G实习感受

实习职位是sde intern phd，做的是针对大系统里一个小的算法module的分析和改进。非deep learning。

1. 面试：内推，第一轮是两次代码面，lc中等难度。第二轮和中国人host简单聊了聊就定了，很少技术问题。
2. 我个人是做math的，平时很少写代码，去之前还有些担心，背景见这里 https://www.1point3acres.com/bbs/thread-485998-1-1.html
3. 去了之后发现我的代码能力确实是最弱的，很多东西到走了也没弄明白。然而我这个偏research，所以是用了ide跑了他们的代码弄下数据，然后自己在python里跑，做slides反馈个结果。没提交过代码。
4. 老板对于我数学上面contribution很认可，他们也没想到baseline不到10行的代码被我用贝叶斯，ml，优化，控制论，信息论等角度分析并改进，反而对我来说这些分析都是常规操作，调代码费了远多的时间。但是我近期不会毕业，所以没提return的事情。
5. 听老板讲intern不会做很核心的工作，也不要求一定提高产品的性能，能对自己的work做个presentation就好。phd嘛，presentation当然是洒洒水。（当然我是给算法的performance有提高的，只是老板角度不强求）
6. 公司perk有很多，但是我个人生活缺乏欲望所以很多都没体验，大概是别的公司有的这里会有吧？饭，和大多数人不同，我觉得非常好。基准是我在美国没吃到过难吃的的东西（换句话说缺乏欲望，存在吃啥都觉得好吃的可能）。

其实也没什么总结的，做下来感觉像一个course project，但是赚的钱不少lol。暂时想不到更多的了，与其他贴子大同小异，或者有什么问题可以回复。

接下来是我重点想说的。我（math出身）对工业界、非大牛research组的感觉，大家的代码很强而我很辣鸡，但是数学就反过来了。我的代码水平怎么样呢？所有intern一起orientation的第一周，老师问不知道这个的举手，经常是我一个人举手。到最后，公司编译代码提交代码的指令不会，git不会用，vim不会用。并且是学了，然后都没学会。你们觉得我的代码能力如何，反过来类比我觉得别人数学能力如何。
好的方面是这种交叉更方便我make contribution，包括老板们也很appreciate我的数学推理。可能组里招intern时也是刻意招的不同背景的人。可惜就我对全职的观察来说，绝大部分是工程院系出身。他们很多人对我说过，自己当年phd做的paper会很理想化，很难应用到industry实际的场景。然而我的感觉，这正是由于工程背景--重coding轻theory--调包时知其然不知其所以然--造成的，我自己phd训练的disciplined thinking对现在的project还是很有帮助，即使是数据不满足理想假设，通过数学推演也能有的放矢地改进方法。

所以我的倡议：我的很多math同学比我强得多，但是由于缺少项目，简历关非常难过。反观过来，工业界普通research组又招了很多heavy coding出身，导致用的数学模型略迷，或者即使沿用了个好的模型也不知道如何分析和改进。如果能够招一些像我或我同学这样不同质化的人，这种交叉可能会带来更多perspective。我们组里是这样的，也希望更多的各位大佬，给我以及我的同学这样背景的人多一些机会。（当然涉及自己的利益，我承认会biased。以及牛组比如deepmind/brain就都是工程理论都超强的大佬，不在讨论之列）
先行拜谢。

楼主你还是好好练coding吧，我还没见过google实习的人有这么写实习感受的

数学这么难的东西lz都能学好的话，coding应该完全不是问题啊

组里之前也是校招来了个P大的数学PHD大佬，数学6的一比，感觉还是非常厉害的，而且人家也是coding为0，不过学SCALA学的超快，简直就是智商上的碾压。 加油

强烈同意高亮部分。。。

我感觉google ai fte的项目比较偏工程 intern的项目比较偏research。。我cohost一直说之后工作中研究只是比较小的一部分。。不过可能也看组 ymmv。。

lcltopismine3 发表于 2019-8-27 11:23
. check 1point3acres for more.楼主你还是好好练coding吧，我还没见过google实习的人有这么写实习感受的

我觉得是文档的问题。

当初我学C的时候，数据结构、地址管理等等都讲得很明白，而其他语言网上的文档，都是简单的api和example的罗列，那么很容易遇到没cover到的错误，又不知其所以然。

举个例子，pytorch里什么时候a=a+b会报错而同时a+=b不会报错？官方tutorial里完全没有cover，我知道也是看论坛贴子讲其底层实现才懂的。

其二就是高级语言的文档会假设你学过低级语言或可能是懂得运行的某一些逻辑，可能也是过快进入api罗列的原因。

小六毛 发表于 2019-8-27 11:35
我感觉google ai fte的项目比较偏工程 intern的项目比较偏research。。我cohost一直说之后工作中研究只是比 ...

不是ai组。我们开组会的，我也知道fte在做什么。

可以叫research，也可以叫product，anyway。大组的任务就类似，现在的代码1小时跑完，下一版要半小时跑完。然后每人择出来能提升的module，去改算法。

我念博士这么久了还第一次听说presentation 就是洒洒水，楼主一定是大牛

abby3 发表于 2019-8-27 12:44
我念博士这么久了还第一次听说presentation 就是洒洒水，楼主一定是大牛

presentation对着slides讲自己工作的结果，最多一个小时，去掉提问也就30分钟，20页都讲不完。

这跟上课连讲课本俩小时不能被问倒不是一个量级，更何况我们研讨班presentation俩小时把别人paper证明细节完全抠懂加白板复现。

Math is much harder than programming.      楼主是个人才， 我要是老板，肯定愿意把你请回去。