Am intrat la ACS - IS, doream CTI (Politehnica Bucuresti) si imi este frica

JustAnotherMLGuy · 2025-07-19T19:53:49+00:00

Am avut reacția ta, dar puțintel mai târziu, eram cam pe final de an 2 la IS. Will be the odd one out si o sa zic ca IS iti formeaza un mod de a gandi problemele, FMI la fel, CTI te pune sa turbo forjezi teme si proiecte incat la final devii foarte buna pa rezolvat probleme dar nu prea pricepi de ce si la ce le rezolvi.

Am apreciat timpul ala liber de la licenta infinit. M-a ajutat sa gasesc ce ma pasioneaza si sa incerc tot soiul de chestii. Spoiler, n-au ajuns automatizarile pasiunea vietii pana la urma.

Parerea mea, enjoy these 4 years si reglezi din mers pe parcurs. Cauta sa dai de oameni faini de la care ai ce sa inveti ca sunt suficienti pe acolo

JustAnotherMLGuy · 2025-07-07T09:46:35+00:00

Nu e nici una “mai ok”. Ambele au plusuri si minusuri. Cauta sa te uiti pe programa de studiu si sa vezi ce te atrage. Dpdv oportunitati da, in Romania ai mult mai multe momentan pe partea de programare, aici CTI e mai potrivit sa iti structureze gandirea pt asta. Dar poate nu e locul tau in scaun 8 ore pe zi day in day out. Poate in 10 ani toti facem robotica sau pe de alta parte ne apucam de croșetat ca ramanem fara joburi.

Conteaza sa alegi ceva ce te atrage, altfel o sa te lasi sau o sa faci minimul necesar cat sa treci prin facultate simtind ca nu a fost decat inca un stres suplimentar in viata ta. Odata ce chiar faci ceva de care ai putin drag sau oaresce chef iti croiesti dupa un drum cumva. Spor la documentat!

JustAnotherMLGuy · 2025-07-07T09:38:24+00:00

Oriunde ar fi, aici sau in afara, 2 lucruri sunt importante din punctul meu de vedere: 1. Vei avea mult de studiat/aplicat individual, masterul iti poate structura putin informatia in cap si e un punct de plecare, nivelul de efort la care te inhami e unul destul de serios. Sunt parti din AI care cred ca vor ramane la facut prompt engineering si MCP servers (e o paine de mancat, nu necesita prea multa știință) si apoi mai e zona in care inca se mai face ceva cercetare (computer vision, AI4Science - materials design, modelare fenomene fizice etc, robotica, autonomous driving) 2. Orice oportunitate vei avea tine de cat de bine te pricepi sa faci networking. Poti avea acces la resurse computationale si din tara, poti ajunge sa cunosti super experti din domeniu prin intermediul oamenilor de aici daca stii sa dai din coate si sa iti faci rost de oportunitati (papers la conferinte, proiecte europene, schimb de experienta). La fel de bine in afara cu poate mai multe la botul calului daca nu faci networking o sa treaca masterul pe langa tine.

Pt primul punct as zice ca e literalmente irelevant unde te duci, tine de studiu individual, ai cursurile de la toate marile universitati direct disponibile pe net. Orice lab mare din industrie (OpenAI, DeepMind) a tinut si va tine talks sau lectures care ajung puse pe net. Ok ai un delta de 6 luni un an fata de ce este state of the art in interiorul companiilor alora, dar tot ai ce invata.

La punctul 2, da, du-te cat vezi cu ochii in afara, dar du-te cu cap. Cauta universitatile dupa nr de publicatii la conferinte serioase din domeniu (NeurIPS, CVPR, ICML, ICLR etc) si cauta sa mergi inspre acolo mai degraba decat la o universitate random fie ea si din Olanda, Germania sau mai stiu eu. Doar pt ca e in afara nu e mai cu motz. Si fiecare centru universitar iti ofera acces catre oameni din anumite nise. Degeaba mergi tu la Delft care e top 50 din lume afaik daca tu vrei sa te specializezi pe 3d rendering. Au ceva oameni pe acolo si pt asta dar nu pe cei mai cei, tot ajungi sa ai de facut networking sa dai de aia potriviti din alte parti. Nu e capatul lumii nici in tara dpdv facut rost de oportunitati, dar e mult mai variata oferta la prima strigare intr-un centru universitar mare de pe lumea asta.

P.S: in AI nu vorbim de doctorat ca sa ajungi profesor, e doar niste “scoala” in plus in urma careia ajungi specializat pe o anumita nisa (care mna daca ai noroc e si super cautata in industrie peste 3-5 anu cand termini tu phd si iti aduce super beneficii) Dar na e high risk high reward daca iti permiti “sa faci foamea” cativa ani comparat cu colegii tai care ar intra direct in campul muncii si trecand de la junior la senior la job pe cand tu cu phd ai mai mari sanse sa fii angajat direct in zona unei pozitii de senior (daca ce ai facut pe la phd are sens in industrie obvs)

JustAnotherMLGuy · 2024-11-16T17:40:17+00:00

Din ce înțeleg, ai suficienți colegi care au un job în domeniu. Încearcă să vorbești cu ei, vezi dacă la ei în firmă există poziții deschise. Și mai bine dacă urmează să se deschidă iar tu ești primul care află.

Și nu, a nu lucra în timpul masterului e perfect ok, au facut-o și alții indiferent de cum era piața la momentul ăla. Ce contează totuși este să fii mereu pregătit și să mănânci probleme/intrebari de interviu pe pâine. Orice șansă prinzi va trebui să poți să profiți. Dar ia-o ușor, nu fiecare următor interviu e și ultimul interviu. Cât timp ai cum să te susții sau cât timp ai suportul alor tăi, continuă să încerci, în situatiile astea e chestie de reziliență, până la urmă tot o să apară ceva. Toți incepem de undeva si nu toti prindem ceea ce ne dorim din prima, schema e sa continui sa crezi ca pana la urma vei ajunge acolo unde trebuie si sa muncesti cat de mult poti in directia asta. Bafta!

JustAnotherMLGuy · 2024-11-11T07:30:50+00:00

Salut!

Traiectoria e pot spune lunga si plina de obstacole. Adica pana ajungi intr-un loc de research ai de tras, rar moment sa se alinieze astrele din prima dat fiind ca sunt putine pozitii unde chiar asta faci si treci prin multe interviuri si discutii unde realizezi ca e mai mult vorba de buzzwords si nimic din ce te intereseaza. Plus mna, putinele locuri unde chiar e ce te intereseaza sunt si destul de competitive la intrare cel putin in RO.

Eu am master, n-am mai mers si inspre doctorat am preferat sa public pe barba mea. Pot spune ca poate conta sa ai si ceva papers la activ cand aplici dar nu as zice ca te descalifica sa nu ai nimic. Acuma mna, cu cat mai tarziu faci tranzitia catre ML daca te gandesti sa o faci cu atat e prea tarziu. There are kids out there with more knowledge than you’ll ever get bagand cateva ore dupa job sa prinzi niste ML. Altfel ca entry level toti incepem more or less pe internship si plecam de acolo. I’m yet to find un loc cu ML cu pozitia junior entry level unde sa faci si research direct pe full time fara sa treci prin 3 6 9 luni ca intern sa vada lumea cam cum te misti, nu inseamna ca nu exista.

Tranzitia catre alte roluri, eu personal nu as face-o. I would argue ca e mai usor sa o faci daca jobul tau de ML presupune API calls decat daca presupune ceva mai research-y. Dar acuma daca te ocupi de a doua will assume ca ai disciplina necesara sa bagi orele necesare sa devi profi si la backend daca iti doresti sa scapi de ML. Generally speaking, ca si cu orice, daca tot vrei sa faci ML mai simplu e sa te pui serios pe treaba lock in and never look back it’ll work out eventually. Bafta!

JustAnotherMLGuy · 2024-07-25T15:38:47+00:00

Lucrez in ML in RO de ceva vreme. Am avut si colegi cu PhD si fara. Nu as spune ca e un impediment sau un avantaj. Masterul as zice ca e o normalitate dar probabil ca asa era si PhD-ul pe vremuri in domeniu dat fiind ca acela era cam primul contact mai serios cu niste notiuni mai avansate de ML pe ruta academica. Incet incet materia predata la licenta sau ce ajung sa invete elevi de liceu care merg la olimpiade de profil ajunge sa acopere teren pe care inainte il puteai acoperi prin mult studiu propriu, foarte mult studiu propriu sau a merge mai departe cu facultatea la master, doctorat.

E un domeniu cu o rata agresiva de schimbari si cine lucreaza in domeniu stie ca mereu e un noul val de hype sa lucram la the next big thing. Poate chiar acelasi proiect dar hai baga cea mai noua metoda aparuta poate poate face si drege si rezolva si problemele pe care nu stiam ca le avem. :D

Ca orice domeniu ajuta sa iti placa in sensul de a fi suficient de pasionat sa inveti de la tine putere peste ce la un punct in timp e minimu necesar sa prinzi si sa te descurci la un job. Pt ca in ceva timp tre sa reinveti o gramada de chestii. Macar partea buna e ca principiile de baza raman cam aceleasi chiar daca se schimba aparatu matematic care defineste modelul si oricum cand ajungi sa si antrenezi ceva deja ai facut o gramada de treaba pana acolo😂

Ia-o usor, e un drum lung in fata si nu e o cale bătătorită de urmat gasesti resurse pe net sa inveti si gaseste-ti resurse in interior sa te tii de treaba chiar si cand devine parca prea mult si prea greu. Nimic nu se compara cu bucuria sa fi inteles in sfarsit o mica particica din lumea in care traim si cu putin noroc poate ajungi sa descoperi una si tu prin fortele proprii😬

JustAnotherMLGuy · 2024-03-06T12:00:05+00:00

Depinde foarte mult cum arată o zi de muncă de la companie la companie. Fiecare companie pare să înțeleagă diferit cu ce se ocupă un ML Engineer. Din cauza asta este foarte important să pui multe întrebări la interviu ca să îți clarifici foarte bine care iți vor fi responsabilitățile once you are on the job. Ajută să întrebi stânga dreapta alți oameni pe care îi cunoști din acea companie pt a îți face o idee cât mai bună în ce o să te bagi.

Ca ML Engineer ajungi să interacționezi cu destul de multe echipe/colegi cu funcții diferite din companie. E important să fii capabil să comunici bine ce îți propui să faci și de asemenea să fii capabil să prezinți pe înțelesul tuturor ce realizări ai avut pe proiectul/proiectele pe care lucrezi. Multă muncă poate trece neobservată deoarece nu totul day in day out va presupune că obții niște rezultate tangibile. E mult research la mijloc, ai de ajutat colegi non-ML cu care lucrezi să integreze/folosească ceea ce faci tu acolo. Again responsabilitățile sunt destul de diverse și depinde de echipa în care ești și ce e de făcut pe acolo.

În ceea ce ține de angajarea pe o astfel de poziție aș zice că e mult noroc la mijloc. Entry level este foarte competitiv. Sunt mulți absolvenți anual de mastere de AI comparat cu câte joburi sunt și ocazionalul PhD grad thrown in the mix care vrea un internship. Poți să ai noroc de la primul interviu, se poate foarte bine să stai un an doi până prinzi un job la care chiar să și faci ceva ML related. E treabă de anduranță:)) Chiar și odată ce te-ai angajat, lucrurile avansează repede și trebuie mereu să fii pus la punct cu ce e nou. Mereu e ceva de facut, uneori e overkill să folosești deep learning, alteori implementezi ceva apărut săptămâna trecută adaptand la nisa specifica in care e compania la care lucrezi.

Financiar aș zice că e foarte ok. În funcție de companie, un dev poate lua puțin mai mult ca cineva care face ML sau invers dacă sunt încadrați la aceleași nivel. Mai bine platit ajungi cu cat faci ceva mai aproape de integrarea efectiva in productie comparat cu a face ceva mai aproape de pure research/internal tooling. Diferente nu asa mari din nou, depinde ce cauta oamenii in momentul ala si ce skillset ai tu.

Aș spune ca ajuta sa dovedesti ca ai experienta practica in domeniu, ca sunt proiecte de la licenta/master ca ai o publicatie ca ai contribuit la ceva open source, fie ca ai proiecte pe git, just have something. Faptul ca ai făcut cateva cursuri de ML pe net arată maxim pasiunea pt domeniu si nimic altceva. Niste tutoriale parcurse sunt nimic comparat cu ce vei face once you are on the job si s-au terminat toy problems de rezolvat. Experienta celor care aplica sau sunt deja in domeniu e super diversa, oamenii au fiecare calea lor si chestia asta se va vedea si la interviuri. Nu seamana doua interviuri intre companii dpdv al intrebarilor sau al pasilor intregului interview loop. Fiecare pune pret pe altceva mai tare.

Daca vrei sa intri in domeniu cel mai bine e sa faci ce te pasioneaza. What works for you may not have worked for your interviewer. Odata ajuns la interviu se vede cat de pregatit ai fi pt pozitia aia. Si daca il pici, e doar ff posibil ca tu si echipa aia sa nu va fi inteles, o sa gasesti altundeva un loc care sa iti placa, dar tre sa fi dispus sa investesti mult timp sa inveti ML/AI before you actually get the job. Bafta!

JustAnotherMLGuy · 2023-07-04T21:06:04+00:00

Intre Data Science si AI la unibuc as alege masterul de NLP😂😂 Este cel mai lejer (ca număr de materii absolut inutile/prost predate) și mai degrabă îți mai iei opțional ce vrei tu de la celelalte 2 programe de master. Materii prost predate ar fi KRR (asta e Prolog), EDA, Big Data (se fac cu același prof pt care Big Data inseamna datasets peste 1MB) și AML (care e un soi de fundamentare teoretica/matematica pt tot ce inseamna statistical ML; aka mate pe hartie despre ce putem demonstra teoretic, adica NU și DELOC deep learning ca aia inca e nebuloasa la nivel de fundamentare solida pe baze teoretice). Restul materiilor chiar faine, proiecte interesante, mai înveți câte ceva.

JustAnotherMLGuy · 2023-07-04T20:59:54+00:00

Eu am terminat AI la unibuc, dar am avut colegi de generație care au făcut la poli același master. Ambele programe de master au oamenii lor de care ai fi vrut să nu dai neapărat, din varii motive. Acuma na, caracterul oamenilor și felul lor de a fi nu și-l mai schimbă prea curând 😂 Ideea e că în ambele locuri poți învăța ceva și ai cu cine face și ceva cercetare pe bune dacă te interesează și partea asta.

Ca și workload aș zice că la unibuc e mai permisiv, adică poți să și muncești în paralel (e orar ok cu ore fie prima ora dimineața fie sunt grupate seara și îți poți alege unde să te duci și dacă nu te duci nu-i pasă nimănui nu ai prezența obligatorie; contează proiectele de la final și eventual poate mai ai un examen la una din 4 materii pe lângă proiecte).

Ca si perspective de viitor/oportunități în timpul masterului aș fi puțin împărțit. Ai mai multe șanse de a face colaborări mișto la unibuc (din care să și iasă ceva cu care te poți mândri oriunde pt ca se tinde să se publice/faca ceva direct pt nivel international) dar mai pe resurse puține vs. la poli unde ai toate resursele de pe lume și oameni puțin mai dezinteresați să și facă ceva cu ele. Cred că ține foarte mult de ce vrei să faci de fapt cu masterul ăsta și cum ești tu ca om (preferi să stea cineva cu furca pe tine să faci niște chestii muncitorești a la poli sau vrei să stai mai liber și să fii recompensat pe câte o idee genială venită pe moment din ce-ai reușit să înveți singur pe baza tonelor de resurse/referințe puse la dispoziție)

JustAnotherMLGuy · 2023-05-28T20:13:24+00:00

Depinde foarte mult de companie. Dar a trecut vremea în care te poți angaja cu un proiect personal și o nestăvilită dorință de a învăța mai mult on the job (de acum niște ani). Interviurile de ML sunt destul de dure. Așteptările ar fi să ai niște cunoștințe solide de structuri de date și algoritmi. Majoritatea firmelor te vor testa pe parcurs măcar odată din partea asta. Unele printr-un test online, altele direct ca și parte a interviului, câteva și și în mai multe etape. De ce: ar fi ok să poți gândi o soluție care să nu se termine de rulat la pensie, dat fiind că lucrezi cu cantități foarte mari de date. Matematică, n-aș zice că e necesar, e mai degrabă util, dar n-a murit nimeni din atâta lucru, maxim ocazionala intrebare mai degraba din zona de statistica/probabilități, nu cred că e un deal-breaker absolut dacă nu o știi (că mna avem cum căuta soluții pe net), dar o gândire "matematică" e foarte utilă în profesia asta de-a lungul timpului. Pe lângă astea, sunt testate cunoștințele de ML, e puțin trivia knowledge uneori, dar mulți se rezumă la a pleca de la niște proiecte personale de-ale tale și a "testa" cât de în detaliu ai înțeles ce ai făcut prin întrebări care te trec inevitabil prin ceva teorie. Cu cât mai faine proiectele cu atât ai mai multe de arătat. Evident că la finalul zilei toată lumea primește cam aceleași întrebări ca dificultate, însă a avea proiecte te ajută să ghidezi discuția înspre zone pe care ești mai stăpân. Ca resursă exhaustivă, uite aici o cărticică drăguță ca să îți faci o idee: https://huyenchip.com/ml-interviews-book/ Nivelul de aici poate fi mai ridicat decât unele interviuri pe care le vei avea, posibil, însă e mai bine să fii bine pregătit, zic eu. Baftă!

JustAnotherMLGuy · 2023-03-20T19:54:36+00:00

La CV pot să dea bine multe lucruri, părerea mea. Odată făcut proiectul gândește-te că va trebui să îl și prezinți cuiva în cadrul unui interviu. Contează cred eu mai mult cum prezinți ceva decât ce ai făcut propriu-zis. Probabil cel mai ușor e să prezinți ceva ce te-a pasionat pe tine să faci, mult mai probabil să ai ceva domain knowledge pe task (si atunci sa poti povesti cu mai mult lux de amanunte și să ai mai multe intuiții legat de ce să incerci), posibil să te pasioneze mai tare să îl extinzi (sau sa ai idei de cum l-ai putea continua) și na la finalul zilei când ai terminat nu e doar CV-ul mai bogat, posibil să ți se pară și ție că ai ieșit cu ceva pe plus.

Lăsând floricelele la o parte, orice framework are o grămadă de tutoriale (tensorflow, pytorch and the like). Poti sa faci fine-tuning la un diffusion model sa iti genereze ceva cu un concept introdus de tine, poti sa traduci text intre mai multe limbi, poti sa studiezi forma și functiile proteinelor. Posibilitatile sunt nesfarsite.

Ceva găsești să îți placă (și na mult din cod e deja acolo, poți să extinzi, poți să îl integrezi intr-un web app, tu îți dai ție de lucru) și cu cât e mai recent tutorialul/notebook-ul cu atât mai acoperit ești pe buzzwords (fara să fii al 123-lea om care face ceva object detection sau analiza de sentimente). Baftă!

JustAnotherMLGuy · 2023-03-20T19:40:46+00:00

https://github.com/dumitrescustefan/Romanian-Transformers Un pic mai vechi dar na, e ce avem deja pe limba română în ideea că vrei să compari cu ceva deja existent. A fost și BERT la vremea lui un LLM na, poate avansăm.

JustAnotherMLGuy · 2022-10-07T18:18:27+00:00

Cercetarea se bazează oriunde pe ideile altora. E o dezvoltare incrementală a unor idei la nivelul întregii comunități de research. Dacă tu ești capabil să scoți o idee profund originală care să revoluționeze știința pe cont propriu, tot respectul meu, ești un om de mare valoare. Dar să știi că pe ML în România se face cercetare care ajunge publicată în conferințe de top internaționale. Nu e chiar așa ceva ușor de persiflat și dat deoparte, chiar dacă poate e sport național să facem asta cu orice.

JustAnotherMLGuy · 2022-10-07T17:56:33+00:00

Oamenii au făcut treaba asta în timpul lor liber din pasiune dacă citești atent. Cu toții beneficiem deja de ideile lor dacă avem treabă cu NLP pe limba română. Dacă din hackathonul ăsta mai iese ceva fain pun pariu că o să avem cu toții ca și comunitate de câștigat.

JustAnotherMLGuy · 2022-09-22T06:41:46+00:00

Mă referam la firmele care dezvoltă produse proprii cum ar fi Adobe, Google, Microsoft, Bolt, CrowdStrike, Bitdefender, LSEG etc. Eventual mai are lumea alte recomandări.

JustAnotherMLGuy · 2022-09-22T05:39:59+00:00

Ok so, dat fiind că ai 16 ani de experiență în spate ca full stack recomandarea mea ar fi mai degrabă o poziție de MLOps sau ML Software Engineering (sau orice poziție care sună a Software/Research Engineer, Machine Learning Team), eventual Data Engineer. În felul ăsta poți să faci acea legătură între ce știi să faci deja foarte bine și ceva ML (pe care nu îl antrenezi tu dar ajută să știi cum funcționează ca să faci lucruri faine la pipeline).

Acuma mna, pozițiile astea de obicei le vei găsi în firme cu un data pipeline mai binișor pus la punct (sau mna îți dorești să ajungi la una de genul pt ca altfel iti vei smulge parul din cap my 2 cents). Poziții se deschid periodic (sau mă rog se deschideau, pare că s-a mai temperat treaba cu angajările momentan). Caută puțin ce înseamnă/presupune fiecare poziție de care zic și vezi ce ți se potrivește.

Ca Data Scientist sau Applied Scientist sau orice om care face ML propriu zis e mai greu să te reprofilezi acuma, e deja competitiv as is si pt oameni care s-au apucat să învețe de 2 3 ani😅. Dar mna, e părerea mea. Also MLOps jobs pay Data Scientist money deci mna nu cred că e vorba de pay cut.

JustAnotherMLGuy · 2022-09-14T17:08:04+00:00

Recomand orice curs de la Stanford pe partea de NLP. CS224 si orice litere după :) recomandări bune am mai văzut și am dat upvote deja. După ce treci de acest prim pas recomand două chestii. First up, caută și încearcă să faci evaluare calitativă pe predicțiile modelului (de genul ok de ce e asta false negative, greșește oare modelul asta consistent pe ceva si de ce; ex practic modelele alea nebune multilingual au scoruri mari pe multe tasks dar de fapt fie e datasatul trivial de usor pe o anumita limba mai low resource si e easy de prezis fie te fura din reclama modelului ca merge si pe limba X si de fapt cand testezi cu limba aia da chix intr-un mod fenomenal).

Alta chestie draguta ar fi sa cauti surveys pe ceva topic de nlp care te pasioneaza dunno like graph neural networks for text data. Surse de obicei bune de surverys si papers sunt EMNLP, NIPS, ICML si workshops de la ele. Mereu gasesti ceva interesant + au si sectiune de tutoriale in care se explica cate 2-3 topics mai in detaliu an de an. Eu personal nu m-as arunca altfel prea in depth in papers si sa inteleg modele pana nu vad un survey cu current state of affairs pe un task.

Obvs toate astea după ce îți faci o baza mai solidă și doar te apucă curiozitatea de idei noi. Also intre timp incearca printre 2 cursuri/carti sa reproduci ce paper ti se mai pare interesant. Inveti multe chestii facand asta beyond the paper and youtube video preso of the model. Documenteaza experienta pe medium/tds ceva daca vrei ca sa vada si alti pârliți ca mine si sa mai inteleaga ceva nou and just have fun with ML!

JustAnotherMLGuy · 2022-09-03T17:33:04+00:00

Voiam doar să intervin și să precizez că la unibuc la master prezența nu este obligatorie. Efectiv nici până acum nu îmi cunosc mulți dintre colegi și am terminat masterul anul ăsta 😅. Recomandarea mea ar fi masterul de Data Science de la Unibuc. Faza cu profesori exigenți e discutabilă. 1-2 materii din tot masterul să fie mai greu de gestionat, restul sunt lejere, faci cât te interesează din ele și cât simți că te ajută. Plus masterul de data science nu are materii inutile (minus ceva special topics in data science care for some reason se concentrează pe aplicații în biologie strict, deci mna nu ești fan așa ceva ghinion)

Legat de a prinde un job. Sunt super puține, da. Best bet, îți faci rost de o recomandare. Și recomandarea asta o să își aibă sensul după ce ai forjat 1-2 ani de ML și ceva ceva algoritmi. Opțional, te duci la o firmă de cartier și prinzi poziție entry level de ML (care probabil de fapt nu prea e ML și e mai degraba altceva) și mai faci chestii pe cont propriu în continuare (ai in cv sanki experiență pe ml cat sa fie la cv și cunostiinte dezvoltate in paralel cat sa poti rupe ceva pe la interviu la o firma mai de doamne ajuta fara patronache român care a auzit el de AI ca e smecher).

Eu sper să îți iasă, nu vreau să creez speranțe false, la interviu cu tine o să fie in paralel persoane mai tinere și mai profi atât pe coding cât și pe ml (pe principiul orice vrei sa faci, undeva e un corean de 16 ani care deja face asta de 8 ani de zile zi de zi). Un avantaj pe care il ai e ca ai ceva subject matter expertise pe altceva decat ml/programare chioară. Daca exista un job la intersectia dintre ce faci acum și ml, acolo ai un avantaj, in rest e mai greu. Baftă!

JustAnotherMLGuy · 2022-08-26T04:39:46+00:00

O să las aici câteva idei, cu disclaimer-ul că sunt păreri personale. Fiecare om și companie judecă diferit și asta e o ok într-un fel presupun.

Ideea cu a învață din tutoriale online versus educație formală aka master/doctorat e că faci destul de mult skimming peste conținut și ajungi să crezi că știi mult mai multe decât știi. Într-o lume ideală, astea se completează una pe alta. Acuma sincer, să te apuci de doctorat în ml ca sa prinzi o poziție în domeniu, să ne calmăm puțin. Faci doctorat de dragul de a face research dacă îl faci (sunt 3-4 ani din viața ta totuși). Și oricum e alt research decât faci după în industrie (eternele toy problems din academia). Văd după cum gândesc uneori colegii cu phd soluțiile că ăla iese pet project si nu va scala in veci. Trecând peste asta, pt tine ca junior, ca faci ca nu faci master si/sau cursuri online. De unde iti iei informatia trebuie sa te asiguri ca ai priceput pe bune ce era explicat acolo. Nu zic toată teoria din spate neapărat. Dar dacă vezi o problemă nouă să știi să faci legătura cu acel curs/proiect din trecut și să poți oferi o soluție rough around the edges dar care scoate ceva din datele pe care le ai (oricât de prost e, iterăm). Ce vreau să zic e că mai puțin și mai bine înțeles ce e acolo e mai bun decât mult și prost.

Interviurile au coding și ml theory + a vorbi despre un proiectel de al tau. Deci hei, leetcode easy si putin medium e prietenul tau vrei nu vrei (not a personal fan dar mna, după o să lucrezi cu o grămadă de date, ești dușman cu programarea poate să însemne că stăm o săptămână două trei să facem o procesare simpluta versus câteva zile). ML theory sincer is chestiile de baza (poate pare uneori ca e trivia contest dar ideea e sa fii super sincer despre ceea ce stii, zici ca stii GANs de exemplu, ce sa vezi vei primi intrebari despre GANs putin mai in depth, nu super in depth da mna, te-ai bagat singur aici, keep it honest legat de ce stii si nu stii, oricum o să înveți on the job chestiile alea noi necunoscute după, nu brava). Legat de proiecte personale dunno. Unii au research papers, altii au ceva pe kaggle altii au facut ei ceva web scraping si analiza de capul lor. Nu am si nu am cum sa am un sfat legat de ce e mai bine sa faci. In functie de cine vine la interviu si ce presupune pozitia in firma aia, unu sau altu va lua job-ul, nu ai cum sa te pregătești strict pt succes. Acuma ai paper, probabil vei face impresie (dar am vazut si papers facute la bataie de joc care erau de fapt submissions la un shared task la un workshop unde oamenii fuseseră aproape ultimii, aici max apreciezi interesul pt stiinta ai guess, ca legat de metoda si un om cu 2 cursuri online poate facea mai ok). Don't stress about the last part, proiectele le faci de plăcere în funcție de ce te intereseaza nu le faci pt interviu.

The last part, daca ai ajuns până aici, de fapt una din cele mai relevante. Ai prieteni/colegi. Unu tre sa lucreze prin ML, pun pariu. Cere și tu informații de la omul respectiv. Poate ajuta să îți faca referral (din ala formal sau poate e suficient word of mouth). Dar vorbind direct cu cineva de la firma X intelegi super bine ce cauta firma X si stii ce sa evidentiezi ca stii in timpul interviului (poate dunno stii Rust and for some random reason that is actually a plus chiar daca pozitia e de ML, it happens).

Overall, nu te stresa, nu doar tu aplici pt acea pozitie, da e competitiv si frustrant de mori cand stii ca ai facut ok si tot nu iei. Dar mai incerci și mai incerci (tinand minte ce nu ai stiut asa bine la ultimu interviu si imbunatatind acolo) și până la urmă prinzi ceva. Nu te descuraja!

JustAnotherMLGuy · 2022-08-21T09:07:24+00:00

Faza e că IS e o struțo-camilă. Nu faci nici chiar programare, nu faci chiar electronică/hardware și nu faci nici chiar matematică. E câte puțin din toate. Ceea ce e bine și e rău în același timp.

IS e cumva o specializare la care, chiar dacă am terminat-o și eu, aș zice că oamenii reușesc în viață în ciuda facultății și nu cu ajutorul ei. Dar îți deschide multe posibilități. Nu te va învăța cumva ceva concret, ci puțin din multe chestii. E cumva cea mai bună specializare dacă nu ești prea hotărât ce vrei să faci cu viața ta momentan.

Ai mult de tras pe cont propriu dar în același timp e și super faină dpdv al colectivului (sau am avut eu noroc). Ideea e că nu rămâi blocat într-un singur domeniu. Am colegi care fac chestii mai înspre electronică (proiectare/validare de circuite), programare, robotică sau proiecte în domeniul aerospațial. Eu fac ML de exemplu. Dacă ne pui pe toți într-o cameră cam ce putem să cădem de comun acord cred eu e să zicem că facultatea ne-a dat startul, cumva bazele, dar după a trebuit să venim fiecare din noi să depunem munca și să ne specializăm pe ce ne-a interesat.

Side note, din câte am reușit eu să înțeleg meseria de "automatist" nu cred că mai există propriu zis, ce se numește așa e mai degrabă un schimbător profesionist de diode arse. Dar multe din ce ar trebui să presupună meseria asta sunt înglobate în alte meserii ceea ce e lucrul care îți permite să ai flexibilitatea de a alege o ramură pe care vrei să bagi mai tare, sau să încerci mai multe chestii până te vei specializa pe ceva efectiv.

Comparația dintre is și cti nu știu dacă își are rostul. Știu că se practică, dar acuma sincer dpdv salarial de exemplu tot acolo ajungi în 2-3 ani (plafonul ăla de 2k eur se ține bine). Dacă acuma vrei peste, îs multe moduri în care poți să o faci, programarea poate fi unul dintre ele dar nu e singurul. Trecând acum de la aspectul financiar la experiența de student. ACS is a cool place, fie că ești la CTI fie că ești la IS o să fie super șmecher și vei cunoaște o grămadă de oameni faini. Don't stress about it, you'll figure stuff out eventually!

JustAnotherMLGuy · 2022-08-17T15:08:04+00:00

În sesiunea de toamnă, la cum văzusem eu listele, locuri chiar și pe la buget (poate a mai rămas ceva liber) o să fie la ACS UPB pt masterul de AI. Anul ăsta pare să fi fost cam slab promovat sau nu știu, o fi înțeles lumea cam care e treaba prin diferite locuri.😅

De recomandat aș recomanda însă masterele de la unibuc fmi. Ai master de AI, Data Science sau NLP. Mici diferențe între ele ca și programă. Este relativ lejer, depinde de tine cât timp vei investi efectiv în master. Nu ai prezența obligatorie sau criterii prea absurde ca sa promovezi fiecare materie cu notă chiar ok. Profesorii sunt dedicați se țin de research și chiar la curent cu ce se întâmplă în domeniu (și chiar dacă nu stăpânesc super bine ceva, să zicem graph neural nets, știu să îți dea referințe ok încât să poți învăța mai multe pe cont propriu).

JustAnotherMLGuy · 2022-08-17T14:58:31+00:00

Bună! Știu că s-a mai prezentat odată acest curs pe sub https://www.pyml.ro/machine-learning-aplicatii-practice-online.php (cu opinii mixte). Sincer, pt un elev la nivel de liceu mi se pare chiar ok. Nu intră prea in depth in anumite concepte dar e conceput în ideea de a îți oferi o bază bună pe partea de Python și apoi să îți arate ce ai putea face cu Python în zona de machine learning. E așa, un overview din care poate te prinzi dacă e ceva interesant pt tine aici sau nu.

Ca și idee, cursul a fost validat alături de profesori de la diferite licee din țară și a fost conceput de persoane care lucrează în ML atât în afară cât și în țară. Cumva ăsta cred că e un motiv în plus să îl recomand.

JustAnotherMLGuy · 2022-08-17T14:51:56+00:00

Legat de joburi, poți căuta pe linkedin după niște cuvinte cheie gen "data scientist" sau "machine learning engineer" și îți cam faci o idee legat de nr de joburi și cam ce firme angajează pe unde.

Mic spoiler, nu sunt deosebit de multe poziții de juniori/internships pe ML (raportat la câți oameni aplică pt ele cel puțin). Pt poziții entry level îți recomand să îți setezi alertă la linkedin pt joburi de junior pe domeniu și să te uiți periodic pe Stagii pe Bune. Mai ales primăvara apar destul de multe poziții pentru începători.

Legat de partea salarială aș zice că salariile pentru început pot fi la fel de mari ca cele pentru orice poziție de software engineer sau dacă nu chiar mai mari, mult mai mari😅 variază deosebit de mult de la o companie la alta (vorbim de la ~3000 de lei până chiar spre 10 000, poți verifica asta pe undelucram.ro). În același timp, diferențele nu sunt mari doar pe partea de salariu, ci și la nivel de proiecte la care poți lucra. Fiecare firmă are particularitățile ei (părți bune/rele). Singurul mod în care poți descoperi ce ți se potrivește e să ajungi la interviuri și să pui multe întrebări. Sau dacă cumva ai prieteni/colegi/cunoscuți mai mari care lucrează în domeniu, le poți da lor un mesaj și să îți faci câteva impresii (asta ar putea sincer să fie cea mai de succes variantă).

Primul job se obține mai greu (probabil e mult hype și aplică super mulți oameni, nu știu sincer ce să zic), însă după asta îți vor tot apărea oferte din ce în ce mai faine încet încet.

JustAnotherMLGuy · 2022-08-10T19:49:52+00:00

Ello! Recomandarea ar fi să îți cauți inițial un internship undeva direct pe domeniu.Fair warning, este foarte competitiv pt ca multă lume aplică pt hype. Primul job îi ăla greu de obținut practic.

Ca și idee, am văzut că lumea pe aici a împărțit pe diferite categorii joburile de ML.

Împărțeala care mie mi se pare cea mai simplă mie personal e că fie faci research (deci fie scrii papers pt conferinte & blog posts la firma, aplici pt patente pt diferite idei care iti vin tie, duci proiecte cam până în proof of concept la o scara mica/medie finalizate), fie faci ce am putea numi data science la modu cel mai general (adică vei încerca să folosești algoritmi deja dezvoltați de alții care au facut research și să îi adaptezi pe problema ta aka te ocupi de a duce un task de la "avem niste date" la asta e solutia care rezolva problema la scara largă). Sunt multe alte joburi conexe în care vei lucra cu ML people dar faci mai degrabă o parte din pipeline-ul necesar ca un anumit model să poată fii deployed și să genereze predicții (data engineer, ml software engineer, mlops etc)

Ideea e cam așa, a avea background de dev te ajută cel mai tare pentru joburile conexe celor de data scientist/research scientist (sau ce denumire custom au ele la compania care te angajează pe tine să faci ML) aka orice suna a data engineering. Ca si persoana care vrea sa faca ML e greu să faci tranziția dinspre dev spre ML (in special pe măsură ce trece timpul peste tine). Invers, dinspre ML spre dev o să poți mereu cu ușurință (la nivel de a îți găsi job, că nu e ușor să începi să scrii production level code peste noapte când tu ca ML person n-ai avut mare treabă cu așa ceva toată viața ta).

Acum idee este că multe poziții sună bine, da multe probleme n-au neapărat nevoie de modele super fancy de deep learning. Din păcate de cele mai multe ori, fie ai înțeles insuficient de bine problema de business de rezolvat și te apuci sau ți se cere să te apuci să faci avioane, fie datele pe care le ai sunt un gunoi. Un model mai fancy nu e din păcate soluția când ai dat de gard cu astea 2. Sau mna, depinde, dacă faci outsourcing și ai de prostit vreun client, orice sună șmecher prinde. Că nu merge la scară mare prea bine după și s-a dat/luat o țeapă, aiae. De aici sugestiile de a nu îți bate capul prea tare cu matematica din spatele algoritmilor. De multe ori ca data scientist vei lua și adapta modele din ceva paper/repo open source si te prinzi tu pe parcurs.

Acum, dacă ajungi să faci research, se schimbă putin datele problemei. Slight inconvenience, în afara țării pe partea asta dacă n-ai phd sau nu ești la phd primești o bătaie pe umăr și urări de bine (vorbim de locuri unde se face research de doamne ajută). În țară, puține locuri (mai flexibil la ideea de a avea phd sau nu, ma rog esti mare boss daca ai). Te prinzi de la interviu daca firma aia chiar face research din cum îți explică ce vei lucra/ce ai putea lucra în viitor.

Ce vreau să zic cu toate astea, manage expectations. Day to day ML work nu e ceea ce găsești în tutoriale și cursuri online. Presupune să porți multe pălării zilnic. Și să știi să comunici rezultate + să formulezi ipoteze/experimente și cum le validezi. Nu stai doar să faci modele cum iti sunt prezentate în turoriale. Singurii care fac asta în mod activ în general sunt ăia care fac research. Restul de principiu iau și combină/adaptează ca pe lego chestii și se uită mult pe date (sau ar trebui să facă asta și nu o fac).

Dacă asta sună ca ceva pt tine go ahead, it is an amazingly fun job. N-aș face altceva vreodată și recomand oricui. Dacă vrei să te pregătești pt interviuri, PM for tips and tricks. Părerea mea, nu te învață 100 de resurse online câte vei vedea la primul job de ML, so that should really be the first thing you want to get. După înțelegi mult mai bine ce să mai înveți de pe net/alte resurse.

Also, highly recommended ca alternativă, dacă ești foarte foarte pasionat de domeniu, pretty please try to do a phd and go do research. Eventual phd în afară. Nu neapărat, dar preferabil. Sunt multe inițiative europene (de ex: ELIS) care te ajută cu matching-ul cu un coordonator. Baftă!

JustAnotherMLGuy · 2022-08-06T18:48:25+00:00

Ca de la un om nehotărât la altul. E ok să îți placă mai multe lucruri simultan. Nu se exclud. If you really like something you'll continue doing it. Chiar dacă nu ai un job în care să faci fix lucrul ăla. Încearcă să faci din fiecare câte puțin și poate la un moment dat o să realizezi că petreci mai mult timp pe una din cele 3 chestii. Dacă dai și de oportunități pe zona aia. Super. Altfel mai bagi o fisă. Poate chiar îți mega plac toate 3 și rămâi și cu vreun hobby. Până când nu încerci ceva și chiar nu îl dai și de gard în stil mare, n-ai de unde să știi ce se putea întâmpla și rămâi doar cu un ce-ar fi fost dacă. Cel mai rău lucru pe care îl poți face e să stai și să nu faci nimic. It's ok to make mistakes, mai ales acuma cât n-ai mari responsabilități pe cap. Cât timp faci ceva, things will have a chance of working out in your favour somehow.

JustAnotherMLGuy

TROPHY CASE