我转行成为机器学习和无人车工程师，并收获Offer
誰說半路出家不會有好結(jié)果？看這位小哥辭去6年芯片開發(fā)工作，轉(zhuǎn)行成為無人駕駛&機(jī)器學(xué)習(xí)工程師并在一年后拿到了寶馬Offer。
BMW福利之Employee Car Program
▍背景
我從事了6年的電腦芯片設(shè)計的工作。在此之前接受了“傳統(tǒng)”的大學(xué)教育，在密歇根大學(xué)本科就讀計算機(jī)工程師專業(yè)，研究生攻讀電子工程師專業(yè)，于2009年畢業(yè)。畢業(yè)后我在AMD波士頓公司就職，做各種電腦芯片的設(shè)計和改進(jìn)。開始的幾年動力十足：我在這個產(chǎn)業(yè)里做尖端開發(fā)，參與制造數(shù)百萬人使用的產(chǎn)品。我感覺一直在前進(jìn)。
▍轉(zhuǎn)型契機(jī)？
然而約2014年底，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展遲緩，產(chǎn)業(yè)重新整合的消息不斷。我更期待一份有巨大發(fā)展?jié)摿Φ穆殬I(yè)，所以我知道是時候轉(zhuǎn)型了。剛好這個時候大型開放式網(wǎng)絡(luò)課程MOOCS如火如荼地發(fā)展，所以我借此平臺學(xué)習(xí)了網(wǎng)頁開發(fā)，安卓開發(fā)，機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能。其中ML／AI是最具發(fā)展?jié)摿?#xff0c;兼有趣味的方向，于是我決定深入這個領(lǐng)域。
我的2015年度目標(biāo)是成為機(jī)器學(xué)習(xí)專家。下班后和周末學(xué)習(xí)Coursa上的Andrew Ng’s machine learning課程，讀/r/machinelearning sub-Reddit上的帖子（這里的信息有些雜亂），選修ML在線課程如Andrej Karpathy’s博客。
但是在堅持全職工作的前提下，只有周末有精力去學(xué)這些。科技發(fā)展迅速時不我待。靠著近兩三年的儲蓄，我準(zhǔn)備辭去工作專心學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)大學(xué)教育顯然不適合。首先它不能保證畢業(yè)有足夠的資質(zhì)找到工作，性價比低。而且大學(xué)我經(jīng)常翹課在家自學(xué)，所以在線課程是我的絕佳選擇。佐治亞理工有一個新項目OMSCS，能入選這個項目是極好的。而Udacity也發(fā)布了機(jī)器學(xué)習(xí)微學(xué)位項目，這個周期更短，而且側(cè)重于產(chǎn)業(yè)實踐。
最終在家人朋友的鼓勵下我在2016年1月辭去了在AMD 6年的工作。計劃5-6個月完成機(jī)器學(xué)習(xí)微學(xué)位的課程，做一些個人技能提升項目，然后在2016最后一個季度進(jìn)軍ML／AI領(lǐng)域。
▍ML工程師成長大事記
計劃不如變化快，以下是2016年實際發(fā)展的時間線：
-
一月：離職，放松幾個星期
-
二月：學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)微學(xué)位，與此同時學(xué)了前后端網(wǎng)頁開發(fā)微學(xué)位課程（Front-End Web Developer Nandodegree），因為我對網(wǎng)頁開發(fā)還是很有興趣
-
三月：跟父母在泰國度假
-
四月：在日本度假一周，結(jié)束前后端網(wǎng)頁開發(fā)微學(xué)位課程
-
五月：完成機(jī)器學(xué)習(xí)微課程最后一個項目。開始學(xué)Youtube上的CS231n課程。計劃在機(jī)器學(xué)習(xí)微學(xué)位中做一些特別的項目
-
六月至七月：與CS231n度過一段甜蜜時光，也打了很多游戲
-
八月：完成CS231n。受AlphaGo的鼓舞，決定做增強(qiáng)學(xué)習(xí)給機(jī)器學(xué)習(xí)微學(xué)位畫上完美句號
2016年9月，又有更有趣的事了：Udacity發(fā)布了9個月的無人駕駛車輛微學(xué)位項目（Self-Driving Car Nanodegree）。對我而言，能將人工智能和機(jī)器人結(jié)合是最有趣有實踐意義的事了。剛好上半年側(cè)重于深度學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺，并且達(dá)到了讓我在這個領(lǐng)域找工作的水平。于是接下來的2016年是這樣的：
-
九月：完成機(jī)器學(xué)習(xí)微學(xué)位。歡天喜地申請無人車微學(xué)位項目。
-
十月：被無人車微學(xué)位項目接受！
-
十一至十二月：學(xué)習(xí)無人車微學(xué)位課程。
▍針對找工作的自我包裝
2016年12月中旬完成了無人車項目的前三個課程項目：基礎(chǔ)道路探測（ basic lane detection），交通信號分類（traffic sign classification），和 行為克隆（behavioral cloning）。按照Udacity的計劃可以得到很多找工作時有代表性的工作經(jīng)驗，但是我還想拓展一些。比如說物體探測就很酷，所以我決定給自己的發(fā)展目標(biāo)定位在深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上的物體探測研究。最終用時四星期在很火的TensorFlow的目標(biāo)檢測算法（SSD）基礎(chǔ)上完成了交通信號探測項目。
還有一個重要的機(jī)會是一起做 ”基于深度學(xué)習(xí)的物體探測項目”的同學(xué)創(chuàng)立了波士頓無人車研究見面會。借此接觸到了很多高含金量的機(jī)會。
▍找工作！
★申請
2017年1月底開始正式找工作。我主要投與無人駕駛相關(guān)的深度學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺崗位。同時也申請了AI芯片設(shè)計（一份面試邀請都沒收到）和一般的機(jī)器學(xué)習(xí)崗位。申請渠道就是LinkedIn，AngelList，各大公司官網(wǎng)和波士頓第三方招聘。一共投了90多份申請。
★面試問題
我一般被問到這樣兩種問題：（1）機(jī)器學(xué)習(xí)&計算機(jī)視覺 （2）機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)編程。
對于問題（1），圍繞著ML尤其是DL概念，提問ML／DL如何應(yīng)用到計算機(jī)視覺，以及“傳統(tǒng)”的計算機(jī)視覺概念（透視變換，邊緣探測，線條探測等）。并且有很多問題是關(guān)于障礙線定位，和障礙探測算法優(yōu)化。
面試也主要關(guān)注于我在DL和計算機(jī)視覺做的項目——我的動機(jī)，過程，項目對我的提升。有個特別的不停出現(xiàn)的問題是：“你在課程項目外是如何提升的？”。所以很重要的一點是你對這個領(lǐng)域的興趣，你想在這個領(lǐng)域之內(nèi)和之外想要做出什么創(chuàng)造。
對于問題（2），面試官想要了解我對機(jī)器學(xué)習(xí)的大致興趣，問到了諸如面試題庫Cracking the Coding Interview或LeetCode上的問題。但是CTCI和LeetCode只刷了幾個星期，所以回答的一般。
★拿到的面試機(jī)會&Offer的數(shù)量
最后在三月中旬，90份申請里我得到了9個面試機(jī)會，10%這個比例還可以接受。9個面試?yán)?個進(jìn)了終面：兩個是全職崗位兩個是實習(xí)。4個都面的很好都拿到了offer。兩個月的找工作經(jīng)歷我得道了2個全職工作，一個無人車實習(xí)，一個自然語言處理實習(xí)機(jī)會。最后我接受了BMW的正式工作機(jī)會。
▍BMW申請細(xì)節(jié)
★申請
二月初Udacity發(fā)布了BMW的多個針對基于深度學(xué)習(xí)物體探測技能的職位招聘信息，尤其對參與過深度學(xué)習(xí)物體探測項目對候選人感興趣。瀏覽過后我對軟件開發(fā)／機(jī)器學(xué)習(xí)這個崗位最有興趣。這個崗位關(guān)注于ML在BMW自動駕駛的應(yīng)用上。
★面試
投出簡歷后的一兩個星期接到了面試邀請。首先是一通電話面試，然后是在線面試。都是關(guān)于ML和計算機(jī)視覺以及他們在無人車上的應(yīng)用。在線面試有問答和自述環(huán)節(jié)，解釋數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)。面試前給我發(fā)了主題我準(zhǔn)備的很開心。
★Offer
在線面試是個超贊的經(jīng)歷。這里有很棒的團(tuán)隊，有趣而又不可或缺的工作角色。雖然已經(jīng)收到了幾個offer但還是更期待這份工作。刷了幾個月郵箱終于收到了offer! 跟HR討論過細(xì)節(jié)就正式動身穿過大半個國家開始新工作了。
★一些心得
一年前投入到未知領(lǐng)域，辭去芯片設(shè)計工作學(xué)習(xí)，有些人可能覺得很奇怪。但我有自信(也可能是無知）我做的是正確的選擇，而且堅信一定會行得通。希望我轉(zhuǎn)行并拿到BMW機(jī)器學(xué)習(xí)崗位的經(jīng)歷能帶給大家一些參考和鼓舞!
來源：medium
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的我转行成为机器学习和无人车工程师，并收获Offer的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： 想转行到机器学习，学到什么程度，才能找到
- 下一篇： 机器学习入门需要多久