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硅谷大廠也看「名校學歷」?Reddit小哥靈魂拷問引起熱議

新聞 機器學習
硅谷的大廠Offer對于很多程序員還是非常有吸引力的,而今年的機器學習(ML)相關崗位又是其中的「香餑餑」。

硅谷的大廠Offer對于很多程序員還是非常有吸引力的,而今年的機器學習(ML)相關崗位又是其中的「香餑餑」。然而,被CMU/Stanford/MIT/Berkeley大佬包圍下,非名校生到底有多大機會?競爭激烈,到底又該如何讓自己脫穎而出呢?

大家一定都想知道,Google、Facebook、Amazon、Apple這些頂尖的科技公司,更青睞來自哪里的畢業生?

根據來自Linkedln的數據,Google與Facebook從美國前200的高校中雇傭了超過80%的員工。

此外,從公開LinkedIn個人資料的員工看來,超過一半的Facebook員工來自美國頂尖的10所大學。

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因此,很多非名校生可能都會存在一個困擾:

“我的學歷不是很高,學校不是很好,要是想進美國硅谷的大廠工作,到底有多大可能?”

這不,近日,Reddit上的一則標題為“大學聲譽在多大程度上影響了頂尖科技公司應聘的機器學習(ML)職位面試的機會?“ 的帖子,引起了大家的熱議:

這位發帖國外小哥說:

「我已經被美國一所OKish學院的計算機專業的碩士項目錄取。

這所大學在ML研究方面并不是很強勢,但我認為有很多在線資源可以讓我學習ML,我也可以變得和頂級大學的畢業生一樣有能力。

我唯一擔心的是,我一直觀察到這樣的趨勢——只有從頂尖大學出來的畢業生,才有機會從事這些工作。

假設我可以做一些好的項目,也許可以為一些開源的ML軟件做出貢獻,那么我真的有任何實際的機會與來自MIT/Stanford/Berkeley/CMU等高校的人競爭嗎?」

這一「靈魂發問」,的的確確問到了很多人心里,這不,在短短一天的時間里,這個話題就引起了大家的激烈討論:

名校給你帶來的不僅僅是「牌子」,迂回戰術或許更有用

其中一位叫EastMight的網友的回答得到了高贊:

「即使現在有很多在線資源,我認為一流的大學也會幫助你變得更有能力。

最主要的原因之一,是他們有著更加嚴格的評估體系,而這會促使你自發學習更多知識,而不僅僅只是牌子和名氣的不同。」

此外,EastMight還分享了自己的親身經歷:

「關于你的實際問題,我想分享一下我的經歷:我在東歐獲得了一個非常糟糕的理科碩士學位(盡管免費),在有了一些行業經驗(在非頂級公司工作了1.5年)后,我拿到了英國的Bytedance和亞馬遜的面試機會,而FANGs中的其他公司拒絕了我。

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所以,是的,學校很重要,但相比而言,它在開始找工作的時候更重要。

如果碩士期間要求不高,你可以試試在上學的同時參加工作或者實習。」

這一觀點得到了許多人的肯定:

「這似乎支持了我對LinkedIn的觀察:對于應用科學家這一職務,亞馬遜似乎不太注重大學的名號,但其他公司往往會把重點放在這一點上。

另一種方法是先在FAANG的機器學習基礎架構團隊中擔任軟件工程師,然后轉到應用機器學習的崗位上。

據說,應用機器學習團隊更重視系統構建技能和機器學習基礎架構經驗,在這種情況下,你的經歷應該會有所幫助。」

的確,名校最大的優勢是環境和學術氛圍。當你周圍都是志趣相投、干勁十足的人的時候,往往會有更有活力的競爭、靈感和合作關系。

此外,一些常青藤盟校有非常高的“分數通脹”——哈佛大學的平均成績是B到B+。

還有網友表示:

「如果你想去頂尖的科技公司,你的目標應該是獲得一份實習機會,這樣你就能得到回報。

ML的實習可能會很緊張(因為現在競爭非常激烈),所以你也可以考慮定期去SWE或DS實習。即使他們不是ML,但這兩者也有足夠多的交叉,有一個實習總比沒有好。

讓自己在ML / AI中脫穎而出的最簡單方法是發表文章,但你可能沒有太多時間去做這件事,或者在碩士課程中不能確保能得到很好的指導。

那么你可以考慮增加你簡歷的其他部分,比如開源貢獻。這可能會對ML有幫助,但對SWE肯定是有幫助的。」

又或許,把自己的眼光放長遠一點,這樣可能會更好:

「最初,由于地理位置的原因,您可能很難接到電話。如果你離公司太遠,他們就得經常派飛機送你過去,所以,他們更喜歡附近的求職者。

不過,如果你畢業于好大學,并且你的簡歷非常符合工作要求,你還是有機會的。

面對第一份工作,你不要太緊張:大多數人都有這樣的誤解,認為剛畢業就需要進入夢寐以求的公司。

然而,這很難,也很少發生,人們通常會在一兩年內跳槽——因為你的初始工資會很低,你并不知道如何恰當地談判,而且你也不想冒失去唯一選擇的風險。

所以,你可以考慮找一份能讓你調動到多家公司的工作。

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一旦你在公司里站穩了腳跟,你就會注意到,換工作或者接到面試的電話是多么容易:你幾乎每天都會被電子郵件、工作邀請或面試淹沒。

然后,如果你每天都做好準備,你就可以很容易地跳槽到你夢想中的公司。

這也是最好的方法。」

分階段增加競爭力,「自我驅動力」才是關鍵

有的網友則對找工作的整個流程做出了比較全面的總結:

「你可以把找工作的問題分為兩個步驟: 1、得到一個面試機會 2、通過這個面試

我認為麻省理工等學校學生的主要優勢是,面試機會會主動來找你,特別是通過招聘會、校友網絡、大咖來教學和/或來聽課/演講等機會。

我是一所第一梯隊學校的博士生(第0梯隊是麻省理工學院等),但在我的國家,我的本科學校是第0梯隊,所以我非常了解這些福利。

頂尖的公司會來到我們學校,在高級餐廳給我們提供美酒佳肴——所以這絕對是一個優勢。

所以我建議你把重點放在得到面試機會上——人際關系網是關鍵。

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別忘了,這世界上有“后門”。

而且工作機會總是比麻省理工等學校的畢業生多,所以不要失去希望。

然而,現在每個人都知道人脈是關鍵,所以他們會通過電子郵件或LinkedIn給FAANG公司的招聘人員“垃圾郵件”。

我從很多招聘人員的朋友那里聽說,他們甚至都不回復這些郵件了,這讓我很沮喪。

所以需要采取替代措施:

我認為,在網上找到關于如何面試通過的信息會更容易,不過這些信息也非常魚龍混雜:接近操作Excel的職位給出的愚蠢的編碼面試,有一堆錯誤問題的測試等等。

最終,作為一名機器學習工程師,在FAANG公司實習了7個月之后,我發現我真的更想在一個小點的公司去做點更有趣的事情。

不要誤會我的意思,這7個月的經歷很棒,上述只是個人偏好——我是一個通才,然而FAANG尋找的是專家。」

還有網友同時有「名校」和「非名校」的經歷:

「我也有過類似的體驗,我上過一所州立學校,參加過招聘會,但谷歌、亞馬遜、facebook、蘋果和netflix都沒有參加。

之后,我去了一所常春藤大學讀博士,招聘會上有FAANG和更多的公司出現。

然而,事實上,我就讀的州立學校的工程學課程比我上的常青藤還要好。

所以,排名靠前的學校往往會提供更多的機會。

不過,不要太在意那些頂級公司——我申請了并獲得了面試機會,甚至完美地進行了面試,但我沒有被聘用。

現在,我在本校做數據科學家,賺的錢和大廠差不多,壓力還更小,所以,人脈是非常重要的!」

還有的小哥根據自己的經驗,給貼主加油鼓氣:

「我去了美國一所免費的公立文理學院,得到了幾乎所有FANNG的面試和offer。

我還獲得了定量研究和其他非常好的工作的面試機會。

然而,我的大多數同學都找不到任何面試機會,他們簡單地把原因歸咎于學校不為人知。

事實上,我只是有很多個人項目經歷和論文,而大多數學生只是去上課,而不做任何額外的事情。

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我認為這就是關鍵——

如果你去任何一所頂尖大學,招聘人員就會知道你的確有自我驅動力。

如果你沒有去這些名校,你需要用另一種方式表現出來。」

總的來說,名校的的確確給了你更好的進入門檻、更好的學術氛圍以及更加激烈競爭環境,但是,如果有優秀的項目經歷、實習和工作經歷、高Star的Git個人網站或者相關論文傍身,在加上好的Networking能力,那么即使非名校出身,機會還是不少的。

即使真的剛開始沒有進到自己理想的公司,也可以在努力工作,踏踏實實工作,站穩腳跟之后,進行跳槽,這個時候,你的天空就更廣闊了。

 

責任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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