè)數(shù)字相當(dāng)可觀。盡管如此,我還是認(rèn)為高起點(diǎn)總比尷尬地回避“我不想給你一個(gè)數(shù)字”的問題要好。

最初的報(bào)價(jià)大多在每年8萬到12萬歐元之間。請注意,這通常是每年的總薪酬,因此它包括基本工資、預(yù)期獎金數(shù)額以及任何股票期權(quán)或額外的養(yǎng)老金繳款。我向所有招聘人員提出了其中最高的報(bào)價(jià)。大多數(shù)美國公司非常有意愿提供我所想要的薪酬,但是很多歐洲的公司卻告知我,他們無法提供相應(yīng)的薪水。

下一步,我決定了我認(rèn)為真正值得跟進(jìn)的提議。一些公司在面試階段給人留下了不好的印象,而其他公司則更像是“不得已”的選擇,我就不再考慮這些公司了。我感謝他們所付出的時(shí)間,并告訴他們我對他們公司不再感興趣了。我只留下了幾個(gè)令我非常興奮的工作機(jī)會:我愿意當(dāng)場接受其中任何一個(gè)工作機(jī)會!

這讓我處于一個(gè)很強(qiáng)的談判立場:我可以要求每家公司給我提供比當(dāng)前最高出價(jià)者更好的報(bào)價(jià)。即使有人會收回他們的報(bào)價(jià)(或者不愿意滿足我的要求),我仍然有其他我愿意接受的公司。事情發(fā)展得很順利:每個(gè)人的出價(jià)都超過了其他人,把我每年的總薪酬推到了我做夢也想不到的地方。這是一種非常超現(xiàn)實(shí)的感覺。

我在所有的公司之間來回了大概兩輪。我感覺招聘人員在那時(shí)候已經(jīng)處于一種絕望的狀態(tài)了:邀請我和我的SO去他們的城市參加周末的免費(fèi)旅行,給我郵寄驚喜的禮品籃,給我提供爆炸性的工作機(jī)會,等等。

值得說明的一點(diǎn)是,雖然這些公司確實(shí)提供了更好的安置方案和簽約獎金,但它們在提供額外的非金錢福利方面卻缺乏靈活性。例如,沒有一家公司能夠在最初的提議基礎(chǔ)上增加更多的假期(主要是根據(jù)地區(qū)標(biāo)準(zhǔn),每年的假期從25天到45天不等)。最后,通過這種方式利用競爭性報(bào)價(jià),我能夠?qū)⒆罱K簽約公司的初始報(bào)價(jià)提高一倍左右。我每年的總薪酬在160-240k歐元之間(不包括簽約或搬遷獎金)。

小標(biāo)題:關(guān)于招聘人員的最后一點(diǎn)

我從未見過一群人像招聘人員那樣,如此堅(jiān)持胡蘿卜加大棒的做法。

他們會告訴你,“這是我們所能提供的最好的條件”,強(qiáng)調(diào)“他們將為你破例,因?yàn)槟闶且粋€(gè)非常優(yōu)秀的候選人”。他們還會憑空捏造出嚴(yán)格的deadline,他們還會告訴你,他們不會重新談判,還會說他們在過去兩個(gè)月內(nèi)在面試其他候選人。

感覺招聘人員總是想確定我是不是真的想選擇另一份offer,而不是他們的,還是只是利用他們與另一家公司重新談判。我想這一切都在意料之中,而我最好的建議是始終保持禮貌、耐心和執(zhí)著。

在我有限的經(jīng)驗(yàn)中,只要你收到了多份offer(并且愿意放棄其中任何一個(gè)),你就掌握了主動權(quán)。所以,請努力的去談判吧!

加油!

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原文標(biāo)題:博士生AI崗位面試經(jīng)驗(yàn)寶典:如何能讓薪水翻一倍

文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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    發(fā)表于 09-17 11:45

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    AI芯片:科技探索與AGI愿景》這本書是張臣雄所著,由人民郵電出版社出版,它與《AI芯片:前沿技術(shù)與創(chuàng)新未來》一書是姊妹篇,由此可見作者在AI芯片領(lǐng)域的功力和造詣。 作者畢業(yè)于上海交通大學(xué)電子
    發(fā)表于 09-05 15:10

    AI 芯片浪潮下,職場晉升新契機(jī)?

    依曼架構(gòu)下數(shù)據(jù)搬運(yùn)瓶頸問題,降低功耗,提升運(yùn)算效率,這種創(chuàng)新性成果在職稱評審中會備受青睞。 用項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)為職稱申報(bào)添彩 實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)是職稱評審中最有力的證明材料。在參與 AI 芯片研發(fā)項(xiàng)目時(shí),要注重
    發(fā)表于 08-19 08:58

    【書籍評測活動NO.64】AI芯片,從過去走向未來:《AI芯片:科技探索與AGI愿景》

    領(lǐng)導(dǎo)了多個(gè)重要的國際研究項(xiàng)目,多次獲得業(yè)內(nèi)獎項(xiàng)。有200余項(xiàng)專利在多個(gè)國家獲授權(quán)或在申請中,出版多部專著并發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。 張博士以其多年豐富的專業(yè)知識寫成兩本《AI芯片》,在這一圖書領(lǐng)域填補(bǔ)了空白
    發(fā)表于 07-28 13:54

    任正非說 AI已經(jīng)確定是第四次工業(yè)革命 那么如何從容地加入進(jìn)來呢?

    和實(shí)踐項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。 考取相關(guān)的專業(yè)認(rèn)證,如人工智能工程師認(rèn)證等。這些認(rèn)證可以證明自己在AI領(lǐng)域的知識水平,也有助于在求職或者參與相關(guān)項(xiàng)目時(shí)增加競爭力。 跨學(xué)科知識積累 結(jié)合計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)等
    發(fā)表于 07-08 17:44

    生成式人工智能認(rèn)證:重塑AI時(shí)代職業(yè)版圖的鑰匙

    日常生活的底層邏輯。然而,技術(shù)普及的另一面是人才供需的結(jié)構(gòu)性矛盾:企業(yè)為爭奪AI人才展開激烈競爭,而求職者卻因技能與崗位需求錯(cuò)配陷入焦慮。在此背景下,生成式人工智能認(rèn)證(GAI認(rèn)證)的誕生,不僅為個(gè)體提供了系統(tǒng)化能力證明,更成為
    的頭像 發(fā)表于 05-23 09:18 ?762次閱讀

    小設(shè)備大模型 創(chuàng)盈芯特邀中南大學(xué)何世文教授、博導(dǎo)揭秘AI新趨勢

    當(dāng)全球前2%頂尖科學(xué)家走進(jìn)創(chuàng)盈芯,會碰撞出怎樣的智慧火花? 4月25日,創(chuàng)盈芯特邀 中南大學(xué)博士生導(dǎo)師、IEEE國際標(biāo)準(zhǔn)制定專家何世文教授 開展《 無線內(nèi)智能通信基礎(chǔ)理論與應(yīng)用研究 》專題培訓(xùn)
    的頭像 發(fā)表于 05-06 17:54 ?759次閱讀
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