IT горячка в Сиэттле, эпизод 2

[Физик-Лирик]

Вопрос автору топика. Вы написали вначале, что готовились месяц. Не подскажите, что именно готовили. В принципе, особенности рынка более или менее понятны (я правда на противоположном берегу). Однако хочется узнать из первых уст. Вы написали о комбинации навыков. Сейчас я вижу уже достаточно четкую границу между дейта сайнс учеными и МЛ девелоперами (еще совсем недавно все было свалено в одну кучу под названием дейта сайнтисты). Меня, правда, больше "чистый" дейта сайнс интересует. Что сейчас в тренде? Клауд, вебсервисы с местными библиотеками или традиционный Питон с сайткитленом и керосом пока рулит? Насколько народ окунулся в дип лернинг или традиционные алгоритмы еще в цене? Можно еще существовать без НЛП? Спарк катит или только тензор с торчем? Буду благодарен за инфу, т.к. сам в процессе (правда, медленного) поиска.

[Бубновый Валет]

После месяца подготовки

Отпуск брал для подготовки? Тоже хочу, но на сайнап 100 наметил

[Физик-Лирик]

После месяца подготовки

Отпуск брал для подготовки? Тоже хочу, но на сайнап 100 наметил

Вот интересно, на что нужен этот месяц? Какие темы выучить?

[Krys-Krys]

После месяца подготовки

Отпуск брал для подготовки? Тоже хочу, но на сайнап 100 наметил

Вот интересно, на что нужен этот месяц? Какие темы выучить?

Нужно уметь решать задачи с литкода, если в Бэй Эрии или Сиэтле, и если FAANG (или как оно там), если у вас и так хорошо получается то можно идти не готовясь. Так же по дизайну стоило бы почитать.

[Krys-Krys]

После месяца подготовки

Отпуск брал для подготовки? Тоже хочу, но на сайнап 100 наметил

100к на сайнап бонус?

[NtNet]

Так я и есть инженер, ML engineer уже на грани ML ops, т е реально руками делаю чтобы все работало в прод. Платят больше в среднем чем data scientist т к гребём говно иногда руками.
Был бы phD по ML/CS, пошёл бы в data science высокого полёта сам а не в ML eng. Да там в Data science ещё и китайский уже must have, даже имеется в виду не язык а происхождение

Интересно . А чем ML engineer отличается от Data Engineer ?
У меня знакомый получил кучу сертификатов по DS и ML и работает архитектором в теме где те самые китайские DS преобладают. Говорит что делать приходится с инженерной точки зрения все то же самое, только теперь в AWS и немного поднаторев в pySpark. И что PhD тех кто разгребает руками считают “подсобными рабочими» .

Я сам не специалист в ML, но так совпало что я начал изучать этот предмет (для себя) самостоятельно незадолго до открытия этой темы. Отличие в том, что в ML главное подобрать нужные атрибуты датасета для нужной модели тренировки алгоритмами. Если не то что надо подберешь, то модель ни к черту получится и ничего путнего не предскажет. Так же спец должен сам данные собирать для своей модели. Например, набор юзеров с одной базы данных, а астрологические прогнозы по датам рождения с непонятного веб сайта вытаскивать Потом построить модель настроения у пользователей на след понедельник согласно знаку зодиака… Шутка конечно насчет астрологии, но пример думаю понятен- больше в формулах нужно разбираться.
Кстати, теория ML мне напоминает математическую оптимизацию, которую мы проходили в институте: есть набор параметров/значений осей в многомерном пространстве и по ним нужно создать функцию расчета значений на параметрах, чтобы в неизвестных точках функция выдала приблизительные значения. Просто в те времена у нас не было мощных компьютеров для просчета больших данных и тем более алгоритмов на питоне. Поэтом считали на бумажках в малоразмерных пространствах (2х, 3х мерных). Зато сейчас похоже развилась эта тема!

А что есть Data Engineer? ...

[nyekimov]

После месяца подготовки

Отпуск брал для подготовки? Тоже хочу, но на сайнап 100 наметил

100к на сайнап бонус?

У меня знакомому Амазон на девопс дал 80+70. На два года, как нынче принято. Девелоперу левел 5/6 можно нужно просить не меньше.

[Notghin]

Алгоритм прост - сказать рекрутеру желаемое, без закидонов Он скажет какая позиция и уровень, глянуть levels.fyi
Если устраивает, то беседовать дальше
После онсайта уже с 3-4 офферами желательно уже торговаться, просить там ничего не надо. Обычная тема - «у вас мне все понравилось но вот в Х дают столько то, и работа одинаково интересна». Вот и получите максимум возможного. У меня было 4 вербально-емэйлных, ну и во время playoff одна отвалилась сразу, другая дала много но не настолько, третья сказали что могут попытаться заматчить но это займёт время но я уже сказал не надо. Те реальных хороших бакапов у меня было 2 и я готов был туда идти, и поэтому удалось нагнуть то место куда пойду по полной.

Можете уточнить ваш алогритм поиска работы? Сколько вы изначально просили? И просили ли? Я так подозреваю что для озвученного выше пришлось в стеночку поиграть? Или вы сразу столько и просили и просто ждали кто даст первый?

[Notghin]

После месяца подготовки

Отпуск брал для подготовки? Тоже хочу, но на сайнап 100 наметил

100к на сайнап бонус?

У меня знакомому Амазон на девопс дал 80+70. На два года, как нынче принято. Девелоперу левел 5/6 можно нужно просить не меньше.

Мне дали 50к. При том что я из-за бугра ехал. Так что думаю 100к вполне реально для местного.

[Бубновый Валет]

После месяца подготовки

Отпуск брал для подготовки? Тоже хочу, но на сайнап 100 наметил

100к на сайнап бонус?

Ага, чтобы ровно было. Знаю что ФБ давал такие сайнапы, и причем пару лет назад. Сейчас наверное и другие.

[Сабина]

После месяца подготовки

Отпуск брал для подготовки? Тоже хочу, но на сайнап 100 наметил

100к на сайнап бонус?

У меня знакомому Амазон на девопс дал 80+70. На два года, как нынче принято. Девелоперу левел 5/6 можно нужно просить не меньше.

Sign up сразу кешем дают. Обычно условие что надо там проработать год чтобы не отняли. Как я поняла это не неуместно - просить sign up в размере РСУ которые теряешь при переходе например.

[Сабина]

Крысь, то что она советовала не отменяет вопроса «what is salary range for this position”, а так сразу понятно что хорошо платят в компаниях которые можно по пальцам пересчитать

[Sergunka]

После месяца подготовки

Отпуск брал для подготовки? Тоже хочу, но на сайнап 100 наметил

Вот интересно, на что нужен этот месяц? Какие темы выучить?

Сегодня помогал сыну проходить хакер ранк интервью. Первую задачу сделали за минут пять хмыкнули и открыли вторую за оставшиеся полтора часа сумели только пройти половину тестов вот задача такого типа
https://www.hackerrank.com/challenges/n-puzzle

там довольно было сложно так как размерность была произвольная N*M и надо было найти оптимальнео решение и плюс когда нет решения. Т.е. если не знаком в общем с теорией то вряд ли можно потянуть ответить сходу.

На мой взгляд тут больше лотерея повезет попадется ли знакомая задача. Сын к слову сказать довольно быстро нашел базовое решение так как был знаком довольно хорошо с Манхетан дистенс алгоритмом тут повезло. Дальше потеряли много времени копая теорию вопроса гуглом

[fleshold]

После месяца подготовки

Отпуск брал для подготовки? Тоже хочу, но на сайнап 100 наметил

Вот интересно, на что нужен этот месяц? Какие темы выучить?

половину тестов вот задача такого типа
https://www.hackerrank.com/challenges/n-puzzle

Эххх, школьные задачки на Паскале, как давно это было... матрицы, переменные в один символ, никаких комментариев, флоппи дисководы. Скупая мужская слеза.
PS Странно что Свифта нету на сайте, чтоб порешать

[Dweller]

А насчёт Гугл - ходил я к ним на L6, но ML позиций не было в киркланде, поэтому просто на бакенд, не взяли ... Очегь высокая планка там

А что именно было «высоким» ? Как я понимаю туда люди часто не попадают потому что не fit ( команде что то не подошло) . Даже если прошли все хорошо технически

Дык я вроде писал уже - не понял четких требований к объёму решённого. За 45 минут не сделал всё что надо на одном из слотов. Т е от сеньора (L5-6) я так понимаю требуется самому смотреть на часы и планировать сколько потратишь на интро, сколько на первую задачу и сколько на вторую. Я не рассчитал, хотя с самими идеями решений проблем не было - чисто не хватило времени сделать код. На следующих онсайтах уже такой ошибки не было, сразу спрашивал план интервью и ему следовал

[Dweller]

Вопрос автору топика. Вы написали вначале, что готовились месяц. Не подскажите, что именно готовили. В принципе, особенности рынка более или менее понятны (я правда на противоположном берегу). Однако хочется узнать из первых уст. Вы написали о комбинации навыков. Сейчас я вижу уже достаточно четкую границу между дейта сайнс учеными и МЛ девелоперами (еще совсем недавно все было свалено в одну кучу под названием дейта сайнтисты). Меня, правда, больше "чистый" дейта сайнс интересует. Что сейчас в тренде?

Тренды здесь совершенно ни при чем. Туда куда я ходил спрашивали более практические вещи из серии 100 вопросов по data science, плюс базовую статистику примерно до уровня куртозиса и куллбак либлер.
Три дня может и ушло чтобы освежить все это.

Основное время ушло на рисеч компаний, литкод, и дизайн. Я уже писал что около 150 порешил на литкоде. Руками потыкал около 10 дизайн вопросов - имеется в виду не просто прочитал.

[Dweller]

Просил чуть больше чем имел, с расчетом что будут офферы и ставки вырастут в итоге.
Если не называть вообще ничего то могут сделать онсайт на неправильный уровень и тогда придётся догоняться ещё одним онсайтом.
Отсеивать шелупонь можно просто глянув быстренько что за компания - team blind, levels, etc.
Опять же, надо идти только туда где хороший матч скилзов и опыта, в других местах смысла нет даже делать скрин.

Насчёт знакомых задач 100% надо хотя бы просмотреть решения hard/medium по каждой компании перед онсайтом. Это как купить 500 лотерейных билетов - дорого но шанс выиграть повышается

Насчёт Амазона, пишут что на L6 могут давать 150-180 в год бонус на первые два года. Т к у них вестинг конский. Рефрешеров там почти нет как ни долбись, тоже пишут. Вообще народ там судя по интервью специфический, так что для меня это был бэкап плюс чтобы набить цену другим офферам.

[IvanGrozniy]

После месяца подготовки

Отпуск брал для подготовки? Тоже хочу, но на сайнап 100 наметил

Вот интересно, на что нужен этот месяц? Какие темы выучить?

Сегодня помогал сыну проходить хакер ранк интервью. Первую задачу сделали за минут пять хмыкнули и открыли вторую за оставшиеся полтора часа сумели только пройти половину тестов вот задача такого типа
https://www.hackerrank.com/challenges/n-puzzle

там довольно было сложно так как размерность была произвольная N*M и надо было найти оптимальнео решение и плюс когда нет решения. Т.е. если не знаком в общем с теорией то вряд ли можно потянуть ответить сходу.

На мой взгляд тут больше лотерея повезет попадется ли знакомая задача. Сын к слову сказать довольно быстро нашел базовое решение так как был знаком довольно хорошо с Манхетан дистенс алгоритмом тут повезло. Дальше потеряли много времени копая теорию вопроса гуглом

Посмотрел на литкоде. У них есть такая с решением. https://leetcode.com/problems/sliding-puzzle/ Они рассматривают bfs для решения. Но в данном случае тот же бектраккинг есть.

[IvanGrozniy]

Кстати, в добавок к аргументу по поводу использования Питона для решения задачек. Посмотрите сравнивание двух массивов, в Питоне одной строчкой делается.

Code: Select all

class Solution(object):
    def slidingPuzzle(self, board):
        R, C = len(board), len(board[0])
        start = tuple(itertools.chain(*board))
        queue = collections.deque([(start, start.index(0), 0)])
        seen = {start}
        target = tuple(range(1, R*C) + [0])
        while queue:
            board, posn, depth = queue.popleft()
            if board == target: return depth
            for d in (-1, 1, -C, C):
                nei = posn + d
                if abs(nei/C - posn/C) + abs(nei%C - posn%C) != 1:
                    continue
                if 0 <= nei < R*C:
                    newboard = list(board)
                    newboard[posn], newboard[nei] = newboard[nei], newboard[posn]
                    newt = tuple(newboard)
                    if newt not in seen:
                        seen.add(newt)
                        queue.append((newt, nei, depth+1))
​
        return -1

[Сабина]

А насчёт Гугл - ходил я к ним на L6, но ML позиций не было в киркланде, поэтому просто на бакенд, не взяли ... Очегь высокая планка там

А что именно было «высоким» ? Как я понимаю туда люди часто не попадают потому что не fit ( команде что то не подошло) . Даже если прошли все хорошо технически

Дык я вроде писал уже - не понял четких требований к объёму решённого. За 45 минут не сделал всё что надо на одном из слотов. Т е от сеньора (L5-6) я так понимаю требуется самому смотреть на часы и планировать сколько потратишь на интро, сколько на первую задачу и сколько на вторую. Я не рассчитал, хотя с самими идеями решений проблем не было - чисто не хватило времени сделать код. На следующих онсайтах уже такой ошибки не было, сразу спрашивал план интервью и ему следовал

Сорри, я не все прочла видимо, много страниц тут уже и про какие то траки писали .
Да уж неприятно что чисто из-за timing обломалось. У меня так в Фейсбуке было - там четко ждут что уложишься во временные рамки и тоже было похоже - минут 5 на intro, потом 20 на первую задачку и остальное время на вторую ( посложнее). Провалила

[Физик-Лирик]

Нужно уметь решать задачи с литкода, если в Бэй Эрии или Сиэтле, и если FAANG (или как оно там), если у вас и так хорошо получается то можно идти не готовясь. Так же по дизайну стоило бы почитать.

Извиняюсь за свое невежество, а литкод - это что? А что означает второе непроизносимое слово на букву Ф? А что в дизайне нужно дейта сайнтисту?

[Сабина]

Отсеивать шелупонь можно просто глянув быстренько что за компания - team blind, levels, etc.
Опять же, надо идти только туда где хороший матч скилзов и опыта, в других местах смысла нет даже делать скрин.

Насчёт знакомых задач 100% надо хотя бы просмотреть решения hard/medium по каждой компании перед онсайтом. Это как купить 500 лотерейных билетов - дорого но шанс выиграть повышается

Насчёт Амазона, пишут что на L6 могут давать 150-180 в год бонус на первые два года. Т к у них вестинг конский. Рефрешеров там почти нет как ни долбись, тоже пишут. Вообще народ там судя по интервью специфический, так что для меня это был бэкап плюс чтобы набить цену другим офферам.

Очень соглашусь про матч скиллзов и проч. Потому что уже хочется заниматься тем что умеешь , тем более что в этой сфере много всего конкретно интересного.

Насчёт blind, что то много негатива про них пошло, я перестала туда заглядывать, впрочем не искала же все равно.

Для меня сейчас если дернусь, то основная задача не повторять прошлых ошибок. Мне почему то «везёт» попадаю в тимы, которые вскоре после прихода меняют состав наполовину минимум. То ли это динамика в IT такая нынче, то ли мне везёт. В итоге проходишь интервью к одним, а через полгода там совсем другая атмосфера. из предидущей компании я в итоге ушла через 10 месяцев, а недавно узнала что там индусы на h1b взбунтовались и выперли таки своего неадекватного менеджера из тима и вообще компании через HR, ну хоть так

И ещё если попадаешь на место где зарплата уже неплохая, то потом труднее куда то ещё дёргаться, должна быть веская причина.

Надо же в Амазоне нет рефреша. Значит там в Амазоне имеет смысл просить оч хороший изначальный бонус и бейз. У нас наоборот каждый год дают и РСУ рефреш и бонус, но надо конечно заслужить (performance based). При том был и sign on и сразу дали первый chunk РСУ - new employee bonus. Но потом менеджмент сменился на индусский и те последующие ежегодные плюшки между своими распределяют, нашим нередко дают частичный, кому то вообще не достаётся. Вот так я сбежала называется из чисто индусский команды и новая оказалась такой же через полгода . С другой стороны сработалась как то, делаю интересные вещи. Если решусь дернутся, то готовится придётся зверски, организм сопротивляется, ленится.

Еще раз удачи на новом месте, чтоб медовый месяц на новой работе прошёл на ура и дальше тоже

[Сабина]

Нужно уметь решать задачи с литкода, если в Бэй Эрии или Сиэтле, и если FAANG (или как оно там), если у вас и так хорошо получается то можно идти не готовясь. Так же по дизайну стоило бы почитать.

Извиняюсь за свое невежество, а литкод - это что? А что означает второе непроизносимое слово на букву Ф? А что в дизайне нужно дейта сайнтисту?

Leetcode - помочь могу только с первым , учите матчасть

[Физик-Лирик]

Тренды здесь совершенно ни при чем. Туда куда я ходил спрашивали более практические вещи из серии 100 вопросов по data science, плюс базовую статистику примерно до уровня куртозиса и куллбак либлер.
Три дня может и ушло чтобы освежить все это.

Основное время ушло на рисеч компаний, литкод, и дизайн. Я уже писал что около 150 порешил на литкоде. Руками потыкал около 10 дизайн вопросов - имеется в виду не просто прочитал.

Ну как тренды не причем? Мой опыт как раз и показывает, что любят спрашивать, что в тренде. Сейчас в тенде дип лернинг, вот постоянно и долбают вопросами. Из 100 вопросов по дейта сайнс были хоть стоящие? Вот хоть бы меня кто спросил про КЛ? Я в свое время и статью забацал с упоминанием этого дела. Было бы где развернуться. А я все жду-жду как та бабушка-старушка. Вот и компот приготовил в виде апетитного резюме. А тут все одну и ту же фигню спрашивают. Возможно, это особенности нашей местности.
Снова вопрос про дизайн. Что здесь следует знать дейта сайнтисту?

[Физик-Лирик]

Нужно уметь решать задачи с литкода, если в Бэй Эрии или Сиэтле, и если FAANG (или как оно там), если у вас и так хорошо получается то можно идти не готовясь. Так же по дизайну стоило бы почитать.

Извиняюсь за свое невежество, а литкод - это что? А что означает второе непроизносимое слово на букву Ф? А что в дизайне нужно дейта сайнтисту?

Leetcode - помочь могу только с первым , учите матчасть

Понятно, спасибо. В том и проблема, что не понятно, что именно из матчасти учить. Вроде как все и так знаю. Сейчас тренд - летать в облаках . Вот, наверное, это и нужно долбить. Правда, автор поста как то не особо подтвердил это. Опять же - это больше к МЛ девелопменту относится.