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但就是这么一个“不太MLE”的我,成功拿到了$33w包的MLE岗位Offer!
如果你的经历也比较混乱,不妨看看我是如何逆袭的。
“我需要一位要多强有多强的导师”
前面也简单说了我的情况,这里也就不多说了。我毕业之后就进了一家比较老的大厂,做的工作也蛮杂,没什么真正属于自己的Impact。
我准备跳槽。看了一圈,市面上的产品都比较基础,不太适合已经拥有多年经验的我。我需要一个“真正厉害的业内人士”为我把关。
正好同学的弟弟向我推荐了直通硅谷。一番咨询过后,得知导师有700多位,且都级别很高、经验丰富,于是我选择了机器学习工程师1v1定制计划,并且反复强调“要一个要多强有多强的老师”。
填写了自评问卷之后,我等到了T导师。在接下来的几个月相处中,他彻底成了我的偶像!
“要多强有多强”,真的不是说说而已。700+大厂面试官集结,均为Senior级以上、资历丰富的大牛,任何情况都能cover到!
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导师简直就是业内天花板了
T导师有多强呢?不管多难的题,他看一眼就能立马有思路,十几分钟就能解出来。
我只做过300道题,而他做过1300多道,而且纯粹是把刷题当兴趣。除此之外,他还、发、过、很、多、Paper…
说回我自己,其实一开始还蛮头疼的。MLE的内容太广,光是主流细分就有NLP、Recommendation System、CV,我在这三个方面经验都很limited。
最致命的是,每家公司都有Prefer的面试考点,要是从头开始、一样学一点,必定没法学得精深,也势必无法应付所有公司的面试。
针对这个问题,T导师采取了“见招拆招”路线:先过一遍MLE需要用到的基础模型,同时精修简历;先投简历,哪个公司有信,再深入学哪个Part。
我之前简历里只有一家公司的经验,但是在同一家公司内做过很多不同方向的职位,MLE啦DS啦DA啦,写得“有点太贴合了”。
T导师让我先把Tittle并列提出来,再单独撰写Bullets,并且改了一些将几个工作划分得清晰明了,又各具影响力。
简历改好后,我基本没有自己投,都是大厂Recruiter主动找的(毕竟有工作经验的HC还是很多)。
过重点知识+Mock并行
而后我收到了很多大厂的邀请:Amazon、Meta、Google、TikTok……
T导师于是按公司顺序帮我“恶补”。他真的很神奇诶,我知道他跳过很多大厂,但没想每家公司重什么他都了如指掌。
我们以过重点知识+Mock的形式进行:比如亚麻,他考了我一些基础知识;谷歌就多Mock了ML System Design;Tiktok基本啥都问一些。这样一来,基本Cover了所有Fundamental。
这样学也真的神速!每次Mock导师都会Clarify很多我理解错的地方。在我理解,Mock是对已知东西的检验,最重要的其实是最后的Q&A环节,只有通过导师的点拨,才能知道自己哪里有误,需要精进何处。
他每次都会给我点出新的问题,并且强调了很多次,不要上来就Design,尽量问得越清楚越好。
面试的时候我如法炮制,就拿我最后接了Offer的Tiktok来说,考了一道高频的BackTracking,没啥好说的。
另一道题真叫一个天花乱坠,要你算球队得分,又是Rules又是Tables。倒不是什么难题,估计是考抗压能力多一些,但要是没看懂题+面试紧张,估计可能就懵住了。
我Mock的次数很多了,也不紧张,问了很多问题、把题看懂之后才开始Design。其实就是2个Array,其中一个Array为Target,在另一个Array上算法嘛,不到10分钟就解出来了。
面试官好像也挺高兴的,之后就光聊天了……
讲真,TikTok的ML真的做得蛮好的,虽然名声有点那啥。
我最看重的一点是,TikTok的MLE可以从收集数据到建模到A/B Testing全程负责,可以学到每一个环节的东西,不像其他大厂每个人负责一个环节,可能其他的部分永远也学不到。
当然啦,我要学的还有很多,真的希望自己终有一天也成为和T导师一样强的大牛!
那么我的故事就到这里啦,谢谢观看,也祝各位好运!
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