不知道前段时间Meta高薪挖人的新闻大家看了没,今年科技行业就业趋势真的很两级分化—SDE方向竞争激烈、万人争抢一个名额;MLE方向却求贤若渴,甚至有大佬不惜花费一亿美金抢人。
打算转码的我也是在这样的大环境下,思考再三决定加入当下比较火热的MLE方向。都说AI门槛高,经过实打实的投递后我才算是真正认识到转行AI道路的艰难。
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由于是转码,缺乏实战项目经验,投出去的简历几乎是肉包子打狗-有去无回!最糟糕的是我学业压力不小,求职准备时间没那么充裕。
眼看找实习毫无进展,意识到再这样拖下去可能会错过整个春招一无所获。于是我开始在网络上寻求帮助,发现很多人都在推荐直通硅谷的求职服务。
抱着试试看的态度去咨询,没想到第一次meeting就被咨询老师“拿下”。
他全程没有任何推销报课话术,反而帮我分析了目前的求职情况,包括以我的背景,想转到MLE需要补足哪些项目和技术栈,需要准备多长时间等。
也是这一次的meeting让我意识到,我和目标岗的距离还差很多。于是我选择加入直通硅谷,命运的齿轮也在此刻开始转动。
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正式上课前,老师详细讲解了mle领域不同的细分track,为后面选择方向做铺垫。听完讲解后发现,自己当时脑门一热选择转行,却连最基础的部分都没好好了解过...
MLE方向科普
MLE分为NLP/NLU、CV、Recommendation / Searching / Ranking 系统、Real-Time Risk Detection System、ML Ops,每个方向的应用场景和所需技能皆不相同。
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通过老师耐心的讲解和对自己的背景判断,最后选择了NLP方向。
这里也要提醒一下正在准备求职mle方向的同学,选择方向真的很重要!如果一开始就走错了路,那后续一切的努力都会事倍功半!
正确的方向是成功的一半, 不知道第一步怎么走?扫码和导师聊一聊吧!
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检查简历中的项目经验!
虽然我本身在读phd,没有硬性门槛的桎梏,但由于缺少mle项目经验,想赶上今年的春招,当务之急就得赶紧做项目、填简历!
直通硅谷基于我的情况,为我匹配了同细分方向的导师,用真实大厂需求带我做实际落地项目。这个项目从模型推理优化(FlashAttention/TensorRT)、分布式训练(DeepSpeed/FSDP)到生产级部署(Triton/gRPC),全程对标工业级MLE工作流。
全程参与项目构建过程,不仅让我掌握了LLM量化(AWQ/GPTQ)、多GPU分片等核心技术,更通过A/B测试(CTR提升28%)和低延迟API设计(<50ms),补全了从算法优化到业务落地的全链路能力,强化了NLP方向的工程竞争力!
转行真正的难点在于行业、项目中的弯弯绕绕,没有亲身经历过很难领悟,而有专业导师带队的好处就是,自己摸索一周的问题老师一小时就能讲清楚,一力降十会!
简历上有了这段项目后,我接连收获了Coninbase 、Thomson Reuters、Dropbox、Atlassian 等7、8家OA,最后进面的也有3、4家。可以说,最终能成功拿到心仪Offer,导师带做的项目起到了决定性的作用!
cr:真实学员采访记录
数据表明,有相关实习经验的上岸成功率会增加30-50%!所以,赶紧扫码咨询,定制专属实习项目吧!
面试前的模拟训练必不可少!
拿到面试后,我立马找到班主任帮我匹配1v1 mock interview的老师。
考虑到转行、面试经验少的情况,和我mock的老师特别细心,他会按照不同公司的面试标准提前准备,带我把对应公司的面试轮次都过了一遍,还根据我的面试表现当场给我反馈,让我有机会在真正面试开始前“临阵磨枪”!
cr:真实学员采访记录
一系列锻炼下来,临场应变能力也大大提升!在project deep dive中,对于新项目的follow up也是信手拈来,最后成功拿到了两家mle intern offer!原来撕offer也是一种苦恼。
cr:学员真实沟通群,避免暴露隐私公司名字已打码
整个求职过程中,直通硅谷的专业和负责任的态度也让我感动,由于是转行很多问题都不懂,老师们耐心又专业的解答给我带来不少情绪价值。
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GO VALLEY
虽然市场环境不好,只要耐心投递面试机会还是有的。不过相比以往,现在面试难度有所提高,不仅要和目标岗位高度匹配,获得面试官的认可,还需要和时间赛跑抢占岗位,慢一步岗位就fill了。
在此也提醒正在求职的NG小伙伴~求职宜早不宜晚,能早点开始就早点开始,好的岗位不会等你准备好才开放!正值秋招,如果你找工迟迟没进展,欢迎扫码咨询~
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