誰說半路出家不會有好結果？看這位小哥辭去6年芯片開發工作，轉行成為無人駕駛&機器學習工程師并在一年后拿到了寶馬Offer。

BMW福利之Employee Car Program

▍背景

我從事了6年的電腦芯片設計的工作。在此之前接受了“傳統”的大學教育，在密歇根大學本科就讀計算機工程師專業，研究生攻讀電子工程師專業，于2009年畢業。畢業后我在AMD波士頓公司就職，做各種電腦芯片的設計和改進。開始的幾年動力十足：我在這個產業里做尖端開發，參與制造數百萬人使用的產品。我感覺一直在前進。

▍轉型契機？

然而約2014年底，半導體產業發展遲緩，產業重新整合的消息不斷。我更期待一份有巨大發展潛力的職業，所以我知道是時候轉型了。剛好這個時候大型開放式網絡課程MOOCS如火如荼地發展，所以我借此平臺學習了網頁開發，安卓開發，機器學習，人工智能。其中ML／AI是最具發展潛力，兼有趣味的方向，于是我決定深入這個領域。

我的2015年度目標是成為機器學習專家。下班后和周末學習Coursa上的Andrew Ng’s machine learning課程，讀/r/machinelearning sub-Reddit上的帖子（這里的信息有些雜亂），選修ML在線課程如Andrej Karpathy’s博客。

但是在堅持全職工作的前提下，只有周末有精力去學這些。科技發展迅速時不我待。靠著近兩三年的儲蓄，我準備辭去工作專心學習。傳統大學教育顯然不適合。首先它不能保證畢業有足夠的資質找到工作，性價比低。而且大學我經常翹課在家自學，所以在線課程是我的絕佳選擇。佐治亞理工有一個新項目OMSCS，能入選這個項目是極好的。而Udacity也發布了機器學習微學位項目，這個周期更短，而且側重于產業實踐。

最終在家人朋友的鼓勵下我在2016年1月辭去了在AMD 6年的工作。計劃5-6個月完成機器學習微學位的課程，做一些個人技能提升項目，然后在2016最后一個季度進軍ML／AI領域。

▍ML工程師成長大事記

計劃不如變化快，以下是2016年實際發展的時間線：

• 一月：離職，放松幾個星期

• 二月：學習機器學習微學位，與此同時學了前后端網頁開發微學位課程（Front-End Web Developer Nandodegree），因為我對網頁開發還是很有興趣

• 三月：跟父母在泰國度假

• 四月：在日本度假一周，結束前后端網頁開發微學位課程

• 五月：完成機器學習微課程最后一個項目。開始學Youtube上的CS231n課程。計劃在機器學習微學位中做一些特別的項目

• 六月至七月：與CS231n度過一段甜蜜時光，也打了很多游戲

• 八月：完成CS231n。受AlphaGo的鼓舞，決定做增強學習給機器學習微學位畫上完美句號

2016年9月，又有更有趣的事了：Udacity發布了9個月的無人駕駛車輛微學位項目（Self-Driving Car Nanodegree）。對我而言，能將人工智能和機器人結合是最有趣有實踐意義的事了。剛好上半年側重于深度學習和計算機視覺，并且達到了讓我在這個領域找工作的水平。于是接下來的2016年是這樣的：

• 九月：完成機器學習微學位。歡天喜地申請無人車微學位項目。

• 十月：被無人車微學位項目接受！

• 十一至十二月：學習無人車微學位課程。

▍針對找工作的自我包裝

2016年12月中旬完成了無人車項目的前三個課程項目：基礎道路探測（ basic lane detection），交通信號分類（traffic sign classification），和 行為克隆（behavioral cloning）。按照Udacity的計劃可以得到很多找工作時有代表性的工作經驗，但是我還想拓展一些。比如說物體探測就很酷，所以我決定給自己的發展目標定位在深度學習基礎上的物體探測研究。最終用時四星期在很火的TensorFlow的目標檢測算法（SSD）基礎上完成了交通信號探測項目。

還有一個重要的機會是一起做 ”基于深度學習的物體探測項目”的同學創立了波士頓無人車研究見面會。借此接觸到了很多高含金量的機會。

▍找工作！

★申請

2017年1月底開始正式找工作。我主要投與無人駕駛相關的深度學習和計算機視覺崗位。同時也申請了AI芯片設計（一份面試邀請都沒收到）和一般的機器學習崗位。申請渠道就是LinkedIn，AngelList，各大公司官網和波士頓第三方招聘。一共投了90多份申請。

★面試問題

我一般被問到這樣兩種問題：（1）機器學習&計算機視覺 （2）機器學習相關編程。

對于問題（1），圍繞著ML尤其是DL概念，提問ML／DL如何應用到計算機視覺，以及“傳統”的計算機視覺概念（透視變換，邊緣探測，線條探測等）。并且有很多問題是關于障礙線定位，和障礙探測算法優化。

面試也主要關注于我在DL和計算機視覺做的項目——我的動機，過程，項目對我的提升。有個特別的不停出現的問題是：“你在課程項目外是如何提升的？”。所以很重要的一點是你對這個領域的興趣，你想在這個領域之內和之外想要做出什么創造。

對于問題（2），面試官想要了解我對機器學習的大致興趣，問到了諸如面試題庫Cracking the Coding Interview或LeetCode上的問題。但是CTCI和LeetCode只刷了幾個星期，所以回答的一般。

★拿到的面試機會&Offer的數量

最后在三月中旬，90份申請里我得到了9個面試機會，10%這個比例還可以接受。9個面試里4個進了終面：兩個是全職崗位兩個是實習。4個都面的很好都拿到了offer。兩個月的找工作經歷我得道了2個全職工作，一個無人車實習，一個自然語言處理實習機會。最后我接受了BMW的正式工作機會。

▍BMW申請細節

★申請

二月初Udacity發布了BMW的多個針對基于深度學習物體探測技能的職位招聘信息，尤其對參與過深度學習物體探測項目對候選人感興趣。瀏覽過后我對軟件開發／機器學習這個崗位最有興趣。這個崗位關注于ML在BMW自動駕駛的應用上。

★面試

投出簡歷后的一兩個星期接到了面試邀請。首先是一通電話面試，然后是在線面試。都是關于ML和計算機視覺以及他們在無人車上的應用。在線面試有問答和自述環節，解釋數據、機器學習。面試前給我發了主題我準備的很開心。

★Offer

在線面試是個超贊的經歷。這里有很棒的團隊，有趣而又不可或缺的工作角色。雖然已經收到了幾個offer但還是更期待這份工作。刷了幾個月郵箱終于收到了offer! 跟HR討論過細節就正式動身穿過大半個國家開始新工作了。

★一些心得

一年前投入到未知領域，辭去芯片設計工作學習，有些人可能覺得很奇怪。但我有自信(也可能是無知）我做的是正確的選擇，而且堅信一定會行得通。希望我轉行并拿到BMW機器學習崗位的經歷能帶給大家一些參考和鼓舞!

來源：medium

總結

以上是生活随笔為你收集整理的我转行成为机器学习和无人车工程师，并收获Offer的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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