也来谈谈自己的找工心得，回馈地理顺带求点米

励志贴！继续刷题了，希望和楼主一样能找到工作～

又被打了一波鸡血，谢谢楼主分享！

收藏了，感谢分享。chemistry一路走来不容易

首先大大的赞下楼主，在找工第一页帖子里，让人轻松愉悦的吃了把正能量。有几个问题想请教下楼主。我现在在读HKUST ECE PhD, 预计今年9-12月毕业，有SenseTime实习经历，学校research计算机图形学，条件不够申请O1签证，最近开始认真考虑找北美工作。 首先，北美这种SDE是什么定位，是否包括有算法研发，还是只是单纯的实现别人的算法？SDE和Research Scientist的工作定位和内容差别是什么？我现在的理解是Research Scientist的工作更前沿，SDE的工作可能是一些论文的算法的集合，然后加上一点小的创新改进，希望楼主可以指正？看楼主投了简历，面试来的这么快，是否在投简历之前，最好LC已经刷个差不多，比较稳妥？如果9月份毕业，6月开始找工作是否晚？另外还有一个问题，我现在有国内AI Startup公司研究员的offer，美国工作相比国内对个人的成长有哪些优势？

liyifan333 发表于 2018-1-12 19:41
首先大大的赞下楼主，在找工第一页帖子里，让人轻松愉悦的吃了把正能量。有几个问题想请教下楼主。我现在在 ...

首先谢谢你的肯定。我觉得你的背景不错，比我强多了。我phd的项目代码量很小，方向冷门，机器学习方面也就是修了自己学校的一门课，充其量也就学了个皮毛。

关于北美sde定位：找工作已开始target各种岗位的时候其实挺盲目的，一般要genenral hire sde的和ml track sde我都试了试；但我个人感觉北美这头的full stack，前端，后段是大头，这一块我是没任何经验的。而且由于化学是个传统专业以及我也没有任何实习的经历，拿到的面试非常有限。

SDE于RS的区别：RS只是fb给fresh phd的title，这个职位我投的时候全称是swe/research scientist phd new grad，我认识的几个入职fb的phd朋友都跟我说给phd这个research scientist的title有公司为了方便帮你办身份的因素，但一些机器学士的组确实只要phd。fb的ml track phd据我所知招进去培训后选组，如果进偏product的组，这样肯定算法研发的比重就不高了，重在日常实现算法；您要是撼地神牛，能进FAIR，那应该还是很注重算法研发的；

关于面试来的快：it公司在你找人内推/校招投简历之后，如果对你感兴趣，就是会很快联系你安排面试的；我面试准备周期不断，去年fall之前把lc的前550刷了两遍，并做了分类总结。算法准备到什么程度还是看你个人基础，我基础比较差，所以刷了很久=。=

关于找工作的时间：北美这边找工特别是swe是有季节性的，fall的opening最多，但很多公司对于phd还是全年招的，这个你可以自己多多浏览论坛的老帖收集信息。什么时候开始找也要看你自己的节奏，我的phd朋友里有一个月面下来5家大公司全中offer的，也有找了一年才有着落的。

关于国内的机会：我只能说跨专业找工作美国要更容易一些，以我的背景投国内大公司，没人会搭理我的：）我没考虑过个人成长，当时找工作最大的动力就是为了毕业后有个地方收留，别饿着。。。

. Χ层主的提问密度太高了，希望没有漏下你的问题，祝你找工顺利～

恭喜楼主，感谢分享！
我目前读PHD一年级，information science专业，毕业后希望能够进IT公司，从事DS 数据科学工作。
请问楼主如果现在回头再看PHD生涯的话，比较优化且高效的学习路径有哪些？求建议，求过来人指导！
谢谢！

求问楼主如何找到的fb tech blog，或者能提供相关链接吗
蟹蟹楼主

katefly 发表于 2018-9-18 05:28
求问楼主如何找到的fb tech blog，或者能提供相关链接吗
蟹蟹楼主

你搜一下fb + tech blog 关键字就有了，现在的链接好像是https://code.fb.com/。话说我看你好像抖过fb的phd return包，还需要看tech blog？

greenmania 发表于 2018-9-18 05:33
你搜一下fb + tech blog 关键字就有了，现在的链接好像是https://code.fb.com/。话说我看你好像抖过fb的p ...

哈哈，赞楼主，萌新也想看看学习学习

赞楼主了！