Несколько лет назад, когда солнце садилось в старшие классы, класс 2016 года, возможно, принял самое важное решение в своей жизни - куда они направились в колледж. В итоге я выбрал Калифорнийский университет в Беркли (после моего первоначального списка более 45 D :) в основном для его программы по компьютерным наукам (а затем и по науке о данных). Войдя внутрь, я знал, что буду постоянно окружен одними из самых ярких умов нашего времени в мире, и что это будет постоянная, но полезная борьба, чтобы не отставать. Этот вызов был более соблазнительным, чем сдерживающим, но изречение «рыбка в большом пруду» содержало больше правды, чем показывал мой первоначальный острый школьный менталитет. Временами было легко почувствовать, что огромные массы студентов в классах (более 1600 в моем вводном классе CS, а сейчас их еще больше) увлечены огромными массами учеников, уступающими острым умам, которые, казалось, специализировались по каждой теме с тех пор, как были родившийся; Моя политика делать что-то шаг за шагом держала меня в покое - что бы ни случилось, случилось по какой-то причине, и в конечном итоге все получится.

Одна вещь, которая действительно сработала в краткосрочной перспективе, - это мои друзья: я подружился с абсолютными гениями и встретил еще больше талантливых людей, с которыми у меня был большой (как в положительном, так и в отрицательном смысле, как мы знаем, «несчастье любит компанию») опыт. Да, удручающая страница мемов временами была очень интересной, и я действительно сомневался, что мне было бы лучше в другом месте, но именно это Беркли делает с вами - он делает вас сильнее в этих трудностях, потому что вы достаточно устойчивы, чтобы получить через это. Теперь, когда половина из них закончилась, я могу сказать с 95% уверенностью (и альфа-значением 0,05), что я бы не отказался от этого опыта ни в каком другом (может быть, для этого требуется отдельный пост, посвященный двум годам?).

Летом 2018 года я переехал в совершенно новое место, в дом одного из моих соседей по комнате в Техасе. Это был бы опыт колледжа, которого у меня никогда не было: шанс стать полностью независимым, возможность познакомиться с новыми людьми и попробовать что-то новое. Начало было пугающим и медленным, потому что мне приходилось ездить везде (я действительно не ездил по автострадам в Калифорнии), и я действительно не знал никого в этом районе, но я знал, что это сейчас или никогда . Я поехал в Плано, чтобы встретиться с упомянутым соседом по комнате в свой третий уик-энд в Техасе (вторые выходные были фактически потрачены еще в Калифорнии, в то время как первые обустраивались и привыкали к моему окружению) и однажды выбрал неправильный съезд, потому что шоссе в Далласе сумасшедшие. ! Я не шучу - даже Google Maps путается в этом регионе; это как если бы вы проезжали Техасский Бермудский треугольник. Так что, если даже Google не может маневрировать в этой области, у меня есть оправдание, что я тоже не смог, верно?

Немного отступив, я приехал в Техас из-за летней стажировки в гиганте финансовых технологий Fidelity Investments, где я должен был работать стажером по разработке программного обеспечения (но это быстро изменилось). Адаптация прошла относительно гладко, и в комнате было приличное количество стажеров, даже несмотря на то, что я присоединился к первой из пяти дат начала - всего в кампусе Вестлейк будет 140 стажеров к тому времени, когда все присоединятся! Прямо перед финальной неделей я поговорил по телефону со своим менеджером, и он упомянул возможность работы над проектами машинного обучения. Это сразу же взволновало меня, потому что в то время я проходил курс обучения искусственному интеллекту, и я наконец-то получил шанс действительно запрыгнуть на этот поезд модных словечек.

Первая неделя была немного ухабистой, потому что мне сказали, что я буду работать с НЛП в R (оба эти региона были относительно незнакомыми территориями, если не считать базового воздействия на проект, которое я получил на занятиях). Большую часть времени я тратил на изучение тем и написание фрагментов абстрактного кода, который потенциально мог быть полезен для любого набора данных, который мог быть брошен мне. Тем не менее, именно в течение этой первой недели мне пришлось по прихоти организовать обед для стажера и встретить так много замечательных людей. Я думаю, будет справедливо сказать, что около 70% из них ходили в школу в UT Dallas и около 95% из них были из Техаса; Я не только учился в другой школе из другого штата, но и был даже не из того же региона, поэтому сразу выделился среди остальных. Прозвища «Калифорния» и «Калифорнийский университет в Беркли» быстро стали ассоциироваться со мной (вместе с «будущим техническим директором», появившимся позже), но, честно говоря, это было своего рода приятное чувство - отличаться от остальной толпы, чувство совершенно новый по сравнению с тем, что в Беркли (так как я даже из того же округа). Это облегчило знакомство с людьми, так как было так много нового, о чем можно было поговорить, и тот факт, что все здесь такие доступные и дружелюбные, определенно помог.

Помимо того, что я нашел солидную группу друзей, с которыми можно было поиграть в пинг-понг за обедом (мы называем себя #LITerns), я встретил множество сотрудников и менеджеров (даже нашего вице-президента и менеджера моего менеджера!) В моем бизнес-подразделении. Быстро распространились слухи, что я из Беркли и был стажером, работающим над ML (что было круто, потому что в каком-то смысле я стал пионером этого для этой группы, но также было неудачно, потому что мне не с кем было работать в моем офисе). У моего первого проекта было быстрое время оборота: я использовал Affinity Propagation с расстояниями Левенштейна (что за возврат!) Для кластеризации описаний строк заказа продуктов на Python! (Обожаю Jupyter Notebook ❤). Это приложение было моим первым настоящим сольным проектом машинного обучения, и я был очень взволнован результатами - этот опыт даже привел к тому, что Affinity Propagation стала моим любимым алгоритмом кластеризации. Фактически, этот проект также стал причиной, по которой я решил подписаться на CS 189 (Машинное обучение) осенью; Раньше я даже не был уверен, готов ли я пройти курс, и если по какой-то причине я сделал это, я думал о том, чтобы пройти курс P / NP. Я представил этот вариант использования своим руководителям по техническим вопросам, которые работали в офисе Merrimack в Нью-Гэмпшире, и результаты пролили свет на новую информацию, которая раньше не была получена о данных. Честно говоря, я думаю, что мой менеджер и технические руководители были впечатлены больше, чем я заслуживаю, поскольку библиотеки и сообщения в блогах с открытым исходным кодом действительно научили меня всему, что я знал для этого проекта. Тем не менее, это позволило мне встретиться с боссом моего босса (я люблю называть ее большим боссом), и мы приятно поболтали о моей работе и жизни. Мне даже пришлось подключить свой проект SUSA (Статистическая ассоциация студентов бакалавриата) в прошлом семестре, потому что у нее была подруга, дочь которой искала жилье в Сан-Франциско; поэтому я порекомендовал ей веб-приложение моей команды (и она сказала, что отправит его своей подруге!). Как будто этого было недостаточно для прилива адреналина, наш вице-президент уже знал меня, но теперь хотел организовать встречу со мной и другим сотрудником, который работал с нашими базами данных, чтобы обсудить мою идею об использовании свободного места на сервере!

Однако не всегда было хорошо. Были времена, когда я помню, как говорил своим друзьям дома: «Из-за этого я больше не хочу быть специалистом по обработке данных», потому что было слишком много данных, с которыми нужно было иметь дело, или я не знал, что делать с EDA (исследовательский Data Analysis), или у меня просто не было немедленной технической поддержки, в каком направлении двигаться. Несколько недель я был так взволнован тем, смогу ли я оправдать ожидания, если мои модели закончат работу, пытаясь решить эту сложную проблему NP и даже о вещах, не связанных с работой, таких как портящаяся еда, подготовка к CS 189 и обязанности SUSA.

В эти темные и (буквально) бурные времена (потому что летом в Техасе бывают грозы с градом размером с бейсбольный мяч - какая даже погода), я благодарен своей семье и друзьям в Техасе и Калифорнии за то, что они помогли мне получить через. Беседы с моим менеджером всегда сразу же вдохновляли меня, потому что его волнение по поводу моей работы напомнило мне, почему я был там и что я хотел узнать и чего достичь к концу этой стажировки. Честно говоря, мне очень повезло, что меня окружают такие замечательные и беспроблемные люди; Я даже не хочу думать о том, чтобы уехать и, возможно, никогда их больше не увижу. Вот почему я пока остановлюсь на основных моментах своего лета:

  • Первый ланч для стажера, на котором нам пришлось объединить столько столов, чтобы вместить всех нас (и вскоре это стало обычным явлением)
  • Играем в пинг-понг и корнхол за обедом
  • Случайный «поход», который мы предприняли, чтобы вернуться из кафетерия в наше здание.
  • Посещение Калифорнии в выходные, посвященные Дню поминовения, и развлечения с семьей
  • В гостях у моего соседа по комнате в Беркли в Плано (как будто я вернулся в Калифорнию?)
  • Просмотр финала НБА
  • Участие в мероприятии Fidelity Cares, где мы привели в порядок зоопарк Далласа ко Всемирному дню окружающей среды.
  • Играем в футбол с другими коллегами и стажерами после работы
  • Встретился с некоторыми из #LITerns, чтобы получить Torchy’s, потому что я действительно хотел попробовать их тако
  • Турнир по вышибалу Fidelity Interns и Leap Alumni (где мы заняли 2-е место!)

Поскольку осталось больше половины моей стажировки, я не могу дождаться всех других интересных событий в магазине (с #LITerns, новыми друзьями-стажерами и друзьями из Беркли, также проходящими стажировку в Техасе), а также новых алгоритмов машинного обучения, которые я собираюсь узнать (и реализовать!) и новые возможности, которые появятся на моем пути.

#FidelityAssociate