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关于‌‌‌‍‌‌‍‌‍‌‌‍‌‌‌‌‌‍‌‌‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍博士生找ML方向实习的一些体会

moonlighter
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LZ是一名ML方向的在读博士生,这几年在找实习过程中也有一些体验,或许对其他在找暑期实习的朋友有用。

首先大部分ML PhD的暑期实习就是两类地方,一类是研究院,比如FAIR, DeepMind,MSR,Google Research等。另一类是去往其他大公司但不一定是纯研究岗,包括开发岗、包括Quant等。

1. 根据去向的不同,非纯研究院的岗位基本都要考察代码。比如我今年申请了JP Morgan和Pinterest,虽然都是ML Research刚问,但都是刚投完就发来了代码测试(code ocean好像是)。因为我最不喜欢代码考试,就直接放弃了。大厂研究院基本都不考代码,Google Research,MSR,FAIR都是只考察研究匹配度,见下文。

2. 研究院的面试基本都是2轮-多轮 research talk,核心考察的一般是研究方向的fit程度。比如MSR的两轮都是讨论和他们具体项目的匹配程度。Google Research不同,是要先进行两轮research talk,之后才进去team match。可见Google Research的周期可能会显著的比其他更长。可能是实习的原因,没有人问我最基本的ML知识,但我觉得稍微看看可能也有帮助。

3. 不同地方的bar还是有区别的,比如DeepMind(DM)在我投完没多久就把我拒了,openAI没有申请因为和我的方向差的太远。可能我觉得核心原因还是和我研究方向不匹配,所以被拒也很合理。

4. 关于内推与application。有认识人内推当然是好的,但没有的话也不是大问题。我除了google research以外基本都是海投,但除了DM以外也都被捞起来了。记得只投PhD实习,这样竞争的人数会小不少。

5. 金融公司依然是最有钱的,比如参加citadel的博士生宣讲还会送50$礼卡和纪念品。实习工资也是大厂的1.5-2倍。一般来说,这些研究院实习的收入在每月8000-12000上下,大差不差。而金融类公司能给到15000-20000。如果时间尚早,不妨留出一个实习去金融行业体验一下。

6. 关于实习的选择。我个人的体会是去处的名气是重要的,那边的mentor的名气也是重要的,但最重要的还是自己的兴趣。我可能最大的遗憾是前面实习太过重视mentor的名气,而忽视了匹配性的重要度。

7. 大部分研究院的实习都没有return offer,这个大概已经是约定俗成了,但认识些人总还是有帮助的。

最后的最后,总结一些机器学习方向的博士实习的重点是「研究匹配度」,有不少研究机构不考察代码能力,大家不要怂就是上!

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最后搭车问问大家,如果我要做4次实习,每次12周整共48周,虽然离CPT的1年要求还有约1个月的距离,会有风险吗?
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