Frage:
Wie wachsen Sie in einer Fähigkeit, wenn Sie der Unternehmensleiter in diesem Bereich sind?
SCB
2016-10-18 12:51:09 UTC
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Ich bin Mitglied eines kleinen Startups. Als wir beschlossen, ein bisschen KI in unser Produkt aufzunehmen, wurde ich gebeten, dies zu untersuchen, einfach weil ich es interessant fand und einige KI / Maschinelles Lernen-Kurse an der Uni (Undergrad) besucht hatte.

Heute bin ich jetzt der Leiter der zentralen KI-Komponente unseres Produkts. Das einzige Problem ist, dass ich mehr Erfahrung in diesem Bereich brauche (und möchte).

Wenn dies eine übliche Position wäre, würde ich davon ausgehen, dass ich einer großen Abteilung beitrete und Zeit damit verbringe, unter Senioren zu lernen und zu wachsen Entwickler mit viel Erfahrung auf dem Gebiet. Das alte Sprichwort "Umgib dich mit Menschen, die besser sind als du".

Aus heutiger Sicht sind die meisten Entscheidungen, die ich aufgrund mangelnder Erfahrung treffe, Versuch und Irrtum, was uns verlangsamt. Ohne den Zustand der Branche vollständig zu verstehen, verbrachten wir oft viel Zeit mit der Implementierung einer Lösung, um einen Monat später festzustellen, dass wir das Rad neu erfanden oder etwas unternahmen, von dem bekannt war, dass es unwirksam war. Und natürlich werde ich den Leuten in der Firma, die unter mir KI-Arbeit leisten, nicht das beste Wachstumsumfeld bieten.

Zugegeben, ich habe definitiv viel an Fähigkeiten zugenommen, seit ich es getan habe Ich habe in meiner Position angefangen, aber ich würde immer noch zögern, mich als etwas anderes zu bezeichnen, als eine "mittlere" Fähigkeitsstufe auf dem Gebiet zu haben.


Um dies für jeden zu einer wertvollen Frage zu machen:

Welche praktischen Schritte könnten mein Unternehmen oder ich unternehmen, um uns in einem Bereich, in dem die Erfahrung des Unternehmens mehr oder weniger autodidaktisch ist, schnell auf den neuesten Stand zu bringen?

In unserem Fall ziehen wir wahrscheinlich nicht an Ich habe nicht die Ressourcen, um massive Erfahrungen einzubringen, aber jeder Rat dazu wäre immer noch willkommen.

Sie werden nicht * schnell * auf den neuesten Stand kommen.
Sehr gute Frage.Lernen am Arbeitsplatz ist alles schön und gut, aber manchmal hat man das Gefühl, dass etwas fehlt.Es ist oft schwierig, die Zeit zu finden, um Best Practices, Tricks des Handels usw. zu lernen.
Lesen, üben, codieren, diskutieren usw.
Ohne es vorher wirklich so anzuerkennen, hast du mir klar gemacht, dass ich auch in deinen Schuhen stecke.Gute Frage.
Meiner Meinung nach werden Sie sich natürlich verbessern, wenn Sie diesen Prozess des Versuchs und Irrtums durchlaufen.Im Gegensatz zu einem Hobbyisten kann man sich nicht einfach von etwas Unüberlegtem entfernen.
Sie arbeiten in der F & E-Welt der SW-Entwicklung.Es unterscheidet sich stark von der Web / CRUD-Entwicklungswelt.Sehr selten gibt es in der F & E-Welt einen "erfahrenen Experten". Das erwartet Ihr Unternehmen von Ihnen.Während Versuch und Irrtum in Ordnung sind, wenn Sie anfangen, etwas zu lernen, sollten Sie sich irgendwann besser auskennen und anfangen, tatsächliche Gründe für die Richtung zu haben, die Sie einschlagen.Es scheint nicht so, als würdest du auf die nächste Stufe wachsen.Sie sollten anfangen, einige der formaleren Problemlösungstechniken zu erlernen, um zu lernen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Dies ist im Grunde eine Kauf- oder Bauentscheidung.Ein Unternehmen könnte einen Experten einstellen oder seine vorhandenen Mitarbeiter erfahren lassen, was sie benötigen.Es gibt keine kostenlose Option.
Als ich die Zusammenfassung der Frage zum ersten Mal las, war meine interne Reaktion "Sie wachsen in einer Fähigkeit, indem Sie eine Führungskraft darin sind" :) Der Meister von etwas zu sein, hat einen Weg, uns zum Lernen zu drängen.
Nur für den Fall, dass Sie nichts davon wissen, empfehle ich das Buch "Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz".
Mach einen Doktortitel in KI oder beschäftige jemanden, der hat!Idealerweise möchten Sie mindestens 3 Personen, die an verschiedenen Universitäten promoviert haben.
Extrem ** gute ** Frage.Ich hoffe nur, dass die Antworten so gut sind wie diese.
Data Science SE ist ein guter Ort, fragen Sie mich auch direkt.
In meiner vorherigen Firma haben wir einen Berater mitgebracht, "der zufällig ein Freund des CEO des Eigentümers war", und dieser Berater hat uns Fragen gestellt, um zu wissen, was wir getan haben, was wir getan haben, was unser Ziel und Ziel ist.Er würde Lösungen vorschlagen und Technologien einführen, die wir nie für verfügbar gehalten hätten.Ich hatte monatlich mit neuen Problemen zu kämpfen, und wenn wir sie nicht effizient lösen, kommt unser Team zu spät.Daher habe ich früher online gefragt, z.stackexhange und andere sogar bezahlte Q & A-Websites, um eine Meinung von Experten zu erhalten.
Es ist schwierig, es beim ersten Mal richtig zu machen, daher treten immer Spuren und Fehler auf.Wenn jemand beim ersten Mal etwas richtig gemacht hat, hat er es entweder schon einmal gemacht oder es war Glück.Sie werden immer eine fundierte Vermutung anstellen, die auf dem gesammelten Wissen basiert, das Sie im Laufe der Jahre erworben haben.Ich habe täglich ~ 11 Stunden gearbeitet und mindestens 3 Stunden gelernt.
Elf antworten:
clem steredenn
2016-10-18 13:14:27 UTC
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Sie sind im Wesentlichen auf dem gleichen Weg wie jeder, der in seiner Freizeit etwas lernen möchte. Wenn keine internen Experten vorhanden sind, suchen Sie sie an anderer Stelle.

Im Folgenden finden Sie die besten Ressourcen.

  • Seminare,
  • Konferenzen,
  • Kurse,
  • Online-Artikel,
  • Da es sich um eine ziemlich neue Technologie handelt, können Sie die wissenschaftliche Veröffentlichung in diesem Bereich in Betracht ziehen. Sie können sich an einen Informatiker von Universitäten wenden, der Ihnen möglicherweise etwas Zeit spart, um eine Anleitung zu geben, wohin Sie schauen sollten.

Die Preise und die Effizienz verschiedener Methoden können unterschiedlich sein. Aber es hängt davon ab, wo Sie stehen und was Ihr Arbeitgeber bereit ist, auszugeben.

Wenn Sie nicht sicher sind, wo Sie nach solchen Orten suchen sollen, können Sie jederzeit unter [MeetUp] (meetup.com) nachsehen, ob es in Ihrer Nähe welche gibt.Eine andere Möglichkeit wäre, zu Ihrer Schule (oder einer örtlichen) zurückzukehren und mit den Professoren / Schülern einer geeigneten Klasse zu sprechen.
Online Kurse.Schauen Sie sich EDx oder Coursera an.
Sie haben den Stapelüberlauf vergessen.
In Bezug auf Ihren Vorschlag, mit einem Experten auf dem Gebiet von einer Universität zu sprechen.Haben Sie Vorschläge, wie Sie Kontakt aufnehmen können?(Oder ist das eine ganz neue Frage zur Wissenschaft wert?)
Auf [akademia.se] hätten Sie mehr Ansichten über das Ganze, aber wenn Sie versuchen, einige Veröffentlichungen zu finden (z. B. arXiv), könnten Sie einige Personen identifizieren, die in diesem Bereich arbeiten.Und dann nicht sicher über einen universellen Ansatz, aber Sie könnten einen Anruf oder eine E-Mail versuchen.Oder wenn es nicht zu weit weg ist, gehen Sie selbst.Es wäre wahrscheinlich hilfreich, wenn Sie zeigen, dass Sie ihre Arbeit gelesen haben und konkrete Fragen dazu haben.
@SCB bezüglich Ihrer Frage zur Kontaktaufnahme mit jemandem aus der Wissenschaft.Ich bin Doktorandin und würde mich sehr freuen und bereit sein, bei einer Tasse Kaffee mit jemandem über meine Forschung zu sprechen, selbst wenn die Einladung aus heiterem Himmel kam.Ich bin jedoch "nur" ein Doktorand. Wenn Sie mit einem PostDoc oder einem Professor sprechen möchten, sind Ihre Chancen ziemlich gering.Ein Doktorand kann Ihnen jedoch immer noch sehr helfen, indem er nicht nur Fragen beantwortet, sondern Sie auch auf wichtige Artikel, den Stand der Technik, gute Zeitschriften usw. hinweist.
@SCB Sie könnten versuchen herauszufinden, ob sich so etwas wie eine IEEE Computer Society in Ihrer Nähe trifft.Viele große Städte haben sie und die meisten Universitäten mit bemerkenswerten Informatikprogrammen haben Kapitel.Die Besprechungen werden hauptsächlich zum Networking verwendet. Selbst wenn in der Besprechung kein KI-Experte vorhanden ist, finden Sie möglicherweise jemanden, der jemanden kennt ...
Kilisi
2016-10-18 13:01:45 UTC
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Die meisten Bereiche, in denen ich kompetent bin, sind Autodidakten in meiner eigenen Arbeitszeit, wenn sich die Gelegenheit dazu bot. Keine Vorgesetzten zu haben bedeutet, dass Sie von den Grundlagen aufwärts arbeiten, aber das ist nicht unbedingt eine schlechte Sache für Sie persönlich. Dies bedeutet, dass Ihr Wissen ziemlich gründlich wird.

Suchen Sie nach Kursen usw. dass Sie möglicherweise Ihre Arbeitgeber davon überzeugen können, dafür zu bezahlen. Es ist wichtig, die Lücken zwischen dem, was Sie selbst lernen können, und den Best Practices der Branche zu schließen.

Ein Vorteil, den ich festgestellt habe, war, dass Sie nicht nur an das gebunden sind, was gelehrt wird, und manchmal Probleme auf einzigartige Weise lösen Wege, weil Sie zu ungebildet sind, um es besser zu wissen. In einem persönlichen Beispiel habe ich zwei Felder kombiniert, um ein Problem zu lösen, und nicht viel darüber nachgedacht, weil ich nur so herausfinden konnte, wie es geht. Aber die Lösung wird jetzt in 11 Regierungsabteilungen und den meisten Schulen in zwei kleinen Ländern verwendet und hat mir sogar eine Audienz bei einem König verschafft.

Dies ist IMO die beste Antwort.Das einzige, was fehlt (was auch in * allen * anderen Antworten weggelassen wird), ist die Idee, * neues * Wissen zu entwickeln, wenn Sie wirklich auf dem neuesten Stand eines bestimmten Bereichs arbeiten.** Nicht * alles * Wissen stammt aus externen Quellen. ** Es ist möglich, neues Wissen zu schaffen.
Diese Methode birgt das Risiko, schlechte Gewohnheiten zu lernen, ebenso wie alle Autodidakten.
@Wildcard Sehr guter Punkt, ich habe dies tatsächlich getan, da ich ein bestimmtes Problem aus nicht standardmäßiger Sicht in zwei Feldern angegriffen und zusammengestellt habe.Ich werde versuchen, einen Weg zu finden, um es der Antwort hinzuzufügen.
@WeckarE.Es gibt keine Garantie dafür, dass "Vorgesetzte" ihre eigenen schlechten Gewohnheiten nicht weitergeben - der Trick besteht in jedem Fall darin, sich so vielen Informationsquellen wie möglich auszusetzen und niemals aufzuhören zu lernen
@HorusKol Deshalb empfehle ich persönlich immer, neue Themen in einem akademischen oder zumindest im Klassenzimmer zu erkunden.Eine Gruppenanalyse liefert einen wirklich guten Müllpuffer - meistens.
@WeckarE.nicht unbedingt in der Technologie.Die Idee meines Programmierdozenten zur Versionskontrolle war die Verwendung von Dropbox.Als sie mich mit Quecksilber sah "Oh, das sieht interessant aus, wir sollten uns das auf jeden Fall ansehen".Und sie war aus der Abteilung für Programmiersprachen.
I'm not paid to think
2016-10-18 19:52:32 UTC
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Aus heutiger Sicht sind die meisten Entscheidungen, die ich aufgrund mangelnder Erfahrung treffe, Versuch und Irrtum, was uns verlangsamt.

Warum dann nicht jemanden mit mehr Erfahrung auf diesem Gebiet einstellen?

Wenn dies eine übliche Position wäre, würde ich davon ausgehen, dass ich einer großen beitreten würde verbringen und Zeit damit verbringen, unter erfahrenen Entwicklern mit viel Erfahrung auf diesem Gebiet zu lernen und zu wachsen. Das alte Sprichwort "Umgib dich mit Menschen, die besser sind als du".

Dieses Sprichwort gilt immer noch. Sie sind diese größere Abteilung, aber Ihnen fehlen die leitenden Entwickler mit viel Erfahrung auf diesem Gebiet . Es sieht so aus, als würde die Einstellung eines solchen leitenden Entwicklers dazu beitragen, das Fachwissen auf diesem Gebiet für Ihr Unternehmen und das Team aufzubauen.

Wir verfügen wahrscheinlich nicht über die Ressourcen, um umfangreiche Erfahrungen einzubringen

Es kostet entweder, einen anderen erfahrenen Mitarbeiter hinzuzuziehen oder Sie in einen zu verwandeln. Möglicherweise gibt es einen Mittelweg in Form von Beratungsunternehmen, die in der Lage sind, die Anzahl der von Ihnen durchgeführten Versuche und Irrtümer zu verringern.

Dies ist eine Lösung, aber es ist nicht immer möglich, jemanden (insbesondere einen leitenden Entwickler) einzustellen, um Wissen in Ihr Unternehmen zu bringen.
Überlegen Sie, ob OP an einem Ort in Zentralafrika lebte.Wäre es einfach, einen Veteranen mit KI-Experten dorthin zu bringen?Außerdem: Fernarbeit ist wirklich nicht einfach, wenn Sie dies legal über Kontinente hinweg tun möchten.
James
2016-10-18 19:08:09 UTC
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Ich bin in einer ähnlichen Situation. Ich bin der leitende R&D-Entwickler in einem relativ kleinen Unternehmen (25 Mitarbeiter).

Ich lerne gerne neue Dinge, deshalb nehme ich ständig an Kursen teil. Udacity ist großartig, ebenso wie Edx und Coursera usw. Sie können dort viel lernen, auch wenn Sie keine Kurse belegen und nur stöbern, werden Sie sehen, welche Themen und Werkzeuge "modisch" sind.

In Bezug auf das Erlernen von KI gibt es einen großartigen Kurs über Deep Learning on Udacity. Es basiert auf der Google TensorFlow-Bibliothek, die noch recht neu und sehr leistungsfähig ist.

Ich habe diesen Kurs absolviert und mich dann daran gemacht, mein eigenes neuronales Netz zu erstellen, um Fußballspiele vorherzusagen.

Eine andere Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu entwickeln und zu sehen, wie Sie sich messen, ist die wettbewerbsfähige Codierung. Kaggle ist eine großartige Website für Herausforderungen beim maschinellen Lernen. Ich habe kürzlich eine Anfänger-Challenge für die Blattklassifizierung gestartet und bin derzeit ungefähr 200 von 400 Teilnehmern. Ich weiß also, dass ich noch viel mehr tun muss, um mich zu verbessern! Dort gibt es Foren, in denen Sie Fragen stellen können, Leute Python-Notizbücher und andere Dinge teilen, also gibt es viele Möglichkeiten zu lernen.

Außerdem ist es wichtig, mit Leuten zu sprechen (oder mit einer Person zu sprechen, die spricht zu Menschen). Ich habe einen Freund in Cambridge, der viele Meetups besucht und über die neuesten Trends und Entwicklungen auf dem Laufenden ist. Ich stelle sicher, dass ich in Kontakt bleibe, vor allem, weil er ein cooler Typ ist und wir gerne Ideen austauschen, aber auch, weil er mich wissen lässt, was los ist.

Überhaupt nicht davon überzeugt, dass wettbewerbsfähige Codierung nützlich ist.Kaggle mag unterschiedlich sein, aber viele dieser Websites bevorzugen Merkmale, die leicht zu messen sind (wie der Speicherverbrauch), gegenüber solchen, die schwer zu messen sind (wie die Wartbarkeit).
Kaggle sieht sich nicht einmal den Code an, es geht darum, wie der Algorithmus beim Catergorisieren von Dingen usw. funktioniert. Normalerweise laden Sie eine Eingabe-CSV-Datei herunter, erstellen eine Ausgabe-CSV und laden diese zur Auswertung hoch.Es spielt keine Rolle, welche Sprache, welches Framework Sie verwenden usw. Wenn Sie wissen möchten, wie gut Sie im maschinellen Lernen sind, dann denke ich, dass dies ein anständiger Maßstab ist.Ich habe nur einen Wettbewerb gemacht, aber ich denke, ich werde mehr machen.
Kaggle ist ein guter Ort, um Ihre Ansätze an der derzeit bestmöglichen zu messen - es kann Ihnen ein Gefühl für den Ort geben (über den öffentlichen Rang).Obwohl einige der Techniken, die zum Gewinnen von Wettbewerben verwendet werden, wie z. B. hochkomplexe Ensembles oder das Suchen und Verwenden von Datenlecks (bei denen Sie nach bewährten Methoden dasselbe Leck entfernen und Ihr Projekt neu starten würden), lassen sich nicht gut auf Branchenpraktiken übertragen.Auch das Ranking wird durch das Kopieren von Skripten etwas verdeckt.Wenn Sie 200/400 mit Ihrem eigenen Code sind, ist Ihr wahrer Vergleich mit den anderen Wettbewerbern wahrscheinlich günstiger, als es rohe 50% implizieren.
Eine andere Möglichkeit, wettbewerbsfähiges Codieren durchzuführen, sind interne Hackathons.Jeder hat die Möglichkeit, sich vor Gleichaltrigen zu präsentieren, und die Gruppe kann voneinander lernen.
CaseySoftware
2016-10-18 23:03:48 UTC
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Lehren. Teilen Sie Ihr Verständnis mit dem Rest des Teams.

Wenn Sie jemand anderem etwas beibringen müssen, müssen Sie:

  • anhalten und die Dinge überdenken, um sie in Beziehung zu setzen
  • Entdecken Sie Ihre eigenen Annahmen
  • Entdecken Sie Lücken in Ihrem eigenen Wissen
  • Entdecken Sie Lücken im Wissen Ihres Teams

All dies wird dazu führen Sie sind auf Ihrem Gebiet besser, verbessern Ihr Team und verbessern Ihren Arbeitsplatz im Allgemeinen ein wenig.

user8036
2016-10-18 13:55:07 UTC
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Zusätzlich zu den anderen Antworten:
Sie sprechen über Wachstum für die Mitarbeiter des Unternehmens, die unter mir KI-Arbeit leisten : Gibt es etwas, das Sie tun können, um ihre Ressourcen? Sie sind vielleicht nicht so erfahren wie Sie, aber sie haben ihre einzigartigen Gedanken, Einsichten, Suchtechniken usw.

Warum lassen Sie sie nicht mehr Nachforschungen anstellen, um zu verhindern, dass das Rad neu erfinden oder etwas tun war bekanntermaßen unwirksam . Verwenden Sie Ihre Kollegen als Sparringspartner bei der Entwicklung der nächsten Schritte.

Gediminas
2016-10-18 22:16:46 UTC
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Ich bin in der gleichen Position wie Sie (obwohl ein etwas anderes Gebiet der Softwareentwicklung), sodass ich mich voll und ganz auf Ihre Situation beziehen kann.

Andere Leute gaben gute Antworten zum Lernen über die typischen Kanäle (Bücher usw.), was ein guter Rat ist. Mit der Zeit werden Sie besser in der Lage sein, effektivere Ressourcen auszuwählen.

Ein Punkt, den ich für Sie und andere in derselben Situation hinzufügen möchte, ist, ehrlich zu Ihren Kollegen und Senioren zu sein. Haben Sie keine Angst zu sagen, dass Sie es nicht wissen, geben Sie die Fehler zu, die Sie gemacht haben, weil es jeder tut. Dies ist aus Sicht der von Ihnen verwalteten Mitarbeiter sehr wichtig, da Sie deren Vertrauen benötigen.

Und natürlich werde ich den Mitarbeitern in nicht das beste Wachstumsumfeld bieten Das Unternehmen, das KI betreibt, arbeitet unter mir.

Sie können ein gutes Beispiel für das Lernen auf eigene Faust geben, indem Sie Ressourcen freigeben, die Sie für effektiv befunden haben usw. Es ist also nicht so schlimm, wie Sie vielleicht Denken Sie nach.

Viel Glück!

"Sie können ein gutes Beispiel für das Lernen auf eigene Faust geben ..." Wenn Sie diesen Ansatz bei Mitarbeitern anwenden, müssen Sie von ihnen erwarten, dass sie Fähigkeiten erlernen, die sie benötigen, um ihre Arbeit in ihrer Freizeit zu erledigen.Es könnte ein guter Ansatz sein, ihnen die (bezahlte) Zeit zum Lernen zur Verfügung zu stellen, aber die Implikation, dass Sie erwarten, dass sie zusätzliche, aber unbezahlte Stunden für die Arbeit aufwenden, wird nicht gut ankommen (und sollte es auch nicht; es wirkt extremunaufrichtig, auch wenn es nicht so gemeint war).
Mit alleine meinte ich, ohne viel Anleitung zu lernen, selbst zu entscheiden, was man während der Arbeitszeit lernen soll usw.Entschuldigung für das Missverständnis, stimme voll und ganz dem zu, was du gesagt hast.
Jay
2016-10-19 10:52:43 UTC
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Ich würde vorschlagen, mit einer KI-Abteilung / einem Professor einer Universität zusammenzuarbeiten. Sie verlangen normalerweise viel weniger als professionelle Berater und verfügen über die neuesten Updates auf diesem Gebiet. Sie können Sie auch mit ihren früheren Studenten zusammenbringen, die an ähnlichen Problemen gearbeitet haben. Ich war vor einigen Jahren in einer ähnlichen Situation, in der wir mit einem sehr unerfahrenen Team einige fortgeschrittene Entwicklungen in der Telekommunikation durchgeführt haben. Wir haben mit einer Universität zusammengearbeitet und hatten regelmäßige wöchentliche Treffen mit dem Professor. Es war ein Kurskorrekturmechanismus, und der Professor hat uns auch über die neuesten Arbeiten auf diesem Gebiet informiert. Es hat uns sehr geholfen.

Greg Trevellick
2016-10-19 02:09:11 UTC
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Podcasts!

Ich höre fast täglich viele technische Podcasts von & - wann immer ich pendle, ist dies eine hervorragende Gelegenheit und schlägt die üblichen Radiosender.

Mein Wissen ist gewachsen Infolgedessen erhalten Sie in vielen Bereichen tiefe Einblicke von erfahrenen Branchenexperten, ohne auf Ihre wertvolle Freizeit zu verzichten.

Hören Sie im Auto, im Zug, im Bus und beim Gehen zu der Hund, im Fitnessstudio, während er fernsieht (nur eine Kopfhörerbuchse), während er in einer Warteschlange wartet, zur Mittagszeit Ihres Tagesjobs, im Bett vor dem Schlafengehen oder beim Aufwachen, beim Sonnenbaden usw.

dwoz
2016-10-19 01:33:47 UTC
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Die sehr einfache Antwort lautet, dass Ihre Auftragsergebnisse eine neue Kategorie enthalten müssen: "Forschung".

Wenn Sie eine agile Methodik anwenden, enthält Ihr Sprint eine Aufgabe zur Erforschung des Zustands. auf dem Gebiet der Kunst.

user42272
2016-10-18 20:07:39 UTC
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Der effektivste Weg, dies für große technische Herausforderungen wie das Erlernen von ML zu tun, das ein riesiges Feld in mathematischen, algorithmischen und technischen Aspekten darstellt, besteht darin, einer Abteilung in einem etablierten Unternehmen beizutreten. Einige Jahre später kehren Sie als erfahrener Veteran zu einem Startup zurück.

Wahrscheinlich verfügen Sie gerade über die Erfahrung, die Sie bei Ihrem Startup benötigen, um ein Interview für diese Rollen zu führen.



Diese Fragen und Antworten wurden automatisch aus der englischen Sprache übersetzt.Der ursprüngliche Inhalt ist auf stackexchange verfügbar. Wir danken ihm für die cc by-sa 3.0-Lizenz, unter der er vertrieben wird.
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