#34 - Khang Pham

Gặp gỡ anh Khang Phạm - Machine Learning Engineer tại Snapchat và là tác giả của ML System Design Course nổi tiếng trên Educative.io 😎😎

Để mô tả về quá trình anh đi phỏng vấn Machine Learning Engineer thì đó là “tương đối” vất vả, luyện tập cực kì nhiều và một chút may mắn.

Anh tốt nghiệp Master ở Mỹ năm 2010 ngành Khoa học máy tính. Ở đâu cũng vậy, công ty tốt thì luôn có nhiều người mong muốn được làm việc. Ví dụ như vị trí Machine Learning Engineer ở LinkedIn có tận 500 tới 1000 người nộp hồ sơ. Cạnh tranh cực kì lớn! Nếu đã phỏng vấn ở các công ty có tiếng thì ai nấy đều ít nhiều có sự chuẩn bị tốt, vì vậy mình phải làm tốt hơn, nhiều hơn người ta một chút.

Trong quá trình luyện tập trước phỏng vấn, anh thấy rằng ngành Machine Learning của mình còn khá mới, điều đó làm cho mình không biết được người ta sẽ hỏi những gì, và thậm chí các công ty cũng không biết nên hỏi cái gì luôn. Thành ra mình dễ bị dàn trải những thứ cần học. Mà em thấy đó, ngành này cực kì rộng. Cái lỗi mà những người đi phỏng vấn lần đầu hay mắc nhất là không nắm kiến thức cơ bản. Tài liệu trên mạng cực kì nhiều, các bài nghiên cứu cũng được xuất bản liên tục. Tuy nhiên, nếu sa đà chạy theo thì lại dễ lạc vào mê cung kiến thức cao siêu. Mà hổng kiến thức lại rất nguy hiểm. Người ta có thể hỏi đôi ba câu cơ bản mà mình không biết thì fail ngay.

Ở một công ty lớn thường có từ 4-5 vòng phỏng vấn. Trong đó có vòng thuật toán và Machine Learning. Lỗi thứ hai khiến mình dễ bị từ chối là kĩ năng lập trình cho các câu hỏi thuật toán không được tốt. Cái thứ ba nữa là phần Machine Learning System Design. Hồi anh đi phỏng vấn thì không tìm được tài liệu nào hướng dẫn cái này cả. Những gì anh học được ở các công ty nhỏ trước đó cũng không áp dụng được luôn. Thiết kế hệ thống mà, kinh nghiệm cho hệ thống nhỏ không liên quan nhiều lắm đến các hệ thống khổng lồ như của họ. Sau những lần phỏng vấn đó thì anh rất tò mò system design của các công ty lớn như thế nào. Thế là anh mò lên các blog của Netflix, LinkedIn, Google, Pinterest, … Sau đó anh bỏ ra 6 tháng để tự thiết kế một khoá học gọi là Machine Learning System Design. Khoá học này cũng giúp anh được offer một số công ty lớn: Google, LinkedIn, Coupang & Snapchat. Sau anh thử đưa lên mạng, và nhận ra nó giúp được cho rất nhiều người. Anh đã gặp nhiều khó khăn, bất lợi nên anh không muốn những người khác cũng phải chịu như vậy. Những thứ anh đúc kết dần được rất nhiều người ủng hộ. Khi nghe ai đó đạt được công việc mơ ước một phần nhờ những gì mình viết ra, anh vui cực! Đó cũng là tiền đề cho những việc anh làm sau này.

Có một chuyện mà làm anh nhớ tới giờ. Hồi đó có một bạn học được khoá học của anh. Sau nhìn tên tác giả là Khang Phạm nên đoán là người Việt Nam. Bạn ấy tìm khắp Google thì mò được LinkedIn của anh. Thế là bạn vào nhắn cám ơn và báo tin em đã được 5 6 công ty offer. Có những mối quan hệ tình cờ như vậy đó!

Nói về công việc cá nhân thì anh làm ở Snapchat được khoảng nửa năm rồi, công ty khoảng 5000 người, có thể nói là nhỏ so với FAANG. Ở đây mọi người rất tự do, chỉ quan tâm đến kết quả. Họ tuyển người giỏi, sau thời gian training thì họ tin rằng những người này sẽ “do the right things”, chẳng cần phải kiểm soát gì cả. Đi làm mấy giờ, về mấy giờ, viết code như nào, mai làm gì, … không ai quan tâm. Bởi vậy quá trình phỏng vấn cũng có chút khác biệt. Thứ nhất là phần phỏng vấn kỹ năng lập trình thật sự rất khó, khó hơn nhiều so với các công ty khác. Thứ hai là họ rất quan tâm đến tính cách của ứng viên. Văn hoá làm việc ở đây là tốt bụng, tử tế. Bởi vậy mấy nghìn người nhưng làm việc vẫn dễ chịu, không có ganh đua, ích kỉ, chủ nghĩa cá nhân.

Khoảng thời gian 6 tháng làm khoá học ở trên có lẽ là lúc anh thấy khó khăn nhất. Thường anh làm vào buổi tối, sau 9h lúc mà con anh đã ngủ. Hoặc là từ 6 giờ đến 7 giờ sáng, lúc mà con anh chưa dậy. Lịch làm việc thực sự rất căng thẳng. Tới lúc khoá học được 90% rồi nhưng thú thật anh không gắng nổi nữa. Thế là anh gói gọn phần đó, may mà Educative góp ý nhiệt tình và tích cực, nên vẫn tạm đủ để on air. Để vượt qua những lúc kiệt sức như vậy thì anh cố gắng ngủ đủ 8 tiếng một ngày, có tuổi rồi mà 😁. Sau khoá học vẫn rất nhiều người email hỏi anh, và hầu hết các vấn đề đều giống nhau. Thế là anh nghĩ ra trò viết Medium cách đây mấy tháng, và đang viết một quyển sách nữa! Một tip là khi nghĩ cái gì thì viết ra ngay, mỗi ngày đắp từng chút từng chút. Đặt mục tiêu cho việc viết rất là khó, nên là cứ thoải mái với bản thân chút.

Tâm huyết là vậy nhưng làm sao để biết việc mình làm mang lại giá trị cho người khác hay không? Có một thời điểm anh thử và nhận ra được. Lúc ấy anh đang làm bộ câu hỏi trắc nghiệm cho những người chuẩn bị đi phỏng vấn Machine Learning Engineer; để xem thử mình chuẩn bị đã đủ chưa, đã sẵn sàng chưa. Anh lên mạng quảng cáo cho những ai có nhu cầu hãy gửi mail cho anh, anh sẽ tư vấn cho. Tuy nhiên, bạn phải trả tiền💰. Nhưng mà trả tiền cho một tổ chức từ thiện mà anh đã chọn. Thời gian thử này anh thấy cực thú vị vì té ra rất nhiều người trả tiền. Mình phải mang lại lợi ích cho họ thì họ mới sẵn sàng trả, phải không! Okay, thế là anh yên tâm tiếp tục làm tới giờ.

Mời các bạn đón đọc thêm về ngành ML, cũng như kinh nghiệm phỏng vấn trong ngành này tại:

Blog: https://mlengineer.io/ Github: https://github.com/khangich/machine-learning-interview Course: https://www.educative.io/.../machine-learning-system-design

Techie Story

More Stories

30-tony-dinh-2's post thumbnail
46-chau-vu's post thumbnail
35-bao-ngo's post thumbnail
24-hoai-pham's post thumbnail
17-minh-tran's post thumbnail
27-giang-tran's post thumbnail