Microsoft Applied Scientist vs Meta SDE new grad 【急迫，回复有关的话都加米！】

zycalice 发表于 2022-01-06 19:58:17
hmm interesting 但他们俩好像明确都说是纯research 发paper 不是applied scientist解决business问题

你如果列举fb的所有paper的所有作者肯定是存在ms/bs的，要么是远古时期证道的大能，要么是啥mit的本科小天才。我认识十来个fb的有rs title的phd都不做research了，你去地里看fb招纯research岗的phd bar都不低了。
我其实没太懂不读phd却喜欢research的原理，但确实可以推荐亚麻的as，他家ms有更高概率能做这个。

sx910604 发表于 2022-01-06 20:33:10
你如果列举fb的所有paper的所有作者肯定是存在ms/bs的，要么是远古时期证道的大能，要么是啥mit的本科小天才。我认识十来个fb的有rs title的phd都不做research了，你去地里看f

对我来说不读phd可能只是时间成本很大，但并不排斥也说不定之后会考虑；好的谢谢insights！

zycalice 发表于 2022-01-06 20:36:42
对我来说不读phd可能只是时间成本很大，但并不排斥也说不定之后会考虑；好的谢谢insights！

fair纯research应该不行，但是运气好的话AI org下的applied reseaech倒是有可能做model，bootcamp可以选，但是mgr选不选你就不好说了（鉴于fb人少坑多，没准有戏呢）

脸书的 ML， 是 ML engineer， 你面试的时候至少有一轮是 ML的
如果是General SWE， 是不一样的。
提个醒

willzou 发表于 2022-01-08 00:27:53
脸书的 ML， 是 ML engineer， 你面试的时候至少有一轮是 ML的
如果是General SWE， 是不一样的。
提个醒

ah isee 谢谢！！我没有面到ml，只是最后一个面behavioral的面试官可能自己好奇问了我一下word embedding；想问问new grad也有ml eng这个track吗

willzou 发表于 2022-01-08 00:27:53
脸书的 ML， 是 ML engineer， 你面试的时候至少有一轮是 ML的
如果是General SWE， 是不一样的。
提个醒

另外想问问如果是general sde new grad 是不是也有可能match到ml组？

通篇看完感觉楼主自己是想去FB的，你的目标是做ML，微软给你一个现成的机会，级别还高，为啥要去纠结FB match到ML组的概率。你master NG统招的SDE，有多大概率去ML组，去了又有多少概率能接触到模型？master NG SDE根本没专门的ML track，ML track的是统招的phd RS（其实就是MLE，和research没半毛钱关系），你去了大概率就是做普通SDE的活，以后想回ML也难了。公司层面上，听过狗牌值钱的，脸的话对于NG和微软有档次区别吗，何况微软给的是相当于L4的level

xavierxxx 发表于 2022-01-08 07:24:18
通篇看完感觉楼主自己是想去FB的，你的目标是做ML，微软给你一个现成的机会，级别还高，为啥要去纠结FB match到ML组的概率。你master NG统招的SDE，有多大概率去ML组，去了又有多少概率

谢谢建议！我其实没有很明确的preference 想看看更有经验的人的看法 谢谢～

xavierxxx 发表于 2022-01-08 07:24:18
通篇看完感觉楼主自己是想去FB的，你的目标是做ML，微软给你一个现成的机会，级别还高，为啥要去纠结FB match到ML组的概率。你master NG统招的SDE，有多大概率去ML组，去了又有多少概率

对于fb的好处是感觉很flexible如果是match nlp可以是不同方向的nlp不止是ads？我不介意ads但觉得能flexible也不错的

（个人意见）其实作为ng不管是微软还是fb你都会学到很多东西，人生那么长只要你自己愿意学习不管是ml 还是sde做啥都可能做得很好，back to ng时候我最在意的是组里有没有能比我更优秀的peer让我学习，如果组里就一个跟你水平差不多的mle对我来说肯定时neg point，fb的好处是可以自由选组即使你做不了ml核心你也可以挑一个做ml人比较多的组 potential和possibility会比ms大很多，说到最后最最重要的是不要考虑得失，follow your heart，去一个你每天上班觉得快乐的地方