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选自 Generalized Error

者: Generalized Error

面试必读

依据我的经历,简直一切与面试软件工程职位相关的经历都适用于机器学习研讨职位,由于这些职位都出自相同一批公司。在开端面试之前,我强烈推荐咱们阅览以下几篇关于怎样谈薪资的博客:

重要材料读三遍:面试前一遍;谈薪资前一遍;谈薪期间再读一遍。

公司

我只面试过全球大公司的工业研讨实验室职位,没有面过草创企业或更小的公司。而且我面试的区域仅限于欧洲,其他当地的薪资、福利或许存在不同。

欧洲有许多大公司招星巴克咖啡,怎样把薪资谈高一倍?请看大厂offer拿到手软的ML大神自述,its聘 AI 科学家:亚马逊在柏林有一个深度学习研讨实验室;苹果在巴黎有深度学习职位;谷山竺民宿歌大脑在阿姆斯特丹、柏林、巴黎息旺动力星巴克咖啡,怎样把薪资谈高一倍?请看大厂offer拿到手软的ML大神自述,its、苏黎世都有实验室;Facebook AI 研讨院和 DeepMind 在伦敦和巴黎都供给职位……微软、英伟达、Twitter、Uber 等公司在欧洲也有不少 ML 职位。

除此之外,应用范畴也有许多风趣的职位,如自动驾驶(群众/奥迪在慕尼黑有实验室)、新药研制(生物科技「独角兽」Benevolent AI 坐落伦敦,默克、强生、阿斯利康等公司也都在寻觅 ML 人才)、金融(Citadel 青蓝记和 Jane Street 等在伦敦都有作业室)。

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参与学术会议时逛一下招聘区域也能发现一些大公司风趣的研讨职位,如彭博社(伦敦)、博世(斯图加特)、迪士尼研讨院(苏黎世)。

虽然有一些心仪的公司,但我仍是尽或许多申请了几家:假如手里没有颇具竞赛力的 offer,你在薪资商洽中就会处于严峻的下风。面试操练也的确给了我很大的协助。

我榜首次面试时的肾上腺素水平堪比在 3000 人凝视下讲演,但终究一次就像是午饭时和搭档谈天。当然,你的确会销毁一些面试,你和面试官都有或许心境欠好,或许你被问到自己的知识盲点,抑或那个职位不合你的食欲或许其他当地出什么严峻问题。

比方,不知道什么原因,英伟达在约好的视频面试时刻放了我鸽子,后来也没理睬我发的那些邮件,弄得我一头雾水。所以,不要把鸡蛋放在一个篮子里。

可是,多面一些公司仍是很有优点的:我了解的公司更多了。居然有那么多不错的作业我都没有考虑过!一些最风趣的职位(以及最好的 offer)来自我开端没有考虑过的公司。

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事实证明,我的一些「安全挑选」真的十分适宜我。虽然咱们的状况或许不太相同,但我仍是主张多去和一些团队聊聊他们的项目和愿景,你会觉得深受启示。

上面列出的公司或欧洲实验室有一半是我投过简历的,研讨科学家和研讨工程师的职位都有,而且大都都给了我 offer。我找作业花了挺长时刻(从投出榜首份简历到承受 offer 大约有半年时刻),但我也是精疲力尽:那几个月我根本都是在机场、酒店、面试间度过的,不断接电话、和 HR 谈薪资。

不要盼望在这个时期做什么作业。正如一个搭档所说:「你的脑筋总是被那些招聘反响占满,没有剩余的精力去想 ICML。」但我也收成颇丰:我学到了许多东西,吸收了很金祝专线多新的观念,也谈到了更高的薪水,假如我承受了榜首份「心仪的作业」offer,我的薪水会比现在低得多。

面试进程

一切公司的面试进程都十分类似,在收到简历后,公司会先约请我做一个简略的挑选,看看我是不是一个合格的提名人。一般这种挑选会选用一两个电话面试,且每个面试大约一小时左右。

然后,我常常受邀进行现场面试,这一般是在公司作业室内,与多个专业人员进行一整天的面谈,这个时分我一般会介绍我的博士研讨。

随后是每次约 1 小时的个人访谈,访谈的对象是我面试团队的其它成员,或许是其它团队的研讨者或工程师。一般状况下,我在每次面试中董卫亮都会遇到许多不同的人,因而根本上一天下来我能了解到该团队的大部分成员。

简直一切的面试官都会抽时刻问询职位、团队或公司的相关问题,我喜爱问询作业与日子的平衡、作业的难点或他们对作业不太喜爱的当地,大大都人都会诚笃坦率地答复这些问题,这会展现未来作业一些尖利的问题所在。

他们或许会通知我「或许你在第二年或第三年才能将作业时长削减到 60h / week」、「作业室真的很棒,你会爱上这儿」等等。

也有一些研讨员对自己的研讨成果十分振奋,然后忘了问我相关的技术问题,他们会将现在的打破及相关概念一股脑地介绍给我。这些都是了解公司和职位的好机会,必定值得花时刻问一些好问题。

面试类型

我曾多次遇到几种不同类型的面试。其间一些面试(如编程或行为面试)预备起来很简略,而另一些星巴克咖啡,怎样把薪资谈高一倍?请看大厂offer拿到手软的ML大神自述,its则简直无法提早预备。

一切公司都会有不同的组合面试:一些公司给我发 offer,却不曾核对我是否能够编程(不问编程问题),一起其他公司从不核对我是否了解期望值是什么(不问数学问题)。

一些公司会更多地问我理论问题,而另一些公司更多地问我实践问题;但大大都公司会一起问询理论和实践问题。一般来说,面试人员一般会在我感到困扰时给予提示。

我以为面试人员常常成心不详细阐明一些问题,便是想要看看我的反响,而且乐意供给协助或与我评论细节。这种面试从不像是一种对立进程,而更像是搭档之间的评论。

1.「谈谈你的研讨」

许多面试仅仅要求我谈一下曩昔的论文。面试官一般会从简历中挑选一篇论文,然后让我就此谈一谈。他们有时也会让我挑选一个自己乐意议论的项目。

一些面试官仅仅会问一些粗浅的问题,而另一些会深化了解(「你在定理 3 中假定了异方差性(heteroscedasticity),但通篇没有进行验证。你为什么以为这是一个有用假定,它的包含是什么呢?」)。

可是,我与面试官从未上升到「数学深度」的评论:在与他人合著的论文中,有一两个奇妙的证明,而这是我惧怕提及的;但走运的是,一切面试官像我相同惧怕评论这些内容。我一般被问及自己是榜首作者的论文,但面试官也不介意我评论与他人合著的论文高德斯特。

2. 编程面试

谷歌或 Facebook 的典型软件工程面试十分有名:你需求想出实践的计划来处理有关算法性质的一些难题。一般运用你自己挑选的编程言语,如 C++或 Python。

每个问题需求重复评论:首要,你想出一个简略的处理计划并付诸实践,然后面试官提出一些附加约束或许要求你供给另一种更有用的处理计划。之后,面试官一般期望我评论一下时刻或内存复杂性,或许评论完成中的潜在测验用例。

许多时分,面试官会与我就同一问题进入深度评论阶段。然后,面试官供认他们自己也不知道怎样处理终究一个问题,仅仅想看一看我是否能够想出一些处理办法,或许我怎样就无法处理的问题做出回应。

我发现这些面试预备起来是最简略的:阅览一些比方 Princton's Algorithms(榜首、二部分)的内容以及在 leetcode.com 上做一些习题就足够了。

3. 机器学习面试

一些面试只测验机器学习知识。这些面试也会包含大学正规机洪荒之喧嚣道人器学习课程所讲的内容。这类面试一般分两部分进行。宋子夫

榜首部分是机器学习的知识问题:你怎样一个深度网络?随机森林练习中怎样进步功率?当猜测速度较准确率更重要时,两种适宜的分类算法是什么?你怎样依据内容对文档进行语义分组?你能谈一下高斯混合模型和 聚类算法的联络吗?

第二部分一般会包含「机器学习编码」,这时我有必要完成一些规范机器学习算法。例如,我记住完成决策树的推理/剪枝、k-means 和 k-NN。面试官一般给我 30-45 分钟来完成这些(并再次评论功率或许或许的测验用例)。

4.「咱们有这个问题...」

在一些面试中,面试官只通知我他们当时正在进行的项目,然后问我怎样处理。

比方:「咱们企图找出视频数据库中的重复视频」、「咱们需求依据一些含糊指定的规范对数百万的实体进行排序,并以亚秒级(sub-撸丝片一区second)延迟来完成」、「咱们的标签数据很少,一起想要运用 GAN 来扩展数据集,哪种办法最好呢?」...

这类面试的确没有很好的方法去预备,但我以为面试官主要是想了解我的思维进程。所以,这类面试并不是想出完美的算法就能够了,更多地是进行脑筋风暴或评论权衡利弊,即便你连开端想象都没有。

5. 行为面试

每逢我被奉告将被某位 HR 面试时,随之而来的简直总是行为面试(Behavioral Interview)。走运的是,问题也简直总是相同的,所以你能够提早做好预备。有个公司乃至给我发了一本关于他们公司价值观的小册子,并通知我面试中会问我怎样在日子中反映这些价值观。

只需用谷歌查找一下「行为面试」,雾面褐你就能够找到许多相关资源。总归,这种面试我遇到的不多,大约三四次。

6. 其它

有些公司的面试会出一些我在其它公司没有遇到过的题。比方数学谜题,或「论文评论」面试——提早给我一篇论文让我阅览(一般是来自我不太熟悉的范畴)。还有关于计算根本原理、概率和优化理论的几小时书面考试。

薪资商洽

面试完毕后,公司的招聘人员会联络我,然后通知我「好消息」。我总是会开门见山地通知招聘方我还在参与其他面试,而招聘人员一般翁虹女儿都能够了解。

只需当我收到星巴克咖啡,怎样把薪资谈高一倍?请看大厂offer拿到手软的ML大神自述,its一切公司的回复后,我才会预备评论下一步。然后开端了薪资商洽。关于这个论题,已经有许多人评论过了。假如要了解更多相关信息,一定要检查文章开始给出的博客链接。

当然,不同的范畴薪资水平不同。机器学习范畴的薪资水平紧紧跟在软件工程师之后,所以 levels.fyi 和 GlassDoor 能够给你供给很好的星巴克咖啡,怎样把薪资谈高一倍?请看大厂offer拿到手软的ML大神自述,its薪资参阅。Blind 网站上也有许多关于薪资和面试进程的信息。

可是,你在这些网站看到的薪资水平严峻倾向硅谷和整个美国。我的确能够从这些网站上找到关于欧洲薪资水平的信息,可是不太好找。即便是在欧洲,不同国家之间的薪资水平也存在很大差异:比方,英国和瑞士供给的薪资水平要比其它国家高得多。

当面试公司问我对薪资的观念时,我总是通知他们 10 万欧元是开端商洽的数字。即便在我面试之前,依据我在网上的研讨、我之前的实习以及与朋友和搭档的攀谈中所了解到的状况,我也知道这个数字在实际中是一个薪资下限。

英国或瑞士必定有公司乐意付出这么多,虽然这个数字对欧洲其他区域来说适当高。可是,我以为先提出一个较高的数字总比蠢笨地逃避这个问题要好。

大都公司开端给出的薪资为 8~12 万欧元/年。请注星巴克咖啡,怎样把薪资谈高一倍?请看大厂offer拿到手软的ML大神自述,its意,这一般是年薪总额,所以它包含了根本薪资、预期奖金以及任何股票期权或额定的养老保险。我把我收到的最高报价报给了一切招聘人员。

总的来说,我觉得美国公司(即总部在美国)都能承受我提出的薪资要求,乐意和我百农4199商洽,但大部分欧洲公司表明它们无法承受(趁便提一下,没有一家欧洲公司终究在整个进程中给出超越 10 万欧元的年薪)。

接下来,我挑选了一些值得接着往上谈的公司。有些公司在面试进程中给我留下了很差的形象,而另一些公司则是我不需求再考虑的「保底」公司。我会感谢他们抽出时刻,然后通知他们我没兴趣了。

终究只留下了一小部分让我感兴趣的公司:我乐意承受其间任何一家公司的 offer!我手里的商洽筹码现在十分强壮:我能够要求这些公司开出比当时出价最高的公司更高的薪水,而不用忧虑吓走任何一家。即便有公司撤回其 offer(或不大金鼻祖乐意满意我的要求),我依然有其它很好的挑选。

工作开展到终究:每家公司都报出了比他人更高的价,终究把我的年薪进步到了我做梦也没想到的高度。这是一种十分超实际的感觉。

我在一切公司之间来回做了两轮比较。这期间,我感觉那些招聘人员快要按捺不住了。他们约请我去他们的城市度周末(包全程一切费用),给我邮递惊喜的礼物篮、给我开出高额的薪资等等。

在他们都失掉耐性之前,我觉得是时分做决议了。值得一提的是,虽然这些公司的确供给了更高的掺组词安家费和签约奖金,但它们在供给额定的非钱银福利方面不行灵敏。例如,没有公司乐意多给假日(这主要由区域规范决议,每年度假 25 至 45 天不等)。

最配驴终,经过这种使用竞赛报价的方法,我让终究签约的公司把薪资进步了一倍。我的终究年薪在 16~24 万欧元之间(不包含签约奖金和安家费)。

关于招聘人员

我从没有见过像招聘人员这样将胡萝卜加大棒的花招玩得如此登峰造极的一群人。

他们会通知你「这是咱们能给的最高待遇」(一周后就变了),还会跟你着重「他们会为你破例,由于你是一个十分优异的求职者」(而实践上供给给你的东西和他人相差无几)。

他们广州飞威网络科技有限公司还会随便捏造出严厉的 deadline(五分钟之后就会通知你他们彻底承受延期),他们还会通知你,他们不会从头商洽(但只需你拿出更有竞赛力的 offer,他们仍是会从头跟你谈),还会说他们在曩昔两个月内涵面试其他提名人(但他们必定不会抛弃跟你谈)。

感觉招聘人员总是想确认我是不是真的想挑选另一份 offer 而不是他们的,仍是仅仅使用他们与另一家公司从头商洽。我想这一切都在意料之中,而我最好的主张是始终保持礼貌、耐性和执着。

在我有限的经历中,只需你收到了多份 offer(而且乐意抛弃其间任何一个),你就把握了盲派三刀绝学主动权。所以,尽力商洽吧。

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