注意：这篇文章也在Substack上发布（如果你想在我发布内容时收到邮件，可以在那里给我留个邮箱）。几天前，我与Mistral签约，成为一名研究工程师。Mistral是为数不多的获得超过十亿美元资金的机器学习基础模型实验室之一。我在Twitter上的兴奋感得到了广泛共鸣——部分反应以提问和寻求建议的形式出现。能走到这一步并非偶然。我在很长一段时间内有计划地朝着这个结果努力，并且有一些经验要分享，这对我有效。从某种意义上说，这篇博客文章是《如何在5到7个步骤内成为机器学习工程师》的续集，在那篇文章中，我讲述了自己如何从一个非计算机科学（尽管是STEM）背景自学成为机器学习工程师。在这里，我概述了我是如何为我希望能定义职业生涯的角色而努力的。我在第一份机器学习工作工作了一年左右后便开始了这项工作。以下是我个人经历的一个描述，这些经历基于我从朋友那里获得的建议和在网上找到的资料。我不敢声称这些是原创的，我的样本量是n=1，因此请根据你的情况进行选择。我仍然希望某些人能从中找到有用的内容。现在，废话不多说，以下是战术与战略的讨论：我的个人时间线，定义目标，申请手册，网络，职业发展，申请过程，接触点，推荐信，简历，初步筛选，作为，在线评估，编程面试，系统设计面试，文化适配测验，面试，招聘经理/首席技术官面试，参考检查，心理战游戏，结论。战术与战略。为了提高我获得职业转折角色的机会，我认为可以采取两种不同类型的有效行动：战略性和战术性。战术性行动相对投入较小，但在你的特定情况下回报很高。这可能是阅读有关你正在面试的公司的最新新闻，做几道LeetCode题目以刷新肌肉记忆，进行模拟面试，或润色你的简历。战略性行动是高投入、高回报的行动，可能在特定时刻看似无效，但从整体和复合上来看，会给你带来相当大的优势。比如通过构建一个重要的作品集项目深入学习一项新技术，在知名组织拥有较长的任期，建立和维护网络，或通过谈论你的工作来建立个人品牌。从长远来看，战略才打造成功的职业。然而，在每一个时刻，战术工作往往也具有显著的价值。做好准备会给人留下良好的印象，而仅仅因为LeetCode令人厌烦而错失职业关键机会则是目光短浅的。有关申请手册和公司接触点的大多数建议都是战术性的。然而，要获得面试，网络建设、战略技能发展和沟通都是有帮助的。这也是我在网络和职业发展部分讨论的内容。明确目标对于制定有效的战略和进入战术甚至发挥作用的情境是必要的。如果这听起来相当抽象，我的个人时间线的讨论可能会有助于说明这一差异。我的个人时间线。总的来说，能获得我希望成为的Mistral的职业关键职位是18个月的努力。这包括交替的战略性和战术性工作阶段。大约在2024年4月，我决定我想在职业上有所提升。首先，我寻求与我的直接经理进行职业讨论。增加责任或明确的成长轨迹可能是实现我目标的直接和相对低门槛的方式。然而，很快就明确告诉我没有短期甚至中期的方式来提高我的职责。这时，我开始理清我的目标。如果我必须改变，那该往哪里去？我联系了朋友，并利用我的网络与在大型科技公司、初创公司、扩展公司、FAANG、大型实验室等工作的人交谈，任何看起来有趣且我能够获得引荐的地方。我的问题总是类似的。他们对当前职位的满意度如何？他们学到了很多吗，成长轨迹是什么？他们有多少工作要做？需要哪些必要技能、令人印象深刻的作品集项目，还有什么其他条件可以获得类似的职位？因此，我启动了战略技能发展的第一阶段。我投入了大量时间进行LeetCode准备，购置了一些教科书，以赶上相关的计算机科学基础知识，尤其是分布式系统、数据结构和算法。几个月后，这变得战术化。我在2024年8月提交了我的第一份申请，并在过程中表现良好。然而，在经过六轮面试并大约到达11月时，我未能成功，这让我感到非常沮丧。虽然我计划发送更多申请，但在全职工作的同时刷新我的机器学习基础知识、准备编程面试和完成家庭作业让我忙得不可开交，因此没有成功。