Databricks & Linkedin暑期实习求比较，回复建议必加米QAQ

LZ是今年刚入学的CS master，很幸运地拿到了两个最喜欢的公司的offer，一个是大牛云集 发展疯狂快的Databricks，一个是linkedin，现在需要在这周决定去哪里，因为两家给的opportunity都特别好，因此非常纠结，希望大家给点建议QAQ建议必加米~感谢感谢！下面是从我个人角度出发的一些pros & cons：

Databricks
Pros：

• LZ对分布式/big data/sysML很感兴趣，上一段实习也是spark相关，砖厂对于system guys来说是绝对的top notch，自从第一次听说他家以来就是我的信仰公司。试问谁不想在Spark和Delta Lake的母公司干活呢555
• 大牛云集，尤其核心成员全部是genius到BT的存在，但同时各位大佬都超级无敌nice，我接到offer之后终面面我bq的MIT双料大佬director还发邮件来祝贺，还帮我答疑解惑了非常多我的follow up问题orz
• 公司发展速度近乎疯狂，过去一年revenue好像翻了一番？最近融了一大波资金，又开始继续扩张了……初创公司这种东西就是过了这村就没这店，现在加入是最好的时机了_(:з」∠)_
• HQ在SF downtown，Google SF附近，LZ还是比较喜欢各种吃喝玩乐的……以及公司有的Boba twice a week（咦
  

Cons：

• 因为大佬太多了，LZ纯无关专业大跨度劈叉转专业选手，不知道进了砖厂能否顺利survive并且拿到return QAQ
• 因为以前实习生不太多，所以不是非常清楚intern project质量如何，印象中在地里看到有人吐槽过在linkedin上看到砖厂以前的intern project设计并没有蛮好
• 初创公司毕竟还是有一些风险，最近融了一波应该短期不会上市；公司的leadership特别强，最近还挖了splunk的CFO过来，决策能力应该是很好的，但是还是不确信将来发展是否能够比较promising。总而言之new grad找full-time和在职跳槽这两件都是比较让我头疼的，毕竟找个实习都够要命了……
  

Linkedin
（尚处于team match阶段，有3个组的manager愿意捞我，今天下午跟最后一个call完后提交我的preference ranking。其中有一个组是ML infra大组下面的ranking infra，打电话的Manager是个特别nice的国人叔叔，全程热情介绍组里的技术栈 工作内容 intern program 甚至还热情地说了对组里女性工程师的支持，"you don't need to have any related concern" etc，感觉不出意外应该就是能match上他们的了？）
Pros：

• 超一线大厂这个big name还是让我心动的，以及物以稀为贵这个虽然听起来挺蠢的但是确实让人有点心动的特质，LZ还是躲不过庸俗（手动捂脸表情包
• LZ的最感兴趣的细分领域就是sysML/ML infra，mgr大哥说ML infra是整个linkedin的核心组，然后ranking infra是ML infra的核心小组……（虽然manager的嘴骗人的鬼吧233333），技术栈也非常match我的兴趣，感觉是非常好的机会
• top perks，超高return rate，公司进入稳定期，有微软爸爸撑腰，只要工作内容和组里氛围不错感觉可以呆比较长时间(> 2~3年 maybe)。从整个recruiting和面试的流程中跟hr和面试官的交谈也能看出linkedin的公司文化确实很棒
  

Cons：

• location应该是在sunnyvale，不知道南湾会不会对特别爱浪的我来说有些无聊（咦
• 不知道会不会有过分养老的风险，LZ是个不太有自我驱动力的人，lifelong learning的能力还需要好好培养，否则将来要是跳槽就GG了
• 在linkedin上各种骚扰各种前辈 问了一圈，都表示对ranking infra这个组没有很多了解，所以也不知道mgr老哥给的信息会不会是somewhat enhanced了...
  

综上，两个opportunity对LZ来说都特别好，甚至完全50% 50%这样orz欢迎大家提供各种意见建议！！感谢感谢！！

去linkedin
1. databricks现在估值6b，再翻番很难了。而且databricks竞争对手很多，压力很大。
2. linkedin大厂还是大厂，对新人培育还是要好的。

只是summer intern，又不是full time，为啥要稳定啊？明显去能学到东西的地方啊，体验一下顺便了解一下未来机会多不多，然后找full time的时候再说啊。假如databricks感觉不错，又拿到return，那就databricks，假如databricks体验不好，或者拿不到return，那就拿databricks的经历卖去大厂啊。databricks技术比较advanced，出来了那经历肯定会吃香的。楼主既然summer intern能拿到这两家，说明水平不错，没搞懂为啥以后找full time 会有问题

坂道的途中 发表于 2019-11-13 02:08
实习生代码量和其他大厂比少不少。另外楼下说的kafka和samza的团队大部分跳走去confluent了。目前LinkedI ...

小反对一下你的看法。confluent这种卖的是以kafka为代表的开源中间件深度定制及优化服务。

从bussiness model角度来讲 针对的是有大数据量的场景需求 但同时又没有/不想投入资源到data infra 二次开发的客户公司，比如中小型企业or传统行业巨头。但并不代表它家一定做得最好，对开源项目来说 有实力的公司都会根据自己specific case的场景需求 对工具进行深度定制，performance的比较也是在考虑到各方面因素之后的伯仲之间而已。

从工程师角度讲，选择跳到confluent，databricks的一般都是身份无忧的资深大佬，拼的就是暴富的玩法。况且并不是所有的大牛都会选择赌一把，很难说剩下的人做重构做升级一定比跳走的人差了。

另外并不认为infra移植到Azure是什么技术黑点，on perm to public cloud是非巨厂 (FAAG) 的大趋势。否则google microsoft在明显落后AWS的情况下 还疯狂投入云计算市场 岂不是铁憨憨行为？技术有很多分支方向，可以说最底层的是最硬核的，但不能说最底层的一定是最强的。

求个databricks 二面面经

楼主方便分享下linkedin的timeline吗

求稳定就LinkedIn，想学东西还是去databrick吧，讲道理LinkedIn也不算超一线大厂(FAANG)，其实可以算是待遇很好的稳定选择。。但是个人体验databrick的技术LinkedIn还是比不了的

坂道的途中 发表于 2019-11-12 07:49
求稳定就LinkedIn，想学东西还是去databrick吧，讲道理LinkedIn也不算超一线大厂(FAANG)，其实可以算是待遇 ...

感谢！！想请问一下层主是去年在L家实习然后觉得技术不太行么~

去LinkedIn。个人认为对entry level的工程师来说 toC > toB;  大厂 > 小公司。

LinkedIn有Kafka Samza Pinot Submarine等等一系列明星开源/孵化项目。内部也有未开源的no sql db espresso。搭配自身万亿级的消息通量场景。即便是比技术也未必比专精toB的公司差了。

加上databricks的市场挑战者实在太多。比如 王牌项目spark近两年被Flink各种冲击。以及 考虑到福利待遇 return policy等。显然是选LinkedIn

VitaLemonTea_ 发表于 2019-11-12 09:52
感谢！！想请问一下层主是去年在L家实习然后觉得技术不太行么~

实习生代码量和其他大厂比少不少。另外楼下说的kafka和samza的团队大部分跳走去confluent了。目前LinkedIn的infra打算全面移植到azure。LinkedIn的技术肯定不算top，active users虽然有3亿但是人均使用时间很短，比不上ins，fb等。toC和toB看人吧，如果经济形势差一般toB容易生存，个人理解，仅供参考当然对new grad来说稳定一般是最重要的，如果看重稳定就先考虑LinkedIn吧，确实稳如老狗钱又多。LinkedIn还有一个缺点是，h1b政策不好，虽然这个是小概率事件

ChrisCS 发表于 2019-11-13 03:14
小反对一下你的看法。confluent这种卖的是以kafka为代表的开源中间件深度定制及优化服务。

从bussines ...

层主说的是有道理，我只是客观转述下我知道的事情供楼主参考。现在kafka的开源架构维护者确实大部分都跳走了，虽然不谈哪个技术厉害，这个我也没有那么深刻的理解。Linkedin内部比较养老也是事实，和airbnb一样是靠商业模式为卖点的企业，技术的话和top tier还是有差距的。 总之看楼主愿不愿意冒险吧，LinkedIn确实是作为new grad很好的选择！ 当然，还是同时夸一波databrick，去onsite体验过的人都懂他们的明星技术团队和很强的实力。反正依然看楼主觉得稳定钱多还是成长/领域 哪个重要