聊聊在Nvidia的实习生活

最近上岸FT有时间了就在讲讲当年在老东家实习的体验。LZ是18年底开始的实习，估计是因为之前实习做的东西比较相关所以比较顺利的拿到了offer。
实习期间见证了老黄家因为BTC价格雪崩+贸易战影响导致股价雪崩，因此公司也进入了hiring freeze，所有实习生拿不到return offer，听说甚至有的拿到了return offer的实习生也被撤回了。


LZ的组在当时比较新，因此WLB也比较intensive，加班是常态。老板也跟我说过进来的实习生做的内容跟FT没什么区别。好处是接触到的东西非常多，成长的很快，老板也很包容，想做的实验就可以做。

公司的福利非常棒，给实习生开到44.5/hr的工资，每月$2200的住宿补贴，还有gym，commute等benefits。

LZ后来因为没有拿到return offer所以被迫接着刷题找工作。出来找工作后才发现市场对MLE的门槛原来已经提的这么高了，本科生出来根本找不到ML相关的工作，所以后来去了某养老院当SDE拧螺丝。

不能继续做ML虽然有点可惜，毕竟LZ感觉做ML还是挺有意思的，但是同样是拧螺丝的话MLE的career path感觉没有SDE的好走，毕竟MLE的螺丝活最多就是调调参，看看paper做做实验，而SDE写的是实打实的落地代码，对于LZ这样的普通人来说可能当SDE的天花板会更高。

扯远了，个人觉得Nvidia在外有名声（毕竟谁不知道老黄家的核弹厂呢），在无论是成长还是待遇都是tier 1的公司，非常推荐去他家实习。




补充内容 (2020-3-24 16:54):
顺带一提实习生也能买他们家的ESPP，有两年look back period和85折，买了就赚了

architect 发表于 2020/03/25 07:49:00
感觉Nvidia 2019年后就不是很火了，大概是因为AI概念现在也cool down了

其实也没有不火了 只是这几年ai没啥特别牛逼的东西出来了 早几年容易解决的的问题都被解决了 现在你说是瓶颈期也好 增长平缓期也好 其实还有很多应用可以做的 而且很多国家比如中国和美国也都把ai发展放到了国家发展的战略里面了

MLE不是需要写很多model servering，pipleine的代码吗

FE_MLE 发表于 2020/03/25 07:32:58
MLE不是需要写很多model servering，pipleine的代码吗

是的，但我接触到的是training pipeline所以做的都是面向内部的service，工程质量并不高。model deploy的话有另外一个team在做，感觉他们的工作内容就属于偏SDE了

architect 发表于 2020/03/25 07:49:00
感觉Nvidia 2019年后就不是很火了，大概是因为AI概念现在也cool down了

感觉还是挺火的吧，频频在CES，GTC等活动露面，股价还在19年创了all time high。在AI领域里面Nvidia还是为数不多在脚踏实地的做AI落地的公司，但是在接下来的这个寒冬估计所有的AI公司都不会很好过。

实习就80h一星期的吗。。有算加班工资吗

xavierxxx 发表于 2020/03/25 09:39:02
实习就80h一星期的吗。。有算加班工资吗

没有要，跟其他实习生聊天听他们说他们加班都没有报上去的就没敢报了，虽然后来试着报了几个小时老板都给批了

bbka123 发表于 2020-3-25 07:50
是的，但我接触到的是training pipeline所以做的都是面向内部的service，工程质量并不高。model deploy的 ...

话说楼主觉得ml系统框架所需要的tech stack和普通分布式服务系统的tech stack是不是overlap挺多的？感觉核心都是大数据。

FE_MLE 发表于 2020-3-26 04:43
话说楼主觉得ml系统框架所需要的tech stack和普通分布式服务系统的tech stack是不是overlap挺多的？感觉 ...

感觉你说的是data pipeline，这个的overlap要看具体的项目的吧，比如我做的是汽车相关的ML应用，用到的分布式就不会很多，如果是线上高并发的app的话肯定就会跟分布式有很多重叠。还有就是training pipeline也会用到分布式学习（如何用多块GPU来加速模型的training速度），不过这些早就有写好了的library，只需要在pipeline里面加上一行就能用上的