Forwarded from DeepSchool
Методы второго порядка используют вторые производные функции потерь. Важный элемент этих методов — гессиан. Он и является второй производной по параметрам модели.
Главная проблема гессиана — его долго считать. Учёные придумали различные методы для его аппроксимации, чтобы экономить вычисления. А недавно появились и алгоритмы оптимизации, которые используют эти аппроксимации.
О методах второго порядка мы и записали наше новое видео!
В нём Шамиль Мамедов, исследователь из Amazon Robotics, напоминает теорию численной оптимизации и рассказывает про методы приближения гессиана. А также проходится по Sophia — свежему оптимизатору, который использует методы второго порядка.
Смотрите новое видео на Youtube!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Гессиан, или методы второго порядка в численной оптимизации
В DeepSchool мы повышаем квалификацию DL-инженеров: https://deepschool.ru/?utm_source=yt&utm_content=hessian
Наш курс "Ракета в Computer Vision": https://deepschool.ru/cvrocket?utm_source=yt&utm_content=hessian
Методы второго порядка используют вторые производные…
Наш курс "Ракета в Computer Vision": https://deepschool.ru/cvrocket?utm_source=yt&utm_content=hessian
Методы второго порядка используют вторые производные…
Forwarded from fmin.xyz (Даня Меркулов)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Нейронная сеть Хопфилда
🏆 На этой неделе нобелевскую премию по физике дали Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону за
😲 Я, как и многие в моем окружении, сначала недоумевал, почему так и причем здесь физика. И решил заботать, что вообще такое нейронная сеть Хопфилда, и получил дикое удовольствие. Оказывается, что сама концепция заметно отличается от тех нейронных сетей, к которым мы привыкли. В этих сетях гораздо больше связи с физикой и биологией, чем в полносвязных/сверточных слоях.
🔬 Что это такое
В простейшем случае это однослойная нейросеть, в которой все нейроны соединены со всеми и каждый нейрон может принимать два значения (-1 и 1 - как знак заряда или спин). Поэтому текущее состояние сети легко нарисовать в виде бинарной картинки. При этом значение каждого нейрона определяется как взвешенная сумма остальных нейронов с пороговой активацией (здесь все похоже на обычный полносвязный слой).
Состояние сети зависит от весов и значений нейронов. Такому состоянию можно поставить в соответствие энергию. Если изменить значение нейрона или веса, это может повлечь за собой изменение остальных нейронов (возмущение). В начале существует простой способ подобрать такие значения весов, чтобы минимальное состояние энергии этой сети соответствовало каким-то заранее заданным паттернам.
🧠 Нейросеть как память
Таким образом, мы зафиксируем матрицу весов, соответствующую нашей текущей памяти. То есть процесс обучения сети Хопфилда - это один шаг (никаких градиентных спусков и итерационных алгоритмов - одна формула).
А потом можно возмутить состояние нейронов как угодно (при выученных весах это гарантированно приведет к увеличению энергии системы) и посмотреть на пошаговую эволюцию состояний сети во времени - она сойдется к одному из стационарных состояний, которыми являются выученные паттерны. Но когда паттернов для запоминания становится много, то появляются новые стационарные состояния, которые мы не вкладывали в сеть (их называют химерами).
🧲 Принцип минимизации энергии и магниты
В этой модели каждый нейрон функционирует подобно магнитному моменту в магните. Мы сначала сильным внешним магнитным полем ориентируем спины в нужном направлении, потом убираем поле, а намагниченность остается.
При этом если теперь вывести их из равновесия, они будут потихонечку возвращаться в устойчивое состояние, минимизируя энергию через переориентацию спинов. Удивительно, что можно использовать концепции физики для объяснения и реализации процессов, связанных с памятью и самоорганизацией.
⚔️ 👁 ⚔️ Выводим ящеров на чистую воду
Например, в этой анимации я обучил сеть запомнить 2 состояния - турбославянина и ящера. А потом дал ей несколько разных картинок(чтобы посмотреть, кто есть кто на самом деле) , которыми инициализировал значение нейронов (возмутил систему) и нарисовал эволюцию каждой из них. Видно, как они сходятся к стационарным состояниям. Хопфилд показал, что количество паттернов, которые может запомнить такая сеть растет примерно линейно с количеством нейронов.
📺 Крутейший видос, поясняющий базу.
🖥 Статья на N+1 с объяснением.
🐱 Ссылка на код для построения анимации.
основополагающие открытия и изобретения, которые позволяют использовать машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей.
В простейшем случае это однослойная нейросеть, в которой все нейроны соединены со всеми и каждый нейрон может принимать два значения (-1 и 1 - как знак заряда или спин). Поэтому текущее состояние сети легко нарисовать в виде бинарной картинки. При этом значение каждого нейрона определяется как взвешенная сумма остальных нейронов с пороговой активацией (здесь все похоже на обычный полносвязный слой).
Состояние сети зависит от весов и значений нейронов. Такому состоянию можно поставить в соответствие энергию. Если изменить значение нейрона или веса, это может повлечь за собой изменение остальных нейронов (возмущение). В начале существует простой способ подобрать такие значения весов, чтобы минимальное состояние энергии этой сети соответствовало каким-то заранее заданным паттернам.
Таким образом, мы зафиксируем матрицу весов, соответствующую нашей текущей памяти. То есть процесс обучения сети Хопфилда - это один шаг (никаких градиентных спусков и итерационных алгоритмов - одна формула).
А потом можно возмутить состояние нейронов как угодно (при выученных весах это гарантированно приведет к увеличению энергии системы) и посмотреть на пошаговую эволюцию состояний сети во времени - она сойдется к одному из стационарных состояний, которыми являются выученные паттерны. Но когда паттернов для запоминания становится много, то появляются новые стационарные состояния, которые мы не вкладывали в сеть (их называют химерами).
В этой модели каждый нейрон функционирует подобно магнитному моменту в магните. Мы сначала сильным внешним магнитным полем ориентируем спины в нужном направлении, потом убираем поле, а намагниченность остается.
При этом если теперь вывести их из равновесия, они будут потихонечку возвращаться в устойчивое состояние, минимизируя энергию через переориентацию спинов. Удивительно, что можно использовать концепции физики для объяснения и реализации процессов, связанных с памятью и самоорганизацией.
Например, в этой анимации я обучил сеть запомнить 2 состояния - турбославянина и ящера. А потом дал ей несколько разных картинок
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Aspiring Data Science (Anatoly Alekseev)
#asr #nlp #finetuning #t5
Лектор обалденный. Чистое золото!
Сколько он техник применил для решения реальной задачи, просто жесть. Могу подтвердить, что так всё на практике и бывает, всплывает много мелких проблем, каждую из которых приходится решать творчески.
Я не знал, что моделька t5 так хороша, в эпоху больших-то моделей.
https://youtu.be/blE2Dm9SORE?si=LzGeMhrApdLkqq1R
Лектор обалденный. Чистое золото!
Сколько он техник применил для решения реальной задачи, просто жесть. Могу подтвердить, что так всё на практике и бывает, всплывает много мелких проблем, каждую из которых приходится решать творчески.
Я не знал, что моделька t5 так хороша, в эпоху больших-то моделей.
https://youtu.be/blE2Dm9SORE?si=LzGeMhrApdLkqq1R
YouTube
Иван Бондаренко | Маленькая, но удаленькая! Зачем использовать LLM размером меньше 1B параметров?
Спикер: Иван Бондаренко, старший преподаватель, научный сотрудник НГУ
Data Fest 2024: https://ods.ai/events/datafest2024
Презентацию к докладу Вы можете скачать в треке секции NLP: https://ods.ai/tracks/df24-nlp
______
Наши соц.сети:
Telegram: https://t.me/datafest…
Data Fest 2024: https://ods.ai/events/datafest2024
Презентацию к докладу Вы можете скачать в треке секции NLP: https://ods.ai/tracks/df24-nlp
______
Наши соц.сети:
Telegram: https://t.me/datafest…
Forwarded from Aspiring Data Science (Anatoly Alekseev)
#llms #gpt #langchain #rag
Основы пользовательской работы с LLM-ками.
https://www.youtube.com/watch?v=aZVGQ-IlkF8
Основы пользовательской работы с LLM-ками.
https://www.youtube.com/watch?v=aZVGQ-IlkF8
YouTube
Langchain - делаем AI chat бота поверх ваших документов // Курс «Machine Learning. Professional»
Обсудим что такое AI chat bot.
Рассмотрим что такое эмбеддинги и векторизация текстов
Рассмотрим задачу векторного поиска и векторные базы данных
Обсудим промпт-инжиниринг
Установим и запустим проект AI чат бота на фреймворке Langhain
Обсудим проблему сегментации…
Рассмотрим что такое эмбеддинги и векторизация текстов
Рассмотрим задачу векторного поиска и векторные базы данных
Обсудим промпт-инжиниринг
Установим и запустим проект AI чат бота на фреймворке Langhain
Обсудим проблему сегментации…
Forwarded from Dealer.AI
NotebookLM или начало новых подкастов с LM?
Ребята с Google хотели воплотить концепцию society of mind или "дебаты" с AI. Кстати Дядя писал уже об этом тут.
Но вышло в итоге NoteBookLM, где сервис, на базе модели семейства Gemini, может принимать на вход ваши доки/новости/аудио и тп, а на выходе делать аудио-дискуссию по "просмотренным" материалам между двумя llm-агентами.
Ну что теперь AI может пилить подкасты за Вас и по делу по-пИИ*деть🤣
Входим ли мы в новую эру AI-driven подкастов или это кратковременный ажиотаж —поживем, увидим.
Ребята с Google хотели воплотить концепцию society of mind или "дебаты" с AI. Кстати Дядя писал уже об этом тут.
Но вышло в итоге NoteBookLM, где сервис, на базе модели семейства Gemini, может принимать на вход ваши доки/новости/аудио и тп, а на выходе делать аудио-дискуссию по "просмотренным" материалам между двумя llm-агентами.
Ну что теперь AI может пилить подкасты за Вас и по делу по-пИИ*деть
Входим ли мы в новую эру AI-driven подкастов или это кратковременный ажиотаж —поживем, увидим.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Крис про аналитику🧠🦾
Между вами и вашим успехом
всего одна вещь.
⭐️ Неумение выдерживать свою некомпетентность⭐️
📚 Только этот барьер разделяет людей, которые быстро залетели в айтишку и начали зарабатывать деньги, от тех, кто годами мусолит обучающие курсы и дальше не идёт.
🤑 Только этот барьер разделяет тех, кто быстро вырос в зарплате, от тех, кто годами сидит на джун+ зарплате и боится искать нового работодателя.
Страшно ведь, придёшь на собес, а там тебя волк из красной шапочки съесть. Или, что ещё хуже — вдруг над вами посмеются и отпустят резкие комментарии. Это ж сродни смерти.
👎 Или все становятся блогерами, вам тоже хочется, но страшно. Рисуете в голове планы, как сразу набрать тысячи подписчиков, ведь если меньше, то вас люди засмеют. Не переходите от планов к действиям.
Перемотайте в начало ленты любого блогера, кто вам нравится: первые посты — треш, угар и содомия. Никто не стартует идеально, а просто стартует.
Вот мой первый пост: https://t.me/kris_the_analyst/4
📷 Когда заводила канал, для меня это была замена запрещенограму в текстовом формате: фотки из жизни, байки про тиндер и короткие мыслишки.
Никакой дальновидной стратегии, что я буду качать бренд, писать про аналитику, обрастать связями и зарабатывать на рекламе)))
Пока вы жуете сопли, люди, на которых вы пытаетесь равняться, просто делают.
❓ Как научиться выдерживать свою некомпетентность?
Помогут три вещи: насмотренность, разлепить свою самооценку от ошибок, практика.
1️⃣ Первое поможет вам увидеть, что абсолютно все люди лажают по-мелкому и по-крупному.
Из недавних примеров: Apple выпустил калищное обновление операционной системы, которое сжирало всю зарядку телефона за 4 часа.
Как думаете, технический директор и СРО продукта из-за этого уволились? Или посыпали голову пеплом, боясь выходить из дома и рыдая в подушку?
Нет, ошибки в рабочих процессах — это абсолютная норма. Делаем выводы и идём дальше.
2️⃣ Позволяйте себе ошибаться. Хвалите себя за ошибки. Не сливайтесь со своими ошибками. Ошибки — отдельно, вы как личность — отдельно. Вы сильно больше, чем какие-то ошибки. Стыд и вина — это социальный конструкт, который позволяет держать поведение людей под контролем. Вам хочется быть под чьим-то контролем?
3️⃣ Радуйтесь ошибкам. Вместо избегания этого опыта доведите до абсурда: заведите доску провалов, записывайте туда свои ошибки и что надо исправить, чтобы в следующий раз получилось лучше. Давайте себе шуточные звания "генерал ошибок", "геркулес практики", "бэтмен отказов". Дело перестает быть страшным, когда относишься к нему и к себе с юмором.
У меня сейчас есть несколько вещей, которые боюсь начать делать. С помощью описанных шагов получается сбавить накал страстей и подступиться.
🙂 Да, не сразу, но кто говорит, что живёт идеальную жизнь?
всего одна вещь.
Страшно ведь, придёшь на собес, а там тебя волк из красной шапочки съесть. Или, что ещё хуже — вдруг над вами посмеются и отпустят резкие комментарии. Это ж сродни смерти.
Перемотайте в начало ленты любого блогера, кто вам нравится: первые посты — треш, угар и содомия. Никто не стартует идеально, а просто стартует.
Вот мой первый пост: https://t.me/kris_the_analyst/4
Никакой дальновидной стратегии, что я буду качать бренд, писать про аналитику, обрастать связями и зарабатывать на рекламе)))
Пока вы жуете сопли, люди, на которых вы пытаетесь равняться, просто делают.
Помогут три вещи: насмотренность, разлепить свою самооценку от ошибок, практика.
Из недавних примеров: Apple выпустил калищное обновление операционной системы, которое сжирало всю зарядку телефона за 4 часа.
Как думаете, технический директор и СРО продукта из-за этого уволились? Или посыпали голову пеплом, боясь выходить из дома и рыдая в подушку?
Нет, ошибки в рабочих процессах — это абсолютная норма. Делаем выводы и идём дальше.
У меня сейчас есть несколько вещей, которые боюсь начать делать. С помощью описанных шагов получается сбавить накал страстей и подступиться.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from DevFM
Когда всё горит
Считаю полезным порассуждать о кризисных ситуациях, в которые можно угодить на работе:
– ушёл продакт или дизайнер и нужно как-то поддерживать работу команды
– у компании денежный кризис, приходится сокращать людей, но при этом продолжать из него выкарабкиваться
– завтра случится очередной ковид
– жесточайшие дедлайны, которые нельзя сдвинуть
На тему преодоления кризисных ситуаций с точки зрения руководителя принёс вот такую статью.
Автор предлагает сосредоточиться на следующих аспектах.
Обеспечение поставок продукта (круто звучит по-английски – Ensuring Goal-Aligned Delivery).
– жесточайше приоритизируйте: нужно сосредоточиться только на самых критических моментах
– ускоряйте работу: сократить бюрократические проволочки, выдать команде полномочия на принятие решений
– цените время: нужно максимально ограничить отвлекающие факторы, убрать лишние встречи
– управляйте техдолгом: он неизбежно будет расти, а ваша задача аккуратно фиксировать и подсвечивать проблемные места для будущих фиксов
– будьте с командой: вы как руководитель должны быть вовлечены в проблемы проекта и команды, помогать их решать
Под каждый пунктом готов подписаться, все их так или иначе применяли в разных кризисных ситуациях. Эти шаги действительно позволят в кризисной ситуации продолжать поставлять продукт.
Поддержка сильной команды
– поддерживайте мораль: заряжайте команду позитивом, отмечайте быстрые победы, избегайте противопоставления себя другим отделам
– управляйте производительностью: негативное поведение в команде должно решаться оперативно, и вред от токсичного сотрудника может перевесить выгоду от его уникальных скиллов
– трудности это рост: покажите команде, что текущие вызовы — это возможность для личного и профессионального роста. Помогайте им развивать навыки, которые останутся с ними
И ещё немаловажное замечание. Не забывайте о своем здоровье: вы не сможете помочь другим, если сами выгорите. Заботьтесь о себе, находите время на отдых и восстановление. В конце концов, не корову проигрываете.
#edu #teamwork
Считаю полезным порассуждать о кризисных ситуациях, в которые можно угодить на работе:
– ушёл продакт или дизайнер и нужно как-то поддерживать работу команды
– у компании денежный кризис, приходится сокращать людей, но при этом продолжать из него выкарабкиваться
– завтра случится очередной ковид
– жесточайшие дедлайны, которые нельзя сдвинуть
На тему преодоления кризисных ситуаций с точки зрения руководителя принёс вот такую статью.
Автор предлагает сосредоточиться на следующих аспектах.
Обеспечение поставок продукта (круто звучит по-английски – Ensuring Goal-Aligned Delivery).
– жесточайше приоритизируйте: нужно сосредоточиться только на самых критических моментах
– ускоряйте работу: сократить бюрократические проволочки, выдать команде полномочия на принятие решений
– цените время: нужно максимально ограничить отвлекающие факторы, убрать лишние встречи
– управляйте техдолгом: он неизбежно будет расти, а ваша задача аккуратно фиксировать и подсвечивать проблемные места для будущих фиксов
– будьте с командой: вы как руководитель должны быть вовлечены в проблемы проекта и команды, помогать их решать
Под каждый пунктом готов подписаться, все их так или иначе применяли в разных кризисных ситуациях. Эти шаги действительно позволят в кризисной ситуации продолжать поставлять продукт.
Поддержка сильной команды
– поддерживайте мораль: заряжайте команду позитивом, отмечайте быстрые победы, избегайте противопоставления себя другим отделам
– управляйте производительностью: негативное поведение в команде должно решаться оперативно, и вред от токсичного сотрудника может перевесить выгоду от его уникальных скиллов
– трудности это рост: покажите команде, что текущие вызовы — это возможность для личного и профессионального роста. Помогайте им развивать навыки, которые останутся с ними
И ещё немаловажное замечание. Не забывайте о своем здоровье: вы не сможете помочь другим, если сами выгорите. Заботьтесь о себе, находите время на отдых и восстановление. В конце концов, не корову проигрываете.
#edu #teamwork
Péter Szász
How to Lead Your Team when the House Is on Fire
Wartime can be extremely demanding for Engineering Managers. But by ruthlessly focusing on delivery, building a resilient team, investing in individuals, and maintaining their own strength, an EM can lead their people to not just survive but thrive under…
Forwarded from Kali Novskaya
🌸FAANG Собеседования. Часть 2, рефералы 🌸
#собеседования
Начали серию постов про собеседования — давайте продолжим. Сегодня поговорим про то, как вообще добраться до этапа собеседования.
TL;DR лучше сделать меньше попыток, но более качественных и таргетировангых, чем подаваться массово на 500 позиций. Часть вакансий и так не настоящая, а часть вы делите с внутренними и внешними кандидатами — так что нужно быть таргетированным и быстрым.
🟣 Резюме
Делается под вакансию и страну! Сделайте под самые интересные для вас вакансии отдельные версии: резюме для позиции Researcher'а и для ML Eng выглядит по-разному!
Из резюме сразу должно быть видно, что у вас N лет опыта, легальный статус, виза таланта и т.д. — плюс все чем можете похвастаться. 100500 цитирований, членство в орг комитете престижной конференции, опенсорс проект на 1000 контрибьюторов. Сейчас не страшно быть over qualified для вакансии.
Если в вакансии хотят опыт RL, и у вас он есть, надо добавить прямо в шапку, что вы experienced in reinforcement learning.
Если есть и статьи на тему, сделайте секцию "Publications" и поместите их туда.
🟣 Получаем Referrals
Реферрал — это формальный или неформальный способ быть рекомендованным на позицию кем-то из текущих сотрудников. Эта рекомендация очень важна! Чем ближе рекомендующий к команде вакансии — тем лучше, поэтому эффективность реферраллов я бы отсортировала так:
— реферралы внутри команды, реферралы из вашего нетворка
— просто общие Linkedin-контакты из компании,
— случайные русскоязычные люди из компании, которым будет понятен ваш бэкграунд (МФТИ, ШАД...),
— просто случайные люди из компании.
Пишите людям прямо, что вы очень интересуетесь позицией, считаете, что подходите на неё, и хотели бы реферрал — заодно можете поболтать и спросить что-то про культуру работы в компании. Вам могут рассказать более подробно про команду, чем она занимается, есть ли в целом проблемы у организации и какие.
Помимо Linkedin, для FAANG существует ещё один полезный инструмент: Blind.
Blind — это приложение для анонимного чата о работодателях, что-то вроде двача с Glassdoor. Там принято просить реферрал непосредственно у сотрудников компании, некоторые люди делают это ради бонуса.
🟣 Chechez le manager
Вакансию изучили, реферралы получили, теперь следующая стадия — найти нанимающего менеджера и написать ему. Часто название команды/орга содержится в вакансии, и можно найти менеджера/директора с таким описанием по Linkedin.
Такой подход тоже в целом позитивно выделит вас из списка кандидатов, потому что вы облегчаете работу всех по найму мотивированного человека в компанию.
Напишите пару строчек о себе, почему вас надо взять, и что вас уже зареферили. Пришлите резюме. Если прямо очень хотите в компанию, то через неделю напишите ещё раз — свои мысли про что-то из продуктов компании, последних релизов, что бы вы улучшили, и т.д.
🟣 Куда подаваться?
Рынок в целом не очень, поэтому лучше всего целиться в 3 категории — крупные компании, средние компании и стартапы, — даже если вы сомневаетесь, хотите ли туда.
Воркшоп ICML 2022 по офферам и поиску работу (посмотрите!) это явно предлагает.
В самом лучшем случае у вас будет несколько офферов, и вы используете оффер стартапа, чтобы улучшить оффер от большой компании. Или используете оффер большой компании, чтобы получить оффер больше от компании среднего размера с хорошим work-life balance. Но про это — в следующий раз!
🌸Кстати, наш карьерный стрим теперь выложен в записи!
#собеседования
Начали серию постов про собеседования — давайте продолжим. Сегодня поговорим про то, как вообще добраться до этапа собеседования.
TL;DR лучше сделать меньше попыток, но более качественных и таргетировангых, чем подаваться массово на 500 позиций. Часть вакансий и так не настоящая, а часть вы делите с внутренними и внешними кандидатами — так что нужно быть таргетированным и быстрым.
Делается под вакансию и страну! Сделайте под самые интересные для вас вакансии отдельные версии: резюме для позиции Researcher'а и для ML Eng выглядит по-разному!
Из резюме сразу должно быть видно, что у вас N лет опыта, легальный статус, виза таланта и т.д. — плюс все чем можете похвастаться. 100500 цитирований, членство в орг комитете престижной конференции, опенсорс проект на 1000 контрибьюторов. Сейчас не страшно быть over qualified для вакансии.
Если в вакансии хотят опыт RL, и у вас он есть, надо добавить прямо в шапку, что вы experienced in reinforcement learning.
Если есть и статьи на тему, сделайте секцию "Publications" и поместите их туда.
Реферрал — это формальный или неформальный способ быть рекомендованным на позицию кем-то из текущих сотрудников. Эта рекомендация очень важна! Чем ближе рекомендующий к команде вакансии — тем лучше, поэтому эффективность реферраллов я бы отсортировала так:
— реферралы внутри команды, реферралы из вашего нетворка
— просто общие Linkedin-контакты из компании,
— случайные русскоязычные люди из компании, которым будет понятен ваш бэкграунд (МФТИ, ШАД...),
— просто случайные люди из компании.
Пишите людям прямо, что вы очень интересуетесь позицией, считаете, что подходите на неё, и хотели бы реферрал — заодно можете поболтать и спросить что-то про культуру работы в компании. Вам могут рассказать более подробно про команду, чем она занимается, есть ли в целом проблемы у организации и какие.
Помимо Linkedin, для FAANG существует ещё один полезный инструмент: Blind.
Blind — это приложение для анонимного чата о работодателях, что-то вроде двача с Glassdoor. Там принято просить реферрал непосредственно у сотрудников компании, некоторые люди делают это ради бонуса.
Вакансию изучили, реферралы получили, теперь следующая стадия — найти нанимающего менеджера и написать ему. Часто название команды/орга содержится в вакансии, и можно найти менеджера/директора с таким описанием по Linkedin.
Такой подход тоже в целом позитивно выделит вас из списка кандидатов, потому что вы облегчаете работу всех по найму мотивированного человека в компанию.
Напишите пару строчек о себе, почему вас надо взять, и что вас уже зареферили. Пришлите резюме. Если прямо очень хотите в компанию, то через неделю напишите ещё раз — свои мысли про что-то из продуктов компании, последних релизов, что бы вы улучшили, и т.д.
Рынок в целом не очень, поэтому лучше всего целиться в 3 категории — крупные компании, средние компании и стартапы, — даже если вы сомневаетесь, хотите ли туда.
Воркшоп ICML 2022 по офферам и поиску работу (посмотрите!) это явно предлагает.
В самом лучшем случае у вас будет несколько офферов, и вы используете оффер стартапа, чтобы улучшить оффер от большой компании. Или используете оффер большой компании, чтобы получить оффер больше от компании среднего размера с хорошим work-life balance. Но про это — в следующий раз!
🌸Кстати, наш карьерный стрим теперь выложен в записи!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Kali Novskaya
🌸FAANG собеседования. Behavioral 🌸
#собеседования
За последние года два я пособесилась в десяток компаний с сильным ML, и где-то ещё десяток не очень AI-native.
🌸Мой опыт
Прошла до конца в Meta, Snapchat, Spotify, HuggingFace, несколько стартапов.…
#собеседования
За последние года два я пособесилась в десяток компаний с сильным ML, и где-то ещё десяток не очень AI-native.
🌸Мой опыт
Прошла до конца в Meta, Snapchat, Spotify, HuggingFace, несколько стартапов.…
Forwarded from grokaem себя
Понедельничное нетех обсуждения. Метод, которому меня научила PHD студентка и который немного поменял мой подход к жизни в целом.
#grokaem_seby_thoughts
За день у меня может быть масса теорий и гипотез, которые я хотела бы проверить. Вот только в день у меня как минимум два проекта. Я очень не люблю держать все в голове. Стараюсь уходить домой без раздумий о задачах. Да, какой-то баг или мысль может как дементор меня преследовать и испариться с быстрым решением где-то в душе, но вот помнить все - нет, спасибо, у меня есть жизнь вне этого всего.
И вот проблема с которой я столкнулась: появляется идея - я ее записываю и забываю, а что хотел сказать автор? Ну проверишь ты это и что?
Поэтому новый паттерн для всех гипотез, которые у меня появляются:
🏔
Гипотеза:
Результат, который я ожидаю:
Как проверить:
🏔
И необходимо не лениться, а заполнять полностью и нормальными словами! Так я могу вернуться и понять, а что я вообще хотела проверить и почему. Это в разы ускоряет процессы
Да, это кажется очевидным, но почему-то все наставники, что у меня были, не заставляли меня это делать, а зря! Пример такой записи в комментариях.
#grokaem_seby_thoughts
За день у меня может быть масса теорий и гипотез, которые я хотела бы проверить. Вот только в день у меня как минимум два проекта. Я очень не люблю держать все в голове. Стараюсь уходить домой без раздумий о задачах. Да, какой-то баг или мысль может как дементор меня преследовать и испариться с быстрым решением где-то в душе, но вот помнить все - нет, спасибо, у меня есть жизнь вне этого всего.
И вот проблема с которой я столкнулась: появляется идея - я ее записываю и забываю, а что хотел сказать автор? Ну проверишь ты это и что?
Поэтому новый паттерн для всех гипотез, которые у меня появляются:
🏔
Гипотеза:
Результат, который я ожидаю:
Как проверить:
🏔
И необходимо не лениться, а заполнять полностью и нормальными словами! Так я могу вернуться и понять, а что я вообще хотела проверить и почему. Это в разы ускоряет процессы
Да, это кажется очевидным, но почему-то все наставники, что у меня были, не заставляли меня это делать, а зря! Пример такой записи в комментариях.