bg：江苏某双非一本，食品本科在读
成绩80出头，雅思6.5/6
论文：一篇中科院二区/JCR一区一作（署名第一）
一篇中科院一区top/JCR一区导师一作我二作（署名第二）
如果投稿顺利明年能再出一篇保底二区的一作
科研方面：做的都是蛋白/酶相关的，正常实验室操作都会 还会分子动力学模拟等相关生信技术（都是亲力亲为）
目标：如果有机会出国最好，在尽可能低成本的情况下读硕或博（最最理想情况下读个全奖），可以不要求排名，未来方向不限（食品最好，冷门没那么卷，生化也可以）
备选：如果出国的路对于我的bg行不通，希望能推荐一些比较好上岸还不错不考数学的国内院校

队友最近面试了TT, 队友总共工作经验10年，目前在google 8年（level 5)。。。。tiktok只给了2-2，算上bonus, 股票，等所有加起来，HR说一年总共40万。。

这个offer是不是很low ball? 我之前有个朋友2019年进tiktok, 那时候朋友才5年工作经验，都给了2-2.。。。

第一次没抽中的话，需要准备些什么吗？

嗨，大家好！我是地里的新人一枚，望大家多多提示指教！

我的背景是生物，在制药公司工作了几年，后来又做了3年的Customer Success Manager（相当于客户经理，用来维系和客户关系的），前段时间被layoff了，找工作很久都还没找到。所以，想学些编程来提升Customer Success的就业筹码，或者能够有直接转码的可能性也好。目前没有身份问题。

希望有经验能的小伙伴能分享一下对下面几个问题看法：

1. 目前AI/ML对这其中哪个领域的冲击最大：Coding, Data Science, Cyber Security?
2. 如果转码，你们推荐哪个领域比较好： AI/ML, Coding, Data Science, Cyber Security?
3. 哪个领域的转码和学习难度较大：AI/ML, Coding, Data Science, Cyber Security?
4. 哪个领域的前景好：AI/ML, Coding, Data Science, Cyber Security?
5. 哪个领域的收入高：AI/ML, Coding, Data Science, Cyber Security?
6. 应该选择哪种方式来转码比较好：自学，bootcamp，或者拿学位（目前不太考虑这个选项，时间太长了，花费太高）？

感谢大家！

这AI 难道这么快就夭折。
还是花街割韭菜。
反正花街涨跌都挣。
那些 hedge fund 就是吃人的。

今天跟一个朋友catch up。他现在开特斯拉，用fsd全程睡觉，就到公司了,好爽啊，东弯房价要涨了吧。

22年底入职ads pa base LA，经过好几次reorg和manager变换，但大多在现在的组，现在的组呆了一年半，刚来半年的manager昨天突然把我放transfer到另一个TA即将接手的组下面的一个lead。意思是，我本来在A组，TA只管A组，我直接report给TA，现在变成了TA同时要管A+B组，我report给B组的lead，lead report给TA，所以变成了我的skip。昨天突然schedule 1:1，跟我讲的，今天凌晨就收到邮件说manager changed。 1:1时给的理由大概是其他组员除了一个remote都在湾区，换到这个新组组员都在la，可以更好的工作（之前没有表现过类似的问题。之前大组很多人在la，但大组被拆分后我和另一个同事也在la，但TA被layoff了，所以就剩我一个人在la）
我现在做的东西priority比较高，前几天我的skip 跟我的另一个同事突然1:1说我这个方向的project缺人手，可能需要帮忙。同时manager也在群里说组里有hc想再招人。结果把我换组了，这种情况是不是以后比较难熬，因为manager变成了skip，即使promo也会被卡

对不起我要负能量了。
这tm是什么神仙领域。当年怎么就脑子进水选了这么个track读博士。
每天面对的客户是医生是读片的工作人员，提出的需求天马行空。实际上业内做出来的study都是ai已经比他们做的好了，但他们仍然有各种各样奇怪的需求。关键是这种需求很多时候也是不碰到就提不出来，感觉医疗这一行真的就是经验学科。
接触的技术都是十几年以前的东西，到今天还在用cnn做segmentation和regression，大模型语言模型一点接触不到，scope小之又小。每次开会就是一帮业内人自high。
工资少得可怜，基本上是cs领域最低的。技术栈老旧转行也不容易，真的是B了狗了。

楼主理论数学phd即将毕业，career方面纯小白，对academia不看好
希望地里的大神们给一些career planning/发展/留美的建议

本科上过一些编程课，会最基本的python（数据结构），其他高阶知识一窍不通
无实习经历，也没有过project。

对相关industry没有intuition，今年投了各种大中小厂实习（quant/SDE/DS/MLE ect)，全都无面/拒，可以理解，毕竟纯理论背景，工作经验只能拿本科做过的基础project凑数

这个暑假不甘心这么浪费掉，求教地里大神应该往哪方向努力/相关的program/自学之类的

当年本科毕业顺利直博进入一所不错的学校，本来以为天赋满满 未来可期，结果读博几年不进则退，看着当年进industry的同学发展越来越好，自己也开始考虑换条赛道
orz

最近刷题和做oa有一些心得。

1. 发现复杂度相同的时候，python的代码就是不能ac，但是java的代码就可以。
2. python没有至少一个重要的数据结构，导致oa时候用python过不了。亚马逊说的就是你！

原来看帖子说人生苦短，用python刷题，现在看这个说法有问题。

本人做和ML相关的sde，最强的语言是python，但是在做MLE之前，想要另一个语言刷题保命。

求大家投个票，觉得哪个语言刷题工作好？
cpp？java？其他？请大家多多留言。

今天2024 Q1 的promotion 名单刚出来， 大妈我在加入公司2年半整的时候成功升职。 整个过程很多经验和教训。 自己和各种科班出身,年纪轻轻就L8 L10的牛人们没法比， 和创业成功的也天上地下。 斗胆在此分享一下， 只是作为一个40多的转行大妈说一下自己经验， 希望对有需要的姐妹有启发， 而且最近家人碰到一些健康问题， 一个正在约做一个开胸手术，还有一个正在等活检结果，希望不是坏消息， 求姐妹的祝福， 帮忙祝我家人身体健康

我是属于疫情中间入职的pandemic baby， 算是大放水进来的， 其实之前十几年的经验都和IT都没关系。 要不是疫情中间被裁员，然后被亚麻捞上岸， 我应该没啥机会进大厂。在此感慨一下美国职场还是对中老年人好很多。我被捞上岸的时候已经在家待业一年了，而且完全从传统行业转换专业过来。原因应该是20年前有过一个CS 硕士， 但是其实除了最开始的几年，后来都没以CS身份工作过。 可见疫情期间招人多疯狂。 可能因为被招进来的时候实在是失业太久，给的包裹和原来公司比起好不少， 所以包裹都没讨价还价就接受了。 可能因为前值太低， 所以这次升职跳高了35%+

我的工作是TPM， 入职的时候L6，工作了两年，秉承老中技术过关（入职以后自己好好学习了一些日子）的基本人设，然后靠着在传统行业做管理混了十几年的经验， 人缘和口碑都不错。 中间听说亚麻的升值过程非常漫长和痛苦， 耗时好几个月，而且跟一般公司差别很大， 想着有枣没枣打一杆子试一下，没想到这是上了贼船穿了红舞鞋。真是停不下来。 过程非常变态。 

首先6 到7一定需要最少一个 L8 来同意和推荐， L8 算是相当高的一个位置，一般的工作内容根本碰不到， 或者没机会进行个人接触并且对你有充分了解，从而愿意给你背书。在panel里有竞争和讨论的情况下， 多一个L8 的支持基本上是王炸，有两个L8基本上就概率加大很多，三个L8就可以无脑上了。 
然后需要最少6～8个 L7 来同意和推荐你， 虽然没L8 那么困难，但一口气找这么多个比你高一级的不同部门的人来花时间给你写资料，也是非常困难。 
然后你需要根据想升上去的职位的工作内容，写1500字的文件，列举方方面面的工作成绩，来证明从scope 到 impact 都已经是在 next level。 
再而有technical promotion assessor， 这个人是一个和你完全无关的最少高一级的人，来看你的工作成绩，并且面试和你工作过的人，读取工作中的artifacts， 来确认你说的都是真实的和没有夸大。 并且写下他的个人意见。 过程中间他会提出各种问题， 你得各种找资料满足他。 
另外还有一个Shepherd， 也是八杆子打不着的一个资深的高一级的人，来保证TPA的整个过程没有放水和摸鱼。
老实说在美国corporate world 混了20年，这么变态的要求和流程真是完全米见到过和想象过， 历时完完整整6个月， 准备的过程工作量上简直是另外一份工作。 
以上是一些硬性的要求和工作量。 下面说一下软的方面。 
首先当然得说服你的老板支持你， 这一路老板的支持很重要，得在很多场合站出来维护你。 我这次其实很倒霉也很幸运。 我的一个同事是我老板结婚的伴郎， 妥妥的铁杆里的铁杆。 所以一开始老板并不想升我， 想紧着兄弟。 但是我拉了两个L8 支持我， 所以他只能捏着鼻子也往前推进我的案子， 并且在最后试图黑我一把， 在申请截至之前两天，趁着我在出差才告诉我，我的一个L7 的推荐不能用，因为和我在一个L8 下面，panel 会觉得不够客观。 可能指望我一时半会找不到其他L7 来给我写材料。得亏我平时人缘挺好， 立刻拉来一个符合条件的人，一个小时后全套文书都进了系统。 这个效率也是惊到了他， 因此后来对我很客气和开放了很多资源。后来明确我能被升上去以后，很拉拢我，作为他下面的一个资源。
6 到 7强调的是 cross organizational impact and scale, 这个需要做一些主动性，前沿性或者冒险性的尝试。跟着风口做点什么大家都感兴趣，有visibility的事情。 
其他的一些东西如果有问题我尽量在楼里回答。。。