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$280k招人,入职即L7!还得是Intel!

$280k招人,入职即L7!还得是Intel!

职场
说实话,我都觉得自己很幸运:接连收到了Tiktok、Amazon、Snap以及很多其他厂的Move on,一番Compete下,最终选择去了Intel。

好多人问我为什么去Intel,其实很简单啦:Tittle是很strong的AI、可以Remote、总包$280k、入职即L7!

现在我已经入职了,平时很少看到网上有PhD分享自己的经验,那么我就来无私奉献一下吧!

01

原来Research也要刷题



说实话,之前从来没想过,自己求职的时候会遭遇滑铁卢。之前找实习也都不是很难,我有过不少大公司的Research Internship经历。

本以为全职工作能和找实习一样简单,没想到面试全职Research岗时,居然被面试官问了LeetCode的题,直接给我问懵了。

不是吧,原来Research也要刷题啊?!

那咋整……哎,只能开启了刷题200的旅程。

那时候我体会到了前所未有的焦虑,一边做研究,一边做着与我学业无关的题,一到DFS和DP就卡住,一时感到无比的矛盾。

就是这个时候,我了解到了直通硅谷,并试着做了一次咨询。

还蛮巧的,给我咨询的老师和我方向差不多,给出了很多指导性的建议,一听就是业内人士。他给我详细介绍了直通硅谷的各个项目,主流的SDE或Data其实并不适用于我,于是,我选择了VIP课程。

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02

重拾自信:我不是学术垃圾



我的目的性还是比较强的,但范围就比较广了:最想找的是AWS的Applied Scientist,其次是MLE岗,再次是Research Scientist。

虽然说起来有点杂,但直通硅谷还是为我匹配来了和我背景相似的、大厂资深工程师T老师。

他先是带我整个过了一遍我的所有Research,懂得都懂,这是怎样一个浩大的过程。

那些零碎的Research被他挨个挑出重点与共性、连贯地串连在了一起,那一刻我突然有点想要热泪盈眶:原来我不是一个学术垃圾啊!


这项工作虽然漫长,但非常有用,在后续的每一场面试中,我都能把控前5分钟的自我介绍,最大化地讲述自己的优势,而不是单纯罗列自己做了什么。

而且很多面试官会从你之前做过的Research中挑重点去问,用了什么处理模型这种,比如你CV里提到了对抗学习,就顺着问一些相关问题。

T老师几乎把所有可能性都预想到,并且与我反反复复演练过。

毕竟学历已经刷到了PhD,在我所学习的领域里,已经学得很深了,可越是这样,越接触不到General的考点。

虽然刷题只占面试的一小部分,但T老师还是花了很长时间为我总结题型,还对Machine Learning的知识进行了详尽的汇总。

什么是重点、什么是难点、如果面试官问出这个问题,他还会接着问哪些问题,而他想得到的反馈是什么……T老师为我剖析这些的时候,充满了研究精神。

比如问Data Imbalance是什么,T老师可不会局限于此,而是让我继续分析,这是因为什么导致的,又要怎么解决?

刚开始并不是很习惯这种“连环套”式的节奏,但习惯了这种思路后,我连自己刷题的时候也会多延伸着想一想。

到面试的时候,可能面试官还没问那么多,我自己就已经尽可能多地考虑到延伸的可能性。这种良性习惯对于真正面试的帮助太大了。

03

每次查邮件,都有新发现



1v1计划还在稳步推进的同时,我开始陆续接到各家面试,一时邮箱爆满。

甚至还收到了Tiktok HR的邮件:"We have received positive feedback."


犹记得老师当时是这样回复的:“加油加油!!一举拿下!!”

回想一下这些面试,无非是先自我介绍,接着面试官问一些CV相关知识点 or General的Machine Learning知识点,这些老师都给我细讲过了。Overfitting啊、Data Imbalance啊……都离不开如何导致的、如何解决这一套路。

剩下的时间可能考一些Easy或Medium的Coding,大部分都不是LeetCode上的Coding,例如假设图形旋转怎么做,K-means、KNN等等。

我过关斩将,拿下了不少OFFER。虽然一开始最想去的是AWS,但最终还是接了Intel的OFFER。

站在山脚看到的是山腰,而爬上山顶,自然拥有更广阔的视野,与更优质的选择。

感谢直通硅谷各位老师的相助。这几个月来的帮助不仅仅在于面试能力的提升,我的信心与思维也得到了质的飞跃。

马上我就会迎来人生新阶段,希望届时的自己,也能像各位老师一样,帮助更多的人、甚至成为别人的榜样。





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