Я полагаю, что обученная сеть никуда не денется. Если очень повезет — ее можно будет переиспользовать в других задачах. Например, было показано, что одна девушка-чемпион мира по шахматам распознает позиции на доске как лица людей. Думаю, развивая зрительную память, она помогает и своей игре. Вообще, есть свидетельства, что некоторые люди используют свой "GPU" (участок мозга, который отвечает за анализ зрения) для своих задач и обходят на голову тех, кто так делать не научился
В Microsoft все немного по-другому. Как бывший сотрудник, работавший в одной из data storage team, могу сказать следующее: habr.com/post/413215/#comment_18733747
Это известная тема, к сожалению. Раньше решалась она тем, что нужно было привязать live account к Skype, и потом запретить вход старым дырявым Skype аккаунтов. Вы спросите, почему же МС так не сделали для всех автоматом? Ходят слухи, что не все пользователи были рады заводить более надежный аккаунт, да и не все умели. Начались жалобы и МС решили оставить оба аккаунта: дырявый как решето Skype account и live account. Так что совет — мигрирует на live account (Microsoft account) и отключаете старый Skype account. Ваши контакты ничего не заметят при этом.
Могу сказать, что нельзя просто так залезть и посмотреть данные сейчас. Во-первых они зашифрованы by default. Во-вторых в 99% случаев для debug тебе не нужно видеть данные и у тебя нет прав доступа к ним. В-третьих люди, чтоб таки залезть в данные, получают отдельное разрешение на это, на короткое время, с участием клиента, с логом и аудитом действий по конкретный bug/ticket. Ну и стоит отметить, что когда у компании появляется в клиентах госструктура — это влечет совсем жесткие политики с периодическим внешним аудитом, еще более строгим ограничением на доступ к данным и прочее.
Вообще, это называется unconscious bias. В крупных компаниях один из первых тренингов о том, как не быть предвзятым к чему-либо. В данном случае «отличник», «троечник» — ненужные категории, они привели к холиварчику в комментариях, приведут и на работе. Пишите понятный код — вполне себе вывод без всяких предрассудков.
Хорошо, когда в компании легко заменить любого человека — значит налажен процесс передачи знаний; вероятно есть style guides, документация, да и код хорошо написан должен быть. Выгода и компании, и сотруднику.
Сотруднику хорошо, когда рынок позволяет получать офферы в 2 раза больше. Даже если этот оффер тихонько припрятать — знаешь свою цену на рынке. Раз в пару лет, кмк, надо насильно себя заставлять выходить «в люди» — и цену знать, и алгоритмы освежить.
Контрофферы прекрасно вписываются в свободный рынок. Это разница между ценой привлечения нового сотрудника и удержанием старого, с некоторыми коэффициентами. В предельном случае, когда на рынке(внутреннем+внешнем) нехватка кадров — что остается кроме контров?
Так же в комментарии подтянулись хабравчане с похожим опытом. Самому написать такую статью не хватает желания\времени, но на вопросы желающих ответить — почему нет. Подготовка к такого рода собеседованиям уже несет в себе пользу ИМХО (новые алгоритмы, структуры данных, система решения новых непонятных задач, системный дизайн). Когда уже готов — почему бы не попробоваться. И пошло-поехало.
Для меня Amazon был как разогрев. Собеседование мне понравилось. Приятные умные люди, задачи на уровне тоже. Пример задачи leetcode.com/problems/word-search-ii/description. Особенность собеседования — очень много поведенческих вопросов. Пройдя собеседование в Амазон, негласно получаешь бейдж «мастер поведенческих вопросов», что очень помогает во всех других собеседованиях. Я шел на позицию Software Engineer. Плюсы — уйма интересных задач в сервисах(Alexa одна чего стоит, про AWS просто молчу). Акции как на дрожжах последний год. Минусы — дают зп меньше рынка. Акции вестятся неудачно, порциями 5%, 15%, 40%, 40% на 4 года. Спорные слухи про Life-work balance (зависит от команды, думаю). Если нужен трактор — отличный вариант, как и любая компания из большой пятерки.
1 — зависит от ситуации. Амазон выставил оффер со сроком на вечер текущего дня. Потом отодвинул на неделю, а потом еще на одну — по просьбе. В Гугл и Фейсбук по слухам оффер действует полгода, но я лично не проверял. Ну то есть полагается, что если вы прошли собеседование в крупную контору (не завязаны на конкретную позицию), не дали отказ и через месяц-два решили продолжить общение — почему бы и нет?
2 — в среднем за 45 минут решается 2 задачи (или задача + усложнение), и 3-я обсуждается + немного общего разговора. Иногда можно и одну задачу решать с кодом на 20-30 минут. gas station problem — вроде бы решается за проход без памяти (константу) и DP. сложно сказать без эксперимента за сколько бы я её написал.
3 — подготовка довольно стандартная: набивать руку на leetcode; повторить Cracking the coding interview, e-maxx.ru, Cormen, Skiena — по ситуации, чтоб закрыть дырки, обнаруженные на leetcode. Не забыть подготовить system design (ссылки в этом посте ок). Освежить воспоминания обо всех проектах, указанных в резюме. Это, я бы сказал, необходимый объем. Дальше — дело случая. В плане собеседования выделяется гугл — отсутствие поведенческих повросов, а вместо них случайные «как работает GC», «что такое делегаты и где вы их используете», «как устроен TCP/IP» и т.п. — тут уж нет методички.
Про образование — наблюдения подсказывают, что скорее желание и труд определяют результат. Если говорить про ребят из России из моего окружения — в лидерах МГУ и НГУ.
Да, я имел ввиду команды, куда может канадидат попасть. Переход возможен, но вроде бы только через 1.5 («принято»). Про ФБ — речь именно о Сиэтле. Он растет непомерно. Вроде бы второе здание открывают скоро.
Скажу только, что сейчас в Гугле на Истсайде проектов очень мало — единицы. А ФБ растет безумно — десятки, если не сотни проектов по всем мыслимым направлениям.
В Facebook сейчас два разных вида собеседований: general и machine learning — выбираешь сам. Последний PhD не требует, но опыт иметь не помешает. Команду можно выбирать 4 месяца, а есть случай что и около года, пробуя одну за другой.
А в чем смысл соревноваться одинаковым? Полностью одинаковые объекты должны получить одинаковый результат, если только среда у них не будет разная.
Тогда западным дядям не будет смысла нанимать людей в РФ/СНГ, разве нет?
Для США, распределение зп: https://cdn.dqydj.com/wp-content/uploads/2019/10/household-income-percentile-2019-vs-2018-768x574.png
Вилки для программистов: https://levels.fyi
Замечу, что и в рейтингах суперкомпьютеров участвуют далеко не все суперкомпьютеры. Как пример, представьте мощности Amazon, Microsoft, Google etc
НЛО прилетело и улетело. Здесь должен был быть комментарий о мотивации, но её нет, как и комментария.
Я полагаю, что обученная сеть никуда не денется. Если очень повезет — ее можно будет переиспользовать в других задачах. Например, было показано, что одна девушка-чемпион мира по шахматам распознает позиции на доске как лица людей. Думаю, развивая зрительную память, она помогает и своей игре. Вообще, есть свидетельства, что некоторые люди используют свой "GPU" (участок мозга, который отвечает за анализ зрения) для своих задач и обходят на голову тех, кто так делать не научился
Вообще, это называется unconscious bias. В крупных компаниях один из первых тренингов о том, как не быть предвзятым к чему-либо. В данном случае «отличник», «троечник» — ненужные категории, они привели к холиварчику в комментариях, приведут и на работе. Пишите понятный код — вполне себе вывод без всяких предрассудков.
Хорошо, когда в компании легко заменить любого человека — значит налажен процесс передачи знаний; вероятно есть style guides, документация, да и код хорошо написан должен быть. Выгода и компании, и сотруднику.
Сотруднику хорошо, когда рынок позволяет получать офферы в 2 раза больше. Даже если этот оффер тихонько припрятать — знаешь свою цену на рынке. Раз в пару лет, кмк, надо насильно себя заставлять выходить «в люди» — и цену знать, и алгоритмы освежить.
Контрофферы прекрасно вписываются в свободный рынок. Это разница между ценой привлечения нового сотрудника и удержанием старого, с некоторыми коэффициентами. В предельном случае, когда на рынке(внутреннем+внешнем) нехватка кадров — что остается кроме контров?
2 — в среднем за 45 минут решается 2 задачи (или задача + усложнение), и 3-я обсуждается + немного общего разговора. Иногда можно и одну задачу решать с кодом на 20-30 минут. gas station problem — вроде бы решается за проход без памяти (константу) и DP. сложно сказать без эксперимента за сколько бы я её написал.
3 — подготовка довольно стандартная: набивать руку на leetcode; повторить Cracking the coding interview, e-maxx.ru, Cormen, Skiena — по ситуации, чтоб закрыть дырки, обнаруженные на leetcode. Не забыть подготовить system design (ссылки в этом посте ок). Освежить воспоминания обо всех проектах, указанных в резюме. Это, я бы сказал, необходимый объем. Дальше — дело случая. В плане собеседования выделяется гугл — отсутствие поведенческих повросов, а вместо них случайные «как работает GC», «что такое делегаты и где вы их используете», «как устроен TCP/IP» и т.п. — тут уж нет методички.
Про образование — наблюдения подсказывают, что скорее желание и труд определяют результат. Если говорить про ребят из России из моего окружения — в лидерах МГУ и НГУ.
Да, я имел ввиду команды, куда может канадидат попасть. Переход возможен, но вроде бы только через 1.5 («принято»). Про ФБ — речь именно о Сиэтле. Он растет непомерно. Вроде бы второе здание открывают скоро.
Скажу только, что сейчас в Гугле на Истсайде проектов очень мало — единицы. А ФБ растет безумно — десятки, если не сотни проектов по всем мыслимым направлениям.
В Facebook сейчас два разных вида собеседований: general и machine learning — выбираешь сам. Последний PhD не требует, но опыт иметь не помешает. Команду можно выбирать 4 месяца, а есть случай что и около года, пробуя одну за другой.