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litao6550652 2018-10-31 12:30:26 +08:00
高五六万不多 推荐 vmware
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bobuick 2018-10-31 12:34:25 +08:00 1
去 face
这年头 EMC,vmware 这些老派的要慎重去。外企技术还有多少高过民企的,恐怕快没了。后面你是要靠技术吃饭,还是要靠英文吃饭? |
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ihacku 2018-10-31 13:57:23 +08:00 via iPhone
face++ +1
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scf0920 OP @litao6550652 谢谢
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scf0920 OP |
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natsuyu 2018-10-31 14:10:02 +08:00
这就跟我实习选去微软还是滴滴一样…🐶
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laxenade 2018-10-31 14:12:11 +08:00 via Android
要钱要命
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artandlol 2018-10-31 14:13:57 +08:00
现在主流的都是 k8s
基于 vmware 自己的虚拟机再开发一个 docker,是什么意思? 难道依旧是 exsi 然后起的都是 docker,再搞个编排的? |
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x86vk 2018-10-31 14:16:12 +08:00 via Android
个人感觉 face++是强在算法那块吧,如果是 face++的虚拟化团队和 vmware 的虚拟化团队比较的话,个人还是倾向 vmware。不过外企很难说,有的做核心,技术好 也有的就是打杂,这样团队的技术就会差一些。
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scf0920 OP |
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laxenade 2018-10-31 16:03:09 +08:00 via Android
我有认识在 vm 的人(美帝),听他说比巨婴还要咸鱼,按这个逻辑的话,国内的 vm 应该比国内的巨婴还要轻松?
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scf0920 OP @laxenade 我也有认识的在 vmware 北京的,他说虽然不要求加班,但是工作压力并没有小多少。。当然他不了解我要去的这个 BU。。
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ryuutanyou 2018-10-31 18:08:23 +08:00
VM 送分题
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x86vk 2018-10-31 18:20:08 +08:00 via Android
@scf0920 好吧,不懂 vmware 中国怎么样。不过有学长在 face++做算法,感觉还是很爽的。
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beimenjun 2018-10-31 18:22:40 +08:00
旷视
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laike9m 2018-10-31 19:42:13 +08:00 via Android 2
这还用选,完全不是一个级别的 offer
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feverzsj 2018-10-31 22:49:00 +08:00 1
人脸识别,前景不明,准确率一直达不到实用的要求,国内的几大厂商,全靠投资烧钱的,各种低价拿 zf 订单来拉投资,员工都是每天最多休息 7 小时,每周 6 天的工作强度,对员工而言不是好的归宿
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kyutynr 2018-10-31 22:54:37 +08:00
vm +1
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oclock 2018-10-31 23:19:20 +08:00
vmware 不值得选,除非能把你搬运到美国(并且你也想要肉身出墙)
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fuyufjh 2018-11-01 01:05:57 +08:00 via Android
做 AI 相关的开发和游戏开发一样,路子很窄,三思
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111qqz 2018-11-01 01:19:13 +08:00 via Android
去 facepp
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laxenade 2018-11-01 04:15:54 +08:00 via Android
你要是不是非常缺钱 强烈推荐 vm
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ladypxy 2018-11-01 04:55:36 +08:00 via iPhone
送分题,VMware
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poplar50 2018-11-01 08:14:46 +08:00 via Android
@feverzsj 你证据在哪儿。。目前很多国产人脸识别都用的旷视技术,火车站上线的人脸识别抓逃也是。。tob 做的算是风风火火。。
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kokutou 2018-11-01 08:39:56 +08:00 via Android
vm。。。
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northisland 2018-11-01 08:59:19 +08:00
据我所知,现在 ai 大厂,基本都有一套自研的深度学习全家桶,
从多机多卡调度,ai 计算的偏底层实现,到接口的定义(比如支持 keras api )。旷视的 brain++比较靠谱,听从旷视走的同事说,去其他直接用开源框架的厂,会怀念 brain++的易用性、可靠性。 vm 感觉中规中矩,肯定不差,但不晓得能不能赶上这波计算革命的潮流。 |
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marffin 2018-11-01 11:17:10 +08:00
看你的兴趣在哪里,个人建议应该去 VMWare
VMWare 是虚拟化技术商业解决方案的老大。虚拟机上面再做一层 docker 是什么意思,当然就是云解决方案啊。AWS/GCP 的基础架构都是物理机上面茫茫多的虚拟机,虚拟机里面再跑容器( docker/rkt/...),容器之上是容器编排系统。所以 VMWare 的组看起来是做 VMWare 的容器化解决方案的。 相比之下 Face++做的应该是应用层级的,也就是在容器编排系统再上一层的业务系统。这个层面一来是要实现很多计算的业务逻辑,二来是根据业务特点设计容器的伸缩和提高资源利用率的算法。不过总的来说还是业务和应用层的东西。 |
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feverzsj 2018-11-01 11:23:01 +08:00
@poplar50 做过相关的招标审核,国内几家水平都差不多,识别效果都差强人意,基本做下来就是当摆设,最终就是看谁报的价低,给的回扣高
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thinxer 2018-11-01 12:09:13 +08:00 4
我是 Brain++ 负责人王健飞,看到讨论来做个科普。Brain++ 是旷视( Face++)内部的深度学习云平台,目前主要服务内部的深度学习研究院,所以公开资料不多。未来我们不排除开源和商业化的可能性。
工业界的深度学习算法并不是调调 Keras,跑跑 ImageNet 就能搞定的。到 Face++ 这个级别,全公司 AI 算法生产所需要的计算规模要上万张 GPU,存储规模要几十 PB,内部算法开发人员也有大几百人,生产流程非常复杂。为了支撑这个规模的算法生产,我们自 2016 年初开始,自研了 Brain++ 云平台,调度,容器,虚拟化,云存储,数据库五脏俱全。 技术上,我们并不是基于 Kubernetes 或者 OpenStack 魔改,而是出于研究院的需要,从底层 Linux Kernel 做起,基于 cgroups/namespaces 以及 KVM 做任务隔离,自研分布式调度器,实现 HPC 和云计算各自优势的融合,既易用、高性能,也弹性、易扩容,所以技术深度是不用担心的。当然,我们自研的同时,也会充分利用社区资源,不会让同学们的技术和社区脱节。我们不鼓励螺丝钉,希望每个同学都能提出自己的想法,推动平台技术迭代。 业务上,我们和研究院紧密结合,不论是早先的多机训练优化,近来的模型搜索 AutoML,还是服务整个算法生产流程的数据处理、训练管理、模型发布,一直走在业界前沿。 产业上,当前社会对 AI 算法,尤其是 CV 算法的需求量是非从业人员难以想象的,并且可以预计未来几年会持续的爆发性增长。满足这些需求,靠的是 AI 算法生产的流程和配套系统,仅仅大量招聘“炼丹师”并不能解决问题。 篇幅有限不再详述我们的技术,正如 Hadoop 使得 BigData 成为 commodity,我们希望 Brain++ 成为深度学习时代的最佳平台。欢迎对分布式开发(包括但不限于集群管理,分布式存储,数据库,深度学习框架)感兴趣的同学加入 Brain++,以非凡技术,持续为客户和社会创造最大价值。职位列表和投递方式请参考各大招聘网站。 |
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darkcode 2018-11-01 12:52:58 +08:00
追求体面就去 vmware
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vincixu 2018-11-01 14:01:43 +08:00
旷视……所有在旷世呆过的朋友,哪怕是实习,都觉得环境 nice 老板 nice ……然而威睿,改名以后我怕有人会问是不是做厨房清洁剂的
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shalk 2018-11-01 14:28:13 +08:00 1
楼主说是社招做容器和虚拟化方向,居然对 vmware 的不是太了解。
稍微科普一下,如有说的不对,欢迎指正: vmware 在虚拟化方向在全球范围都是是最强的,xen kvm hyper-v 都要低头。 容器方向,vmware 在容器这一层做的适配 docker engine 的 vic,以及深度内核定制的超级轻量的容器虚拟机系统 photon,还做了商业级的容器仓库 harbor。看代码 https://github.com/vmware K8S 方向,有 pivotal 和 vmware 联手推出了 Pivotal Container Service 企业级的 k8s 可以对接 vmware 的容器。 另外,pivotal 是 vmware 投资的公司,打开 spring.io 看最下面一行。 所以,按照你的描述,vmware 容器应该是做和这些相关的事情, |
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scf0920 OP @shalk 嗯,我要做的就是 vic,可能我对 vic 的理解有些偏差,我之前的理解就是自己写了个 docker engine,你说的其他的我也都知道。但是 vmware 中国这边我就得考虑一下了。。不知道会不会接触到核心的东西。。
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JoeDING 2018-11-01 16:34:53 +08:00
VMware 有生活; F++先不去,VM 那边做一段,不想做,那就去 F++, 2 个月足够你了
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zhangalong69 2018-11-01 16:42:33 +08:00
face++
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laclys 2018-11-01 16:44:17 +08:00
去 VMware
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cockcry 2018-11-01 18:31:10 +08:00
曾经在 VM 实习过,相对来说确实是一个比较悠闲的地方,不过成长性要差一些了,说白了,适合养老,如果你家境较好可以选择。
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LUZHU 2018-11-01 19:59:45 +08:00
就是明星创业公司和大公司的区别,VMware+1
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