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[选组选Offer] [加米!!]加拿大SQUARE,是否该去加拿大Microsoft Bing

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Jonny99 | 显示全部楼层 |阅读模式
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2021(10-12月)-DataScience/Analytics博士+3-5年 | 网上海投|Canada MachineLearningEng全职@Microsoft

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本帖最后由 Jonny99 于 2021-11-25 09:43 编辑
. 1point3acres.com
今年四月,随着美国中大厂涌现加拿大remote的职位(主要是加拿大是compensation的洼地)社招进入Square Machine Learning Engineering L5,到现在半年。当时(五月)同时申请的Microsoft  Applied Scientist的职位 (search & ai team),十月份突然联系我了。我就索性面试了一下,没想到过了。现在面临选择。


我个人想到的是:
Square Pros:. .и
Work Life Balance 很好,FinTech潜力在北美仍然很大,内部转组相对容易
Cons:
. 1point3acres.com
现在在frontline组,对于做machine learning modeling的来说,感觉没有太大发展空间,模型单一(tree based models),很少接触前沿 (deep learning)。

Microsoft search & ai team Pros:
.google  и
大厂; 应该会接触一些前沿的modeling (deep learning related),这和我之前两年的经验很契合,这对以后的career growth会好一点?
Cons:

据说Bing的Work Life Balance比较差?不知道search & AI组这么样。Microsoft 已经很大了,潜力可能没有square大?内部转组不容易

本人大龄转码,machine learning 方向。现在娃还小,没有父母帮忙,所以可以适当加班,但是WLB很差,可能承受不了。.
现在离开,会失去sqarue的第一年的RSU(虽然加拿大本身也没有给多少RSU,还要直接砍掉50%交税)
Microsoft 的 TC 暂时还没有出来。看网上报的offer,应该会比square高一点。
想问问大家的看法?感谢


补充内容 (2021-11-26 06:04 +8:00):. .и
职位都是加拿大remote

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yhty919 2021-11-26 07:06:40 来自APP | 显示全部楼层
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软家什么级别?比square高吗?各有利弊吧,微软如果到一个坑组是很恶心的,如果喜欢现在组manager也可以再呆呆。微软换组很麻烦,和换个公司差不多。而且美国square pay应该比软高不少。

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xinWUFU 2021-11-27 07:21:13 | 显示全部楼层
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Jonny99 发表于 2021-11-25 18:17.1point3acres
我也有听说过时间太短跳槽不是很好。具体影响可以展开讲讲吗?. From 1point 3acres bbs
我现在还是在收集信息,以帮助自己做最后 ...

正在跳槽,我也不知道多久算不好,但是半年跳槽我是觉得有点不好,写在简历上像是公司连signon都不想给你把你炒了一样。具体的问问hr吧,hr肯定会更有了解

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harrybob 2021-11-26 07:31:19 来自APP | 显示全部楼层
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Jonny99 发表于 2021-11-25 15:21:54
这个职位不会去做project turing,但是说是用project turing的pretrained model 去做product,主要是model的domain adaption,比如fin
Pretrained LM的fine tuning也算很前沿的研究方向。如果你想保持在DL前沿的话这算是个还不错的机会。当然这玩意也可深可浅,现在这些大型LM稍微fine tune一下就有不错的效果。

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Chacaj 2021-11-26 05:28:38 | 显示全部楼层
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自己的一點想法,在各個地方做過 ML 工作.google  и

實務的 ML (真正有 business use case),都還是簡單的 model 為主
研究趨向的 ML 才有 DL,NLP 比較多,但是因為 performance 和 audit 等等等等關係,可以真正 deploy 去用其實沒那麼多,大部分還是 showcase 一些 usage 或是發 paper. ----
.
看你是對哪方面更有興趣。發展上感覺若走研究走向,有個 phD 等等的研究背景,帶領大 projerct 會很有趣,如果沒有很強的研究背景那就是去另一個地方 implement 一些不一樣的 API。實務上的 ML 在業界的 stack 挺混亂的,不管去哪都有很大的進步空間,但就會慢慢走向 software engineering 的路,目前看到的大部分 production ML 的問題其實都是傳統 software engineering 的問題,只是現在 input 變成 binary 和 data 有很多傳統上 software engineer 沒有的 gap 還待解決。

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wtcupup 2021-11-26 05:32:57 | 显示全部楼层
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Square 加拿大transfer 去美国简单嘛?
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xinWUFU 2021-11-26 05:45:22 | 显示全部楼层
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十分同意上面大佬的想法,目前真正的能被用在business的真的都是简单的模型,大部分前沿的东西都还是在research的过程中。
. 1point 3acres
最近看了一堆推荐系统的paper和资料,到目前为止厂商还是在运用content filtering和collaborative filtering。根本没有人用deep learning在business做推荐系统,他们只会用deep learning研究来参加一些比赛,因为真正被运用的过程中还要考虑很多cost。我这只是举个例子。
. ----
至于要不要跳槽,我觉得你可以square拿到第一年的rsu再跳,问问微软能不能等,不能等就不去,微软肯定技术会比square好一些,毕竟看看paper的数量就比square多。但是说实话就你目前的水平加拿大mle应该可以随便跳的,比如狗家的mle我觉得会更靠谱一些,wlp肯定会更好。等孩子长大了可以试试meta,我只能说如果想学最前沿的技术就是去meta和狗家了,剩下如果你只考虑tc的不如去些startup当mle了。.1point3acres

补充内容 (2021-11-26 07:01 +8:00):
我的错,确实不能说根本没人用,因为语义模型是DL来判断的,毕竟embedding的过程是目前提高推荐效果最好提升的部分了。

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2ndcat 2021-11-26 06:12:49 | 显示全部楼层
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xinWUFU 发表于 2021-11-25 16:45
十分同意上面大佬的想法,目前真正的能被用在business的真的都是简单的模型,大部分前沿的东西都还是在rese ...
. Waral dи,
不太同意,了解几个大厂都在用DL做推荐,至少亚麻/netflix/airbnb/Google 甚至credit karmar 都是DL的推荐, 至于中厂或者非Tech的,有时候甚至直接买Supplier的推荐系统就好了。。见过直接有厂商接入的推荐系统搞定的。

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 楼主| Jonny99 2021-11-26 06:26:11 | 显示全部楼层
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xinWUFU 发表于 2021-11-25 13:45
十分同意上面大佬的想法,目前真正的能被用在business的真的都是简单的模型,大部分前沿的东西都还是在rese ...

入职的时间是可以谈的吗?(没有入职过美国大厂,没有概念)
如果考虑TC的话,平均来说多出多少是可以考虑的门槛?
..
我考虑的是Deep Learning,如果不持续做,很可能就落后了,因为技术更新很快。我现在的组不太可能让我有时间去碰deep learning,虽然我觉得deep learning也可以在tabular data上试试。每天的工作大部分就是data analysis,build new signals,train tree-based models。 .1point3acres
去 Bing的search & AI组,他们做的NLP的工作,跟我上一家公司的做的事情几乎一样。但是会更大,更全面去build product。确实microsoft最近在NLP上面的发力挺大的,有OpenAI,project Turing。我面试的职位发paper的概率应该有,但是不大,更多是面向product。我是想在里面应该会比SQUARE更能接触到不同的技术层面。

我也考虑过Meta,觉得metaverse 很有趣,但是一直考虑要等一年,所以没有申请。Microsoft的Hiring system,真的很无语,半年后的今天才给我面试。
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 楼主| Jonny99 2021-11-26 06:33:21 | 显示全部楼层
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Chacaj 发表于 2021-11-25 13:28
自己的一點想法,在各個地方做過 ML 工作

實務的 ML (真正有 business use case),都還是簡單的 model  ...
..
谢谢 你的观点。
其实我比较喜欢科研,但是背景并不是CS,AI的Ph.D,没有相关paper,所以觉得追求科研,并不现实。所以觉得自己还是应该务实。 只是觉得暂时在SQUARE遇到了瓶颈,学习新技术的机会没有多少,自己做的事情觉得没有visibility,属于那种必须有人做但是没有创新的空间的事情。所以考虑是不是要变化一下。
Microsoft的工作可能会跟我之前的NLP背景非常接近,不过project更大,跟面向product。我也感觉deep learning NLP 可能要走到瓶颈了,去抓这个最后的尾巴不知道明不明智。
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 楼主| Jonny99 2021-11-26 06:44:54 | 显示全部楼层
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2ndcat 发表于 2021-11-25 14:12
不太同意,了解几个大厂都在用DL做推荐,至少亚麻/netflix/airbnb/Google 甚至credit karmar 都是DL的推 ...
. check 1point3acres for more.
谢谢回复
你对machine learning engineering/applied scientist 的职业规划怎么看?
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xinWUFU 2021-11-26 07:07:05 | 显示全部楼层
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Jonny99 发表于 2021-11-25 17:26
入职的时间是可以谈的吗?(没有入职过美国大厂,没有概念)
如果考虑TC的话,平均来说多出多少是可以考 ...

可以谈的吧,你问问给你offer的人,确实nlp非常有用,而且就你所说的,这个偏research,你更喜欢,感觉你已经做出选择了,我只是觉得如果你square工作半年跳槽会不会以后影响不好,我也不知道phd加拿大 applied scientist TC能有多少,知识盲区了。

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