De la Postulación a un Doctorado en EE. UU. a los Empleos en la Industria de la IA: Una Entrevista | Original, traducido por IA

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Fuente: chatgpt.com

A: Zhiwei Li, Ingeniero de Software trabajando en la intersección de IA y finanzas.

B: Haifeng Jin, Ingeniero de Software trabajando en Infraestructura de IA.

Las siguientes conversaciones han sido corregidas gramaticalmente y ligeramente refinadas por IA.

Tabla de Contenidos

  1. Motivación para el Doctorado y Proceso de Aplicación
    • El objetivo principal era conseguir un trabajo en EE.UU.
    • Doctorado financiado mediante asistencias de enseñanza o investigación
    • Más económico que las maestrias con ayuda financiera
    • Se requiere contactar a un gran número de profesores para la admisión
  2. Navegando los Estudios de Doctorado y Selección de Asesor
    • Cambiar de asesor costó un año adicional
    • Equilibrio entre la productividad del profesor y su nivel de apoyo
    • Utilizar información interna de estudiantes actuales al elegir
  3. Investigación, Codificación y Metas Profesionales
    • Las habilidades de codificación son cruciales para la investigación y trabajos en la industria
    • Las publicaciones no siempre son requeridas para graduarse del doctorado
    • Los proyectos de código abierto pueden demostrar experiencia de manera efectiva
  4. Mercado Laboral en EE.UU. y Oportunidades Globales
    • EE.UU. ofrece acceso a los mejores proyectos tecnológicos
    • Las transferencias internas en empresas son más fáciles que las aplicaciones para recién graduados
    • El mercado laboral actual para puestos de nivel inicial es altamente competitivo
  5. TOEFL, GRE y Preparación de Idiomas
    • TOEFL y GRE se presentaron tres veces cada uno
    • El vocabulario del GRE es significativamente más difícil que el del TOEFL
    • Las puntuaciones de los exámenes fueron suficientes para muchas aplicaciones universitarias
  6. Desarrollo de Código Abierto y AutoKeras
    • Priorizar la usabilidad sobre la innovación en proyectos de código abierto
    • El lanzamiento temprano del proyecto aumenta la probabilidad de éxito
    • A veces es necesaria una reestructuración importante para clarificar el proyecto

Motivación para el Doctorado y Proceso de Aplicación

A: Estoy en el auto con mis dos teléfonos usando una tarjeta SIM de Macau. ¿Me escuchas claramente?

B: Sí, ahora te escucho claramente y el video va fluido.

A: Genial. Apaguemos la cámara si la red no es buena. Además, ¿podrías subir tu volumen? El mío está al máximo. Estoy grabando con mi segundo teléfono para la transcripción.

B: He subido el volumen. No hay problema en apagar la cámara si es necesario.

A: ¡Perfecto, gracias! Por cierto, te ves tan joven como cuando nos conocimos hace años.

B: Gracias, eso fue hace unos seis años, en 2019.

A: Genial. ¿Podrías abrir mi sitio web, lzwjava.github.io, y compartir tu pantalla?

B: Claro, lo enviaré a mi computadora. Necesito permiso para compartir mi pantalla; dice que el anfitrión deshabilitó el uso compartido de pantalla para los asistentes.

A: Déjame ajustar la configuración de Zoom para permitir que todos los asistentes compartan. Inténtalo de nuevo.

B: Ahora funciona. Estoy compartiendo. ¿Se ve claro o debo hacer zoom?

A: Sí, lo veo muy claro.

A: Entonces, pregunté qué… Creo que para esta pregunta, como somos amigos, no es tan formal. Si encuentras algo muy fácil, o repites demasiado, o si es algo que se puede buscar fácilmente en Google o ChatGPT, podemos omitirlo. Todavía no he comparado tu conocimiento sobre el tema y es posible que me falte información. Además, desde mi punto de vista, desde una perspectiva de IA, el contexto de la ingeniería de prompts puede no ser adecuado para esto. Así que podemos hablar de lo que quieras. Si quieres compartir más, puedes hacerlo. ¿Okay?

B: Claro, claro.

A: Genial. Bueno, primero, ¿qué te motivó a cursar el doctorado en EE.UU.?

B: Me han preguntado esto mucho. La motivación número uno era encontrar un trabajo en el mercado laboral de EE.UU., trabajar para una de las mejores empresas tecnológicas de Silicon Valley. Ese era mi objetivo principal. Una maestría también puede lograrlo, pero un doctorado suele ser más económico con asistencias o becas: menos carga financiera para mi familia. Por eso decidí cursar un doctorado en lugar de una maestría. Mi objetivo era similar al de muchos otros estudiantes que cursaron una maestría en EE.UU.: encontrar un trabajo bien remunerado en EE.UU.

A: Genial. Quiero profundizar: ¿cuántos años duró tu doctorado y cuál fue el costo total?

B: Me tomó seis años completar mi doctorado. Cinco años es lo estándar. Tomé seis porque cambié de asesor después de aproximadamente un año, así que tuve que empezar de nuevo por otros cinco años. En total, seis años.

A: Primero, el costo de matrícula por cinco o seis años. Segundo, el costo de vida.

B: Si obtienes una asistencia, como trabajar como asistente de enseñanza o de investigación, tu matrícula se exime por completo. No tienes que pagar nada y te pagan mensualmente. Trabajé en una zona rural, a una hora de Houston en College Station para Texas A&M. Me pagaban $2000 al mes sin matrícula. Era suficiente para cubrir mis gastos de vida; incluso podía ahorrar algo de dinero. Pero mucha gente hace pasantías de verano y gana más. El principal gasto fue antes de ingresar al programa: tarifas de solicitud, boleto de avión, alquiler y depósito del primer mes. Esto debe pagarse por adelantado.

A: Ese costo, ¿como 100k CNY? ¿100k CNY cubrirían ese costo?

B: Déjame pensar. ¿100k? Sí. No usé una buena agencia; preparé mi solicitud y envié los datos por mi cuenta, lo que me ahorró mucho dinero. Gasté alrededor de 40k CNY.

A: 40k. Okay, genial. ¿Pagaste unos 50k CNY adicionales a una agencia para que te ayudara con la solicitud, entonces serían casi 100k, ¿verdad?

B: Nunca. Tengo una solicitud. ¿Podrías abrir tu iPhone y usar la aplicación de notas para grabar? Mi teléfono está grabando, pero la calidad del audio puede no ser muy buena desde mi lado. ¿Podrías grabar desde tu lado y luego enviarme el memo de voz como un archivo m4a después de que terminemos? Estás usando tu teléfono móvil; ¿podrías abrirlo y grabar también desde tu lado?

B: Claro, déjame ver cómo grabar en mi iPhone.

A: Está en Grabaciones de Voz. Solo haz clic en el botón rojo.

B: Listo. Estoy grabando ahora.

A: ¡Gracias! Lo aprecio. A veces detengo accidentalmente mi grabación y perderla sería un desastre para la entrevista.

B: No te preocupes, tengo cubierto mi lado, aunque solo es mi voz.

A: Está bien, mis preguntas no son la parte importante.

A: Okay, tengo tu información sobre matrícula y costos. Agencia y DIY—tú lo hiciste por tu cuenta, okay. Dicen que… Quiero preguntar: también mencionaste el GRE. Está bien. La segunda pregunta es: solías estar en la Universidad Forestal de Beijing, BUPT, ACM ICPC. Comparte tu decisión. ¿Obtuviste medalla de plata en la región de China? Contexto: obtuviste medalla de bronce en ICPC. Creo que ir a BUPT es como… ¿eras ganador de medalla o algo? La estrella brilló antes de que fueras a la Universidad Forestal de Beijing. ¿Querías ir al extranjero? ¿O tus buenos logros en la universidad hicieron esa decisión? ¿O tuviste suerte antes de ir a EE.UU.? Creo que ahorraste muchos problemas. Creo que eso es inteligente. ¿Cómo impactó tu viaje antes del doctorado?

B: Primero, no sabía nada sobre estudiar en el extranjero antes de ir a la Universidad Forestal de Beijing. Después de entrar, vi a muchos compañeros preparándose para el GRE, planeando maestrias en el extranjero. Me pareció interesante pero no decidí hacerlo yo mismo hasta que obtuve una medalla de bronce en el ICPC. Necesitaba encontrar mi próximo objetivo profesional. Ya había logrado lo que me había propuesto al ingresar a la universidad: decidí obtener esa medalla y lo logré. Después de investigar, descubrí que estudiar en el extranjero podía ser algo muy bueno, principalmente como mi próximo objetivo para encontrar un buen trabajo en ingeniería de software. Por eso decidí estudiar en el extranjero como un método para encontrar un buen trabajo.

A: Genial. Obtuviste la medalla de bronce en el tercer año.

B: En el tercer año.

A: Número tres aquí. Recuerdo que fuiste a la Universidad de Comunicaciones de Beijing para un programa de maestría, y luego regresaste a Beijing Forestal, habitación 302, y nos conocimos por primera vez allí.

B: Okay, entonces obtuviste… Definitivamente no tenía la medalla de bronce en el momento que recuerdas.

A: ¿Recuerdas ese día? Recuerdo que regresaste a BGFU para tramitar algo, para visitar el salón de seminarios 302. Regresaste esa vez. Acababas de graduarte ese verano, y yo también fui a la Universidad Forestal de Beijing ese verano. Ese templo, oh, bonito.

B: Eso es increíble, recuerdas tan claramente.

A: Solo lo grabo. No solo una vez; probablemente tramitaste tu GPA o lo que sea. A veces volvías de nuevo, ¿verdad? A veces dos o tres veces. Después de que fuiste al programa de maestría, ¿aún ibas a la universidad de licenciatura a veces para tramitar el GPA o lo que sea? No, mi GPA. ¿Todas las recomendaciones? No lo sé.

B: Perdón, ¿cuál es la pregunta? Después de ir al programa nacional en la Universidad de Comunicaciones de Beijing, ¿aún a veces regresabas a la Universidad Forestal de Beijing, según mi recuerdo?

B: Sí, sí, lo hice.

A: ¿Por qué regresabas?

B: Por diversión, ¿sabes? Había competencias de programación y reclutamiento de nuevos miembros para el club. Principalmente por diversión, nada relacionado con mi solicitud de doctorado. Solo por diversión.

A: ¿Hiciste el programa de maestría en dos años o tres años?

B: El programa de maestría debería ser de tres años, pero fui a Texas A&M al final de mi segundo año. Mis programas de maestría y doctorado se superpusieron durante un año. Terminé todos mis cursos y obtuve todos los créditos necesarios en dos años, así que en el tercer año no tuve que estar en el campus de BUPT.

A: Entonces, ¿fuiste a EE.UU. alrededor de 2016 o 2017?

B: Fue en 2015.

A: 2015, así que temprano. ¿Te graduaste alrededor de 2020 o 2021?

B: Sí, 2021.

A: Okay, entendido. He estado en EE.UU. dos veces. Una fue temprano, como en marzo, la temporada. Básicamente fui a Silicon Valley. La segunda vez, en 2017, fui a varios países como Silicon Valley, Seattle, Nueva York y las Cataratas del Niágara. No pude conocerte porque lo intenté, aunque probablemente.

B: Sí, recordé que estabas en Las Vegas cuando ocurrió el tiroteo masivo, ¿verdad?

A: Sí, exactamente. Acababa de bajar del avión y la televisión del aeropuerto… Me fui a un hotel cercano. En ese momento no habían encontrado al tirador, pero estaba tan curioso que fui al área alrededor del tiroteo masivo, como a 100-200 metros. La policía me dijo que me fuera, que me largara, porque estaban ocupados con el tirador. La gente lloraba. Había un jugador de baloncesto chino allí. Las mesas estaban cerradas, la gente lloraba, llamando por teléfono. Disparaban en todo el hotel. Fue impactante. No sabías dónde estaba el tirador; podría estar justo en tu habitación de al lado. Había muchos policías. Es una locura. Esa noche tuve que mantener las luces encendidas en mi hotel. Finalmente llegué a un hotel y mantuve las luces encendidas. ¿Los tiradores? Nada divertido. Me costó mucho dormir y estaba muy asustado. En ese momento estabas en la Universidad Texas A&M.

B: Sí, sí.

A: ¿Podrías compartirlo públicamente? Creo que también puedes evitar esta pregunta si el cambio de mentor no fue algo muy bueno. ¿Podrías compartir la razón por la que cambiaste? Creo que si quieres volver a tu decisión, también… porque cambiar te costó uno o dos años. Si no tenías otra opción, aunque, si seleccionas un mentor con más cuidado, no cambiarías. Así que creo que la razón de tu cambio es muy importante para las personas que van a EE.UU., ¿verdad?

B: Sí, creo que es importante; definitivamente algo que aprender. La razón principal fue que mi estándar para elegir al profesor adecuado no era muy inteligente en ese momento. Durante mis estudios en BUPT, vi a muchos profesores presionar mucho a sus estudiantes, y los estudiantes tenían dificultades para hacer investigación y graduarse. Nunca quise encontrar un profesor así, así que mi estándar era encontrar a una persona agradable: ese era el criterio número uno. Hablé con varios profesores y elegí al más agradable, que fue mi primer asesor.

El problema era que esa profesora ya no quería mantener su laboratorio después de un año más o menos. No estoy seguro de por qué. Lo que me dijo fue que quería que persiguiera lo que realmente me interesaba, pero creo que la razón real era que encontraba demasiado trabajo mantener un laboratorio de investigación. Era super amable pero también no… cuando una persona es super amable y nunca presiona a sus estudiantes, tampoco pueden trabajar duro. Ella encontró que era demasiado trabajo y le pidió a todos que cambiaran de asesores. Así que cambié a otro asesor. Una cosa que aprendí: necesitas encontrar un equilibrio. No solo busques al profesor más amable; mira si son productivos o no. El objetivo ideal es encontrar a alguien amable con sus estudiantes pero también trabajador y productivo. Si no puedes, intenta encontrar un equilibrio entre estos dos, no optimices solo por uno.

A: Okay, creo que esto también es difícil de saber con anticipación, ¿verdad?

B: Correcto. Solo puedes intentar deducirlo a partir de su historial de publicaciones y a través de la entrevista. Si conoces a alguien en el laboratorio de ese profesor, puedes preguntar directamente.

A: Esto se trata de varias cosas: observación general de qué tan amable, qué tan exigente, la productividad. Así que esa profesora era muy amable, talentosa, pero quizá llevaba una vida fácil, así que el trabajo no avanzaba, se sentía abrumada y tomó la decisión de cerrar el laboratorio, ¿verdad?

B: Sí, esa es mi comprensión. Ella no lo dijo ella misma; esa es mi comprensión.

A: Este ajuste ocurrió a la mitad después de que te uniste a Texas A&M por dos años, ¿verdad?

B: Por un año. Así que esto es…

A: Estos ajustes ocurren temprano.

B: Sí.

A: ¿Cuál es la diferencia? Después de que te uniste por un año y encontraste un nuevo asesor, ¿fue más fácil encontrar uno? ¿O aún fue difícil encontrar?

B: El segundo fue mucho más fácil cuando ya estás en la universidad. Tienes mucha más información para encontrar al asesor adecuado: la personalidad de todos los posibles asesores. Puedes elegir al correcto y también puedes conocer sus requisitos para elegir estudiantes. Así que es probable que puedas elegir al asesor correcto y saber cómo pasar sus entrevistas para unirte a su laboratorio.

A: Genial. Quiero revisar nuestro núcleo y nuestro ritmo. ¿Cuánto tiempo hoy? En tu empresa, ¿o es mediodía sin descanso? ¿Estás bien para hablar una hora, media hora o 10 minutos? Yo…

B: Tengo tal vez otra media hora más o menos completamente libre. Hoy es el Día del Trabajo, un día festivo.

A: Okay, entonces es un día festivo. Todavía tienes otra media hora. Okay, seamos un poco más rápidos. La misma rutina: tengo la nota para hacer. Hay una recomendación después, quizá dos o tres, y luego la puntuación del TOEFL, luego el GPA, luego el reconocimiento. Luego te acercas al profesor asesor, luego si aplicas y recibes el correo, aceptas, luego puedes usarlo para el inmigrante o la visa F, y hacer todo eso, y luego puedes ir, ¿verdad? ¿Cuál es la especialidad? La reunión puede terminar debido a algunas… Configuraré una nueva. Okay, seguro. Si nos terminan, configuraré una nueva. Ahora aún podemos hablar.

B: Puedo repasar brevemente cómo preparé la solicitud, cómo lo logré. No usé ninguna agencia. Principalmente escribí todo yo mismo y utilicé algún servicio de revisión o ayuda de escritura en inglés en Taobao. Me ayudaron a revisar las cartas. También compré algún servicio ampliamente utilizado… Creo que tienen alguna encuesta popular que usan. Básicamente, escribí todo yo mismo y alguien me ayudó a revisarlo, lo cual es más económico en comparación con un servicio completo de agencia. Para la visa, solo completé todos los formularios y envié los documentos por correo. Esos son simples. Si quieres ahorrar dinero, hay formas, pero no creo que necesites usarlas; no es gran cosa. El principal costo es la tarifa de solicitud, que no puedes evitar.

A: La tarifa de solicitud para una universidad es como 100 o 200, ¿verdad? Alrededor de 100 o 200.

B: Sí, creo que es alrededor de 50 a 150.

A: 50 a 150, okay.

B: Completé todos los formularios y envié los documentos por correo, pero aún así no recibí respuesta de muchas universidades. Así que comencé a contactar a profesores. La tasa de respuesta era bastante baja. Para una solicitud de doctorado, es algo que debes hacer. Cuando terminas el papeleo y lo envías, necesitas contactar a profesores. La tasa de respuesta para mí fue: cuando enviaba 10 correos, recibía una respuesta. Entre esas, la tasa de aceptación era del 10%. Así que para todos los correos que envié, fue una tasa de aceptación del 1%: ese profesor mostró interés en trabajar conmigo. Tienes que enviar muchos correos a menos que tengas contactos. Fue difícil para mí principalmente porque no elegí la lista correcta de universidades a las que aplicar. Solo apliqué a universidades muy buenas, así que tuve dificultades para contactar a profesores. Si estimas correctamente qué universidades pueden ofrecerte una plaza, no tienes que enviar tantos correos.

A: Quieres decir que deberías elegir universidades como el nivel de Texas A&M. También elegiste muchas como Stanford, MIT. Sobreestimaste tu candidatura; pensaste que habías trabajado duro y podías ir a las mejores, pero desde el punto de vista de los profesores, eras mediocre, normal. Ven muchos talentos buenos, así que tienen una selección alta.

B: Me sobreestimé porque las personas a las que pedí consejo eran como tú: cuando intenté solicitar un doctorado, pregunté a muchas personas que conozco que lo hicieron muy bien en su carrera o solicitud. Todos eran super talentosos. Cuando les mostré mi lista, no dijeron que me sobreestimaba porque cuando prepararon su lista, sintieron que estaba bien. Nunca sintieron que no eran lo suficientemente buenos, así que no podían evaluar si la lista me correspondía. Cuando buscas consejo, siempre preguntas a alguien mejor que tú, lo que introduce un sesgo hacia universidades mejores. Por eso me sobreestimé. No tomes el consejo de nadie al 100%; analiza tu propia situación y toma las decisiones correctas.

A: Okay, entendido. Así que lo que quiero avanzar rápidamente: el doctorado anterior o la primera solicitud de doctorado. Si lo hicieras ahora, si ahora… crees que mi caso es diferente: desertor de la Universidad Forestal de Beijing, ahora obteniendo un título asociado, como 10 años desaparecido en China. Pero si ahora estuvieras nuevamente en el programa de maestría de BUPT, con tu historial, ¿qué corregirías? ¿Qué tres puntos o cinco puntos muy breves harías mejor? ¿Cómo lo harías?

B: Quizás podrías pagar el programa de BUPT.

A: Si ahora retrocedieras 10 años.

B: ¿Cómo podría prepararme mejor para mi doctorado?

A: Sí, ¿cómo elegirías tus rutas? Decimos varias cosas: uno, elegir asesor sabiamente, mejor. Segundo, elegir universidades de nivel medio o Texas A&M o por debajo, un rango más amplio, no solo las mejores. Ese es un esfuerzo innecesario, ¿verdad? ¿Qué otros puntos agregarías?

B: No tengo muchos. El mejor caso es tener conexiones directas con cualquier estudiante ya en un programa de doctorado. Obtener información de ellos sobre cualquier profesor; eso sería super útil. Apliqué a ciegas sin ninguna guía o información interna, así que fue super difícil. Tuve que aplicar a muchas universidades. Si sabes qué laboratorio está reclutando y la situación del laboratorio, no tienes que aplicar a muchas; puedes enfocarte en unas pocas con la mayor probabilidad. Eso ayudaría a dirigir tu esfuerzo. Depende de tu situación; yo no conocía a nadie en un programa de doctorado en ese entonces, pero ahora la información es más fácil de obtener. Cualquiera que aplique ahora puede intentar obtener más información.

A: Okay, entendido.

A: Hola, hola, hola.

B: Sí, esa es una discusión continuada.

Investigación, Codificación y Metas Profesionales

A: Parte dos: ya que disfrutaste la codificación, audio sobre este tipo. ¿Cuáles fueron los momentos en que pensaste en el cambio crítico de patrón? Obtienes tres. Ya que disfrutas más la codificación que escribir artículos, ¿cómo equilibraste eso? Creo que mencionaste en tu información pública que no te gustan los artículos, pero luego hiciste AutoKeras. Cuando trabajaste en AutoKeras durante algunos años, en realidad hiciste un muy buen artículo al respecto. Así que al final hiciste un muy buen artículo, pero usaste… así que la historia es así. ¿Cómo ves los artículos y la codificación? ¿Cómo cambió tu interés durante tu viaje de doctorado?

B: La codificación o la ingeniería de software siempre son importantes. Te ayudarán en la investigación, la búsqueda de empleo o tu carrera posterior. Para escribir artículos, necesitas trabajar en el tema correcto y tener la forma adecuada de hacer investigación, influenciada por tus compañeros y tu asesor: el entorno en el que estás. No creo que haya hecho un muy buen trabajo en investigación principalmente porque no tenía pasión por ser una estrella en un tema de investigación. No tenía un sueño así como muchos otros solicitantes o estudiantes de doctorado. Mi objetivo siempre fue encontrar un trabajo bien pagado en EE.UU. Los artículos ayudarían, pero solo son un aspecto de la evaluación general. No me importaba publicar artículos super geniales; me importaba más cómo entrar en grandes empresas. No creo que ningún estudiante de doctorado deba preocuparse demasiado por las publicaciones de artículos. Siempre que seas un buen estudiante, puedas hacer cursos básicos, sepas cómo codificar, entiendas la lógica, el razonamiento, cómo escribir, puedes cumplir con los requisitos de graduación. No tienes que ser super apasionado o super bueno en escribir artículos de investigación para graduarte.

A: También hiciste proyectos de código abierto; eso puede permitirte escribir gradualmente, sin necesidad de un estándar muy alto para los artículos, ¿verdad?

B: Para Texas A&M, no creo que hubiera requisitos estrictos para las publicaciones. Cualquiera cuyo asesor piense que puede graduarse, puede graduarse. Por supuesto, necesitan aprobar la defensa, pero generalmente el comité está de acuerdo con el asesor. Básicamente, es decisión del asesor; no hay un requisito estricto.

A: Tu tesis de doctorado es sobre AutoKeras.

B: En general, pero AutoKeras es definitivamente la parte más importante.

Mercado Laboral en EE.UU. y Oportunidades Globales

A: Genial. Mi puntuación en IELTS es 6, ¿okay? En 2022, mi puntuación en IELTS era 6. Ahora han pasado tres años, trabajo, estudio, uso el inglés. Este es mi caso. Dejé la Universidad Forestal de Beijing después de un año de educación. Ahora he aprobado nueve cursos de la Universidad de Estudios Extranjeros de Guangdong, con especialización en ciencias de la computación. Todavía necesito aprobar siete cursos: cuatro son de ciencias de la computación, como álgebra lineal o electrónica básica. Todavía tengo siete cursos sin aprobar. Tengo alrededor de 10 años de desaparición en China, trabajando como ingeniero contratista para DBS Bank, HSBC Bank, proyectos financieros. También tengo mi startup y hice algo de ingeniería en iOS/Android. ¿Crees que debo terminar mi título asociado? Tengo un título asociado, no una licenciatura. Hay dos caminos para mí. ¿Qué me sugerirías? Quiero enviar el propósito contigo para no ir a EE.UU., sino para trabajar en Hong Kong, Singapur, Reino Unido. Quiero trabajar en el extranjero para disfrutar de la libertad de internet. Quiero llevar a mi familia fuera. ¿Qué caminos me sugieres?

B: Si quieres seguir mi camino: solicitar un programa de maestría o doctorado en el extranjero y encontrar un trabajo después, se requiere una licenciatura para cualquier programa de maestría o doctorado. Puedes verificarlo dos veces. Este camino se está volviendo más difícil; demasiadas personas están aplicando, es cada vez más competitivo. Para las 50 o 100 mejores universidades en EE.UU., muchos estudiantes provienen de universidades chinas, llenando las admisiones.

La otra forma es transfiriéndote en tu trabajo. Por ejemplo, si trabajas para Amazon o Google en China, puedes transferirte a otros países si hay oportunidad. Esto podría ser más fácil porque ya has demostrado que puedes crear valor. Estás más expuesto a oportunidades dentro de tu empresa. Es más adecuado porque para los programas de maestría/doctorado, les importa mucho el historial; es posible que no tengas la ventaja al competir con otros. Lo más importante es que cuando te gradúas de un programa de maestría, es super difícil para un recién graduado encontrar trabajo ahora en EE.UU.

A: No lo sabía, porque no estoy en EE.UU. He oído hablar de algunas dificultades, pero no… dices que es muy difícil.

B: No he solicitado un trabajo para recién graduados en años, así que no conozco realmente el mercado laboral ahora. Por lo que he escuchado, es super difícil. Los trabajos de nivel inicial son para niveles intermedios y senior. Aquellos que usan IA son muy reales, bienvenidos. Latencia, ingeniero de programas bienvenidos. Además, los principiantes, ahora la gente prefiere más sabiamente la IA. Si haces investigación en IA o eres ingeniero de IA o muy duro, la gente se convierte… las empresas restantes en EE.UU. son bastante selectivas porque fracasaron; comenzaron hace 10 años. Así que los empleadores aceptan sabiamente un estándar muy alto.

B: Sí, también es por la economía. Cada empresa está tratando de reducir costos, incluyendo el salario de los empleados y el número de personas contratadas.

A: También lo he observado, como algunos bancos, aumentaron algunas posiciones en China pero redujeron posiciones en Singapur/Hong Kong porque están mejor pagadas. Recientemente, muchos negocios cerraron debido al COVID y el modelo de obesidad ya no funciona. Okay. Otra cosa: muchas veces intentaste el TOEFL y el GRE. ¿Presentaste el IELTS? Yo también.

TOEFL, GRE y Preparación de Idiomas

A: ¿Presentaste el TOEFL y el GRE? ¿Cuántas veces presentaste cada uno y cuáles fueron tus puntuaciones?

B: Solo presenté el TOEFL y el GRE, cada uno tres veces. Para el TOEFL, mi primera puntuación fue 92 y mi mejor puntuación fue 107. Para el GRE, mi primera puntuación fue 315 y mi mejor puntuación fue 326.

A: ¿Cuánto costó cada examen y te decepcionaron tus puntuaciones iniciales?

B: El TOEFL costaba alrededor de 1500 CNY por intento. No estaba muy decepcionado con 92 en el TOEFL; era lo suficientemente bueno para muchas solicitudes, pero quería una puntuación más alta.

A: ¿Cuánto tiempo pasó entre cada intento?

B: Presenté cada examen una vez al año durante tres años, comenzando desde mi tercer año en la universidad hasta mi maestría.

A: Además, al ir a EE.UU., ¿pudiste entender todas las clases en inglés? En cuanto a hablar y escuchar, uso diario, ¿cómo aprendiste inglés en realidad?

B: No ayuda mucho. La universidad no ayuda tanto en la vida diaria en EE.UU. De alguna manera me ayudó a aprobar el examen de asistente de enseñanza: prueba de inglés hablado antes de poder conseguir un trabajo como asistente de enseñanza. De lo contrario, puedes ser asistente de investigación. Para tomar cursos y entender las conferencias, no creo que el TOEFL ayude mucho. Está diseñado para ayudar, pero es demasiado fácil en comparación con las conferencias universitarias reales.

A: Básicamente, estás… mi IELTS es como 6, puntuación alrededor. Basado en tu comprensión de mi nivel ahora, comunicación contigo, ¿podría obtener una puntuación de 100?

B: Sí, creo que 100 no es tan difícil de alcanzar. Definitivamente puedes lograrlo.

A: Gracias. ¿Cómo fue tu primer año en el doctorado? ¿Muy difícil, verdad? El inglés, el nuevo entorno, un poco más difícil.

B: Sí. Casi pierdo mi trabajo como asistente de enseñanza por un error que cometí. Fui a una entrevista y le pedí a alguien que cubriera mi clase por mí, pero la forma en que lo hice no fue apropiada. El profesor pensó que no hice un buen trabajo. Tuve problemas para continuar con mi trabajo, pero al final todo salió bien. Una lección: tenía que ser extremadamente responsable con cualquier trabajo asignado. A la gente le importa mucho eso; habría consecuencias si no lo hacía bien.

A: Okay, entendido. La dificultad: ¿crees que el GRE es el doble de difícil o la mitad?

B: Diferentes aspectos. El TOEFL evalúa principalmente el inglés. El vocabulario del GRE definitivamente es el doble de difícil que el del TOEFL. La parte de matemáticas es más fácil; un buen estudiante chino no la encontraría difícil. Pero el vocabulario, el razonamiento y la escritura definitivamente son el doble de difíciles que el TOEFL.

A: Okay, entonces básicamente el TOEFL y el GRE tratan sobre inglés y matemáticas, ¿verdad?

B: Sí. La parte de inglés es principalmente razonamiento, comprensiones de lectura, para medir tu comprensión lógica.

A: Sobre la motivación: encontré que pasaste por muchos problemas para el doctorado, y está bien. Quiero decir: conozco a alguien en mi entorno, un amigo, que alojó mi startup Fun Live. Compartió conocimientos sobre iOS. Se graduó hace unos 20 años, estudió en esa época.

Tiene un compañero de clase que también se graduó de la Universidad Normal de Beijing. El compañero fue a EE.UU., Seattle, trabajó en la oficina de Microsoft Beijing durante 10 o cinco, ocho años, luego se transfirió a Seattle. Contrajo una enfermedad, cáncer o algo así, y murió allí. Solo fue a EE.UU. durante uno o dos años para morir. Hay algunas noticias sobre personas que van a EE.UU. y se deprimen. Pero muchas personas, la mayoría, tienen una buena vida.

Mi pregunta es: ahora conozco ingenieros, y probablemente sea bueno en el proxy. Así que la información, creo que tú y yo no tenemos tanta diferencia de accesibilidad. Mi cuenta de Apple Store en EE.UU., código abierto, todas las aplicaciones que instalé como 500 aplicaciones. ¿Por qué tomé un camino como el tuyo? ¿Crees que tu elección de EE.UU. a largo plazo? Si vives en los años 70 u 80, creo que tu esfuerzo por ir a EE.UU. valió mucho la pena porque tienes más dinero. Puedes hacer una startup, hacer cosas buenas, tienes más libertad. Vives en EE.UU. y hay muchos productos chinos baratos.

Vivo en Guangzhou, trabajo como contratista de HSBC, un trabajo de salario bastante alto según el estándar local. ¿Por qué viajar? ¿Cuál es el mayor beneficio si paso los próximos tres años enfocado en esto primero, además de mi trabajo, todo mi tiempo libre lo dedico a esto? Considerando el mejor camino. ¿Por qué todos vamos a EE.UU.? Esta cosa de código abierto, GPT en la nube es buena. Vas allí, pero también en China, Tencent, muchas personas ganan menos de un millón de yuanes al año. Así que, mi pregunta: ¿alguna vez piensas que no te arrepientes? Sin arrepentimientos. Creo que vives una buena vida, ¡felicidades! Estás feliz de ir a EE.UU., ¿verdad? Para los jóvenes chinos normales, ¿vale la pena ir a EE.UU.?

B: Si tu objetivo es acceder a la mejor tecnología, definitivamente recomiendo ir a EE.UU. A menos que estés en uno de los mejores equipos de China, como DeepSeek o trabajando en Douban o los mejores productos de China, entonces definitivamente no tienes que hacerlo. Pero según mi comprensión, es super competitivo entrar en estos equipos. Incluso hablando con ellos, sentí que mantienen un estándar muy alto para la contratación. Ir a EE.UU. es una buena manera de ponerte en un entorno menos competitivo. Puedes acceder a mejores proyectos.

En China, muchos buenos talentos compiten por unos pocos buenos proyectos. La proporción de buenos proyectos sobre el número de talentos que compiten es mucho mayor en EE.UU. Hay muchos buenos proyectos: Gemini, OpenAI, xAI. Buenas empresas, pero el número de talentos en Silicon Valley no es tan grande como en China. Solo el número de personas que compiten por posiciones: la proporción es mucho mayor en Silicon Valley, lo que significa que puedes acceder a mejores proyectos. Otro aspecto: muchas personas se mudan a EE.UU. por el dinero. No creo que haga una gran diferencia trabajar en China vs. EE.UU. porque los servicios y bienes en EE.UU. son más caros. Incluso si ganas tres veces más, solo puedes comprar servicios, alimentos y bienes similares.

La diferencia real radica en las horas que trabajas. En EE.UU., puedes trabajar menos horas para permitirte la misma calidad de vida. Definitivamente intercambias horas por ese servicio. Esto es importante para tu carrera porque a largo plazo, todos necesitamos pivotar en nuestra carrera. Por ejemplo, me gradué especializado en aprendizaje automático automatizado, pero ahora estoy pivotando hacia sistemas de aprendizaje automático, más cerca de los compiladores de hardware. La ingeniería de software es mi habilidad principal. Este pivotaje volverá a ocurrir en algún momento en el futuro. Siempre necesitamos pivotar, y para eso necesitamos más tiempo libre para prepararnos. En EE.UU., tienes más tiempo libre, lo cual es crucial.

A: Pivotar, ¿cómo se escribe? Perdón.

B: P-i-v-o-t. Pivotar, transición.

A: Okay, entendido. En el futuro, quieres trabajar en sistemas de ML. También veo que algunas personas dicen que EE.UU. es una vida más fácil, y regresan a China como Wang Xing, fundador de Meituan, y el fundador de TDEngine, base de datos de series de tiempo. Él regresó; estaba en Motorola hace 20 años en EE.UU., regresó a Beijing, comenzó varias startups, ahora hace código abierto TD engine, tal vez con un patrimonio de 10 millones o más. Puede viajar a EE.UU. o discutir negocios en todo el mundo. Así que, ¿cuál es tu plan a largo plazo? ¿Solo venir a China de vacaciones? ¿O considerar más adelante en la vida regresar a China para una estancia prolongada?

B: Cualquiera de las dos podría ser posible. El factor decisivo principal es el ecosistema general en China. Si hay más startups, empresas que hacen un buen trabajo en tecnología, entonces definitivamente sería posible regresar. Ahora hay algunas buenas: Huawei, DJI, Taylor, también madres como TikTok. Algunas buenas. Si el ecosistema general se vuelve tan bueno como en EE.UU., consideraré regresar por motivos de carrera.

A: Estás trabajando en sistemas de ML, ¿verdad? ¿Entonces haces compiladores, haces asistencia de ML profunda, okay?

B: Sí.

A: Para mi historial, como 10 años, tres o cuatro años en empresas, tres años como freelancer. También disfruté del full stack durante cinco o seis años, y dos años de machine learning. Hice GPU, obtuve dos certificados de Coursera. En mi historial, ¿por qué crees que los sistemas de ML son lo mejor para ti? También busco qué es lo siguiente para mí recientemente. Estoy muy emocionado por usar mucho el cloud holder para codificar y aprender, como un mes, un millón de códigos, varias aplicaciones informáticas. Todas abren varias instancias de cloud holder o Codex de OpenAI para ver cuánto código puedo producir. Esto es lo que más me emociona como ingeniero.

En mi historial, si hago investigación en IA para ir a DeepSeek o TikTok, muy realista, quizá necesite más tiempo. Si empiezo con software de IA y agentes, adquiero algún conocimiento de compiladores para analizar programas, proporcionar contexto. Recientemente, también hice algún trabajo usando Spring filter para registrar todos los requisitos HTTP y escribir casos de prueba: en cinco minutos puedo generar 100 casos de prueba. Es una pequeña mejora. Alguna ingeniería de prompts, truncamiento de JSON para límites de contexto. ¿Cuál es tu punto para mí ahora? Si hago investigación de modelos de IA, solo tengo la GPU 4070. ¿Quizá pueda conseguir dos GPU? ¿Cuántas GPU tienes para entrenamiento? ¿Tienes 10 muy sofisticadas, 100 GPU para entrenamiento de modelos más grandes?

B: No hago entrenamiento yo mismo. Principalmente trabajo en sistemas; los investigadores hacen el entrenamiento. No tengo acceso a GPU; principalmente las uso para pruebas, lo que no requiere muchas GPU.

A: Probar la idea con una GPU está bien, también en la nube. Usas internet, o también Google Cloud como uno.

B: Uso ambos.

A: Ambos, y luego. Trabajando en el entorno, también necesitas probar.

B: Sí.

Desarrollo de Código Abierto y AutoKeras

A: Entonces, para mí, como alimentos, ingeniería de alimentos, 10 años de full stack, solo un año de machine learning, la desaparición. ¿Qué me sugieres hacer en los próximos cinco años?

B: Entrar en IA definitivamente es suficiente. Cualquier cosa en el stack tecnológico de IA: aplicación, hardware, hacer algo relacionado con IA es importante porque la tendencia del mercado laboral es clara: las empresas están despidiendo a personas que trabajan en otras cosas y contratando en IA. Definitivamente trabaja en algo relacionado con IA. Pero entrar en este campo es difícil; comenzar una carrera aquí es difícil. Sugiero empezar con aplicaciones porque requiere menos defectos en frameworks de hardware, compiladores, modelado o matemáticas. Solo entiende la aplicación, los requisitos del cliente, el conocimiento sobre modelos de lenguaje grande. Eso sería suficiente, luego conviértete en un experto. Luego puedes cambiar entre roles para elegir el que mejor funcione. Las aplicaciones, por ejemplo, los agentes, son un buen punto de partida.

A: Sí, y también analizar el código de la nube, cómo lo hacen. Meta a dos años: ¿cómo lo hacen? Pero aún se necesita una razón algo sabia para usarlos. ¿Cuántos incendios se agregaron a la vez? ¿Qué pueden hacer? ¿Cómo ahorrar tokens? ¿Cómo el sitio web de fondo debería establecer por defecto qué escenarios, qué modelos tienen un umbral de contexto largo que están estableciendo? Ahora, ¿cómo los tokens de umbral, golpean el contexto largo?

B: Sí, lo mejor sería si puedes construir una aplicación del mundo real con usuarios reales. Eso sería una buena prueba de tu experiencia.

A: Okay. AutoKeras, veo varias cosas buenas que mencionaste: usar la biblioteca de código abierto, mantenimiento, hiciste una muy buena biblioteca de código abierto. Es una ventaja, muy beneficiosa para los ingenieros. Veo varias que estás compartiendo. ¿Cuál es la lección más grande sobre AutoKeras? Para la audiencia general, ingenieros que te siguen, eres uno, es muy importante, eres del tipo de ese orden, ¿verdad?

B: Sí.

A: ¿Cuál es la licencia de beat? ¿Cuáles son las tres lecciones principales, las O5, las lecciones más grandes para ti al hacer eso durante varios años? Aprendiste profundamente sobre varias cosas. Pero para ser honesto, creo que TensorFlow generalmente perdió contra PyTorch. AutoKeras construido sobre TensorFlow también se vio afectado por el ecosistema. ¿Qué opinas? ¿Cómo crees que podrías hacerlo mejor si retrocedieras cinco años?

B: Algunas cosas que aprendí: cómo construir un proyecto de código abierto exitoso. Primero, necesitas empezar temprano; ser el primero o segundo en construir el proyecto. Si alguien ya lo construyó… Segundo, las innovaciones no importan tanto como la usabilidad. No intentes… Era estudiante de doctorado, intenté publicar artículos de investigación, pero eso me ralentizó al construir un proyecto encantador. Siempre prioriza la usabilidad sobre los puntos innovadores. También necesitas prepararte para cambios, refactorizaciones, reescrituras cuando tengas más claridad sobre los requisitos de los usuarios. Nunca temas escribir desde cero.

Eso es lo que hice con Keras; lo escribí desde cero sobre TensorFlow 2.0. Sobre TensorFlow perdiendo mercado frente a PyTorch, no creo que AutoKeras se haya visto muy afectado porque a la gente ya no le importa tanto el AutoML. Esa es la razón por la que el proyecto no creció más. No es por el cáncer. No creo que hubiera algo que pudiera hacer mejor. Lo principal: reducir el lado de la investigación, preorganizar la usabilidad. Este proyecto me ayudó a probar que soy un buen estudiante de doctorado entre mis compañeros. Prueba sólida; no muchos estudiantes de doctorado tienen eso. Me dio una gran ventaja para la solicitud de empleo. Pero no me dio otras cosas para ayudar más en mi carrera. Lo que necesito ahora para avanzar en mi carrera es diferente del pasado.

A: Quiero compartir: el ingeniero principal Yin Wang en la compañía F5. ¿Has oído hablar de F5? F5 es una compañía global de seguridad, conocida por soluciones como Global 360. Adquirieron una compañía que se especializaba en análisis estático, que fue vendida a F5. Su enfoque es el análisis de compiladores y stacks de código para garantizar la seguridad de los clientes en sectores como la aeroespacial o militar. F5 es una compañía pública. Este ingeniero ahora trabaja en su oficina de Tokio como ingeniero principal. Su punto sobre AutoML es que busca simplificar el aprendizaje automático reduciendo la necesidad de anotaciones manuales en frameworks como PyTorch o TensorFlow. En lugar de escribir manualmente operaciones para matrices, vectores o tensores, AutoML intenta automatizar ese proceso. Sin embargo, a menudo no funciona como se esperaba porque configurar AutoML en sí requiere mucho esfuerzo. Así que, uno aún debe hacer gran parte del trabajo manualmente.

También trabajó previamente en Intel y señaló que esta solución no es ideal. Básicamente, AutoML tiene dificultades para cumplir su promesa. PyTorch, por otro lado, actúa como un compilador para el aprendizaje automático, definiendo funciones para operaciones y calculando gradientes como el descenso de gradiente. Así que, mientras PyTorch sirve como un compilador para operaciones de ML, herramientas como AutoKeras u otros sistemas automatizados a menudo quedan cortos porque la automatización completa es desafiante y el ajuste manual se vuelve necesario, ¿verdad?

B: Depende de las aplicaciones. En situaciones más simples, AutoML funcionará. Probablemente lo que dijo se refiere a casos más avanzados. AutoML no funcionaría para todo, pero definitivamente para algunos casos simples que no son a color.

A: Pero AutoML no podría funcionar en Transformer, GPT Transformers tan complicados, no podría hacerlo.

B: Transformer es bastante simple; no tiene muchos hiperparámetros en comparación con otras arquitecturas. La razón por la que no lo hicimos fue principalmente financiera. Darle al sistema AutoML más capacidad de cómputo para encontrar una mejor solución: ahorrar costos al contratar personas, mantener a las personas enfocadas en cosas importantes. Pero ahora el cuello de botella no son las personas.

Hace seis o siete años, el costo de seguir la ley eran las personas: los ingenieros de aprendizaje automático eran caros, así que optimizar la productividad para que el cómputo se ejecute automáticamente. Ahora el cuello de botella de costo cambió de las personas al cómputo: se agotó toda la capacidad de cómputo para entrenar un modelo misionario. El cuello de botella es el cómputo; se gasta todo el dinero en computadoras, el costo de las personas se vuelve insignificante. Quizás exagerando, así que gastarían más personas, trabajo manual para ahorrar computadoras. Este cambio entre computadoras y personas hizo que muchas personas no quisieran aplicar AutoML a transformadores.

A: Okay, entendido. Es como la cosa de Firebase: muy fácil, cómputo en la nube fácil, no necesitas escribir backend, base de datos, servidor. Alojas todo para ahorrar bot, pero tienen límite. Usar extracción con límites más altos, también la expresión introduce conveniencia pero limitación.

B: El costo es más cómputo por conveniencia.

A: Veo que en OpenAI, esas personas con salarios altos de un millón de USD, pero en comparación con el costo de entrenamiento del modelo, es insignificante, solo uno o dos por ciento.

B: Okay.

A: Genial. He visto, entendido, me has enseñado mucho. Estoy agradecido.

B: No hay problema. Déjame enfatizar: la conclusión más importante es proceder con precaución. Los altos requisitos de antecedentes y títulos para la solicitud de doctorado o maestría pueden no ser adecuados para ti. Si quieres seguir este camino en lugar de transferirte dentro de la empresa para ir a EE.UU., el título aquí definitivamente es un camino más difícil para ti.

A: Muchas gracias. También tengo un amigo: fue a trabajar a Hong Kong durante varios años, trabajó en BlackRock, hizo visualización, luego la serie de Hong Kong, luego fue a EE.UU.

B: Este es definitivamente un mejor camino para ti. Quizás evites tomar todos esos cursos que no ayudan mucho en el futuro.

A: Gracias por la información. Última pregunta: ¿qué quieres de este proyecto? Haré la transcripción. Si lo deseas, puedes compartir tu blog o ideas, quizá algo sobre “Intelligence Bandwidth” o cambios en la vida después de vivir en EE.UU. durante 10 años.

B: No tengo nada en mente ahora mismo. Te lo haré saber más tarde.

A: Okay, entonces podemos terminar la llamada. Me gustaría mantener el blog actualizado: si hay algo que no quieras incluir, lo eliminaré antes de compartirlo. Puedes revisarlo primero.

B: Suena bien. También te enviaré mi parte de la grabación usando el memo de voz.

A: Perfecto, gracias.

B: Fue un gusto hablar contigo hoy. Gracias de nuevo. ¡Adiós!

A: ¡Adiós!

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