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博士+(短暂实习或全职不超过3个月)
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amazon
大西雅图地区
在这家公司工作了多久: <3months | 你还在这家公司吗: Intern/Not Full time employee
==== 综合评价: ★★★★☆ ====
你对公司商业前景有信心吗 : Yes
你觉得有清晰的发展空间吗 : Yes
WLB-平均每周工作多久 : 50-60hours
上次refresh多少钱 : NA
公司食堂 : No free food, paid options ok
人员流动-你的director组内最近半年有多少人离职 : 0%
周围做决定的人一般是谁 : Other
大部分同事上班状态 : Hardworking, burn the midnight oil if necessary
你身边政治斗争如何 : Barely any
当初为什么选择来这家公司? : research做的是optimization
如果已经离开这家公司,为什么选择离开? :
具体工作,组,tech stack等 : ML
最满意的是什么 :NA
最不满意的是什么 : NA
你对这份工作最看重什么 :NA
上周刚结束为期14周的intern,manager的反馈还是不错的。Applied scientist的project各种各样的都有,有侧重coding的,有侧重modeling/methodology的,有侧重analytics的,甚至也有非常偏exploration的。 我在的组里是supply chain的一个比较偏research的组,mentor和manager也是Scientist。Manager对我的要求就是在intern结束之前能有一篇paper,因为这个paper是target在内部conference的,所以bar其实没有很高,对大多数PhD来说是一个比较reasonable的deliverable。我的运气比较好,给的project是一个比较清晰的ML project,而且mentor非常认真负责,大多数情况下我只需要follow mentor的guidance走就可以,也刚好在实习期间Amazon有个internal 的conference,所以完成了manager的要求。三个月的实习感受下来Amazon intern需要的技能主要包括
1. Writing: Amazon特别看重写doc的水平,写出来的doc/paper一定需要有比较强的readability。每一个doc里面background,methodology,next step都要写的特别清楚。
2. Communication: 之所以把这个作为专门的一项是因为communication在intern中真的很重要。首先是和manager,mentor的1on1 meeting,这个在很大程度上决定了你project的进度以及manager对你的印象,通常来说需要自己提前准备一个5-10min的update以及一些问题。其次和其他组的人 communicate的能力也很重要,因为他们很可能会是你合作的对象。有一些组里人不懂的问题的话或许可以在他们那里找到答案。
3. Technical skill: 这个其实不太好具体的说,每个组的要求不太一样。但是广义来说ML, optimization, statistics都是需要知道的。不过有的东西也只能intern的时候边做边学,毕竟大多数人PhD的时候还是比较侧重于一个小方向的,不太可能面面俱到
4. Coding: AS是有coding的evaluation的,我manager是要求我提交Code Review的。我因为coding水平不高,在CR上花了很长时间。
分享一下我的timeline:
第一周: 读paper,读doc,和组里以及组外的 full time scientist meet
第二周: 在一个确定的dataset中跑各种常见的machine learning model
第三周:在我们具体的task里跑一些recent literature的model,找一找idea
第四周,第五周:develop model
第六周:hyperparameter tuning
第七周:准备midterm presentation和midterm report
第八周-第九周:midterm之后mentor建议我努力冲一下Amazon内部的一个conference的ddl。因为submission ddl刚好在第九周末,所以这两周还是特别忙的。主要是要跑一些新的experiment,能够validate我们的model在Amazon具体的task上可以提升revenue/profit。
第十周:请假去开会了。
第十一周-第十四周:其实project在第九周的时候基本就做完了,后面主要是开始和别的组meeting,做一些downstream task。然后整理一下code,写doc,准备final presentation。
总的体验来说,Amazon的work-life balance 一是看组,二是看ddl。有些比较佛的组还是能够做的比较舒服的,但是业务比较核心的组也有出现加班很严重的情况,我有见过Scientist每天工作10h以上的(包括周末)。卷的程度也和ddl有关,比如有时候一个project在一个月内就需要交付,那在这一个月内必然是特别累的。我自己的project somehow也出现了这个情况,只不过deliverable是paper。但是在前两个月里面还是挺累的。写完paper了之后就很轻松,还因为生病了有一周什么事情都没有干,躺着赚钱的感觉还是很舒服的。
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