Un entretien sur le parcours des candidatures en doctorat aux États-Unis aux emplois dans l’industrie de l’IA | Original, traduit par l'IA

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Source : chatgpt.com

A : Zhiwei Li, ingénieur logiciel travaillant à l’intersection de l’IA et de la finance.

B : Haifeng Jin, ingénieur logiciel travaillant sur l’infrastructure IA.

Les conversations suivantes ont été corrigées pour la grammaire et légèrement retravaillées par l’IA.

Table des matières

  1. Motivation pour le doctorat et processus de candidature
    • Objectif principal : obtenir un emploi aux États-Unis
    • Doctorat financé par des assistantships d’enseignement ou de recherche
    • Moins cher qu’un master avec aide financière
    • Nombre élevé de contacts avec des professeurs requis pour l’admission
  2. Parcours doctoral et choix du directeur de thèse
    • Changer de directeur a coûté une année supplémentaire
    • Équilibrer productivité du professeur et soutien apporté
    • Utiliser les informations des étudiants actuels pour choisir
  3. Recherche, programmation et objectifs de carrière
    • Compétences en programmation cruciales pour la recherche et les emplois en entreprise
    • Publications pas toujours requises pour l’obtention du doctorat
    • Projets open source peuvent démontrer efficacement l’expertise
  4. Marché de l’emploi aux États-Unis et opportunités mondiales
    • Les États-Unis offrent un accès aux meilleurs projets technologiques
    • Transferts internes en entreprise plus faciles que les candidatures de jeunes diplômés
    • Marché actuel de l’emploi pour débutants très compétitif
  5. TOEFL, GRE et préparation linguistique
    • TOEFL et GRE passés chacun trois fois
    • Vocabulaire du GRE significativement plus difficile que celui du TOEFL
    • Scores de test suffisants pour de nombreuses candidatures universitaires
  6. Développement open source et AutoKeras
    • Priorité à l’utilisabilité plutôt qu’à l’innovation dans l’open source
    • Lancement précoce du projet augmente les chances de succès
    • Refonte majeure parfois nécessaire pour la clarté du projet

Motivation pour le doctorat et processus de candidature

A : Je suis dans la voiture avec mes deux téléphones utilisant une carte SIM de Macau. Tu m’entends clairement ?

B : Oui, je t’entends clairement maintenant, et la vidéo est fluide.

A : Parfait. Éteignons la caméra si le réseau n’est pas bon. Peuxtu aussi augmenter le volume ? Mon côté est au maximum. J’enregistre avec mon deuxième téléphone pour la transcription.

B : J’ai augmenté le volume. Je n’ai pas de problème pour éteindre la caméra si nécessaire.

A : Parfait, merci ! Au fait, tu as l’air aussi jeune que quand on s’est rencontrés il y a des années.

B : Merci, c’était il y a environ six ans, en 2019.

A : Cool. Peux-tu ouvrir mon site, lzwjava.github.io, et partager ton écran ?

B : Bien sûr, je vais l’envoyer à mon ordinateur. J’ai besoin de la permission pour partager mon écran ; il est indiqué que l’hôte a désactivé le partage d’écran pour les participants.

A : Je vais ajuster les paramètres Zoom pour permettre à tous les participants de partager. Essaie à nouveau.

B : Ça marche maintenant. Je partage. Est-ce que c’est clair, ou dois-je zoomer ?

A : Oui, je vois très clairement.

A : Donc, j’ai demandé que quoi… Je pense que pour cette question, comme on est amis, ce n’est pas si formel. Si tu trouves quelque chose de très facile, ou si tu te répètes trop, ou si c’est quelque chose qui peut être facilement recherché sur Google ou ChatGPT, on peut sauter. Je n’ai pas encore comparé tes connaissances à ce sujet, et il se peut que je manque certaines informations. De plus, de mon point de vue, du point de vue de l’IA, le contexte de l’ingénierie de prompt pourrait ne pas être bon pour cela. Donc on peut aborder ce que tu veux dire. Si tu veux partager plus, alors tu peux partager plus. D’accord ?

B : Bien sûr, bien sûr.

A : Cool. Alors, premièrement, qu’est-ce qui t’a motivé à poursuivre un doctorat aux États-Unis ?

B : On me pose souvent cette question. La motivation numéro un était de trouver un emploi sur le marché du travail américain, de travailler pour l’une des meilleures entreprises technologiques de la Silicon Valley. C’était mon objectif numéro un. Un master peut aussi permettre cela, mais un doctorat est généralement moins cher avec des assistantships ou des bourses—moins de charge financière pour ma famille. C’est pourquoi j’ai décidé de poursuivre un doctorat plutôt qu’un master. Mon objectif est similaire à celui de nombreux autres étudiants qui ont poursuivi un master aux États-Unis : trouver un bon emploi bien payé aux États-Unis.

A : Cool. Je veux approfondir : combien d’années a duré ton doctorat et quel était le coût total ?

B : Il m’a fallu six ans pour terminer mon doctorat. Cinq ans est la durée standard. J’en ai mis six parce que j’ai changé de directeur de thèse après environ un an, donc j’ai dû recommencer pour cinq autres années. Donc, au total six ans.

A : D’abord, le coût des frais de scolarité pour cinq ou six ans. Ensuite, le coût de la vie.

B : Si tu obtiens un assistantship, comme travailler en tant qu’assistant d’enseignement ou de recherche, tes frais de scolarité sont entièrement annulés. Tu n’as rien à payer, et ils te paient chaque mois. J’ai travaillé dans une zone rurale, à une heure de Houston à College Station pour Texas A&M. Je gagnais 2000 dollars par mois sans frais de scolarité. C’était suffisant pour couvrir mes frais de vie ; je pouvais même économiser un peu. Mais beaucoup de gens font des stages d’été et gagnent plus. La principale dépense est venue avant d’entrer dans le programme : frais de candidature, billet d’avion, premier loyer et caution. Ceux-ci doivent être payés à l’avance.

A : Ce coût, genre 100 000 CNY ? 100 000 CNY couvriraient ce coût ?

B : Laisse-moi réfléchir. 100 000 ? Oui. Je n’ai pas utilisé une bonne agence ; j’ai préparé ma candidature et envoyé les données moi-même, ce qui m’a fait économiser beaucoup d’argent. J’ai dépensé environ 40 000 CNY.

A : 40 000. D’accord, cool. Tu as payé environ 50 000 CNY de plus pour une agence pour t’aider à préparer la candidature, donc c’est presque 100 000, c’est ça ?

B : Jamais. J’ai une demande. Pourrais-tu ouvrir ton iPhone et utiliser l’appli Mémo pour enregistrer ? Mon téléphone enregistre, mais la qualité du son peut ne pas être très bonne de mon côté. Pourrais-tu enregistrer de ton côté et ensuite m’envoyer le mémo vocal en fichier m4a après qu’on ait fini ? Tu utilises ton téléphone portable ; pourrais-tu l’ouvrir et aussi enregistrer de ton côté ?

A : C’est dans Mémos vocaux. Il suffit de cliquer sur le bouton rouge.

B : Compris. J’enregistre maintenant.

A : Merci ! J’apprécie. Parfois j’arrête accidentellement mon enregistrement, et perdre cela serait une catastrophe pour l’interview.

B : Pas de souci, j’ai couvert mon côté, bien que ce soit juste ma voix.

A : Ce n’est pas grave, mes questions ne sont pas la partie importante.

A : D’accord, j’ai tes informations sur les frais de scolarité et les coûts. Agence et DIY—tu t’es occupé de tout toi-même, d’accord. Ils disent que… Je veux demander : tu as aussi parlé du GRE. Tu vas bien. La deuxième question est : tu étais à l’Université forestière de Pékin, BUPT, ACM ICPC. Partage ta décision. Tu as obtenu une médaille d’argent dans la région Chine ? Le contexte : tu as obtenu une médaille de bronze à l’ICPC. Je pense que d’aller à BUPT, c’est comme… étiez-vous un médaillé ou autre chose ? L’étoile était-elle là avant que tu ailles à l’Université forestière de Pékin ? Voulez-vous partir à l’étranger ? Ou est-ce que tes bonnes performances à l’université ont pris cette décision ? Ou as-tu eu de la chance avant de partir aux États-Unis ? Je pense que tu as évité beaucoup de problèmes. Donc je pense que c’est intelligent. Comment le parcours avant le doctorat t’a-t-il impacté ?

B : Premièrement, je ne savais rien de l’étude à l’étranger avant d’aller à l’Université forestière de Pékin. Une fois là-bas, j’ai vu beaucoup de camarades préparer le GRE, planifier des masters à l’étranger. J’ai trouvé cela intéressant mais je n’ai pas décidé de le faire moi-même jusqu’à ce que j’obtienne une médaille de bronze à l’ICPC. Je devais trouver mon prochain objectif de carrière. J’avais déjà accompli ce que j’avais prévu en entrant à l’université—j’avais décidé d’obtenir cette médaille, et je l’ai eue. Après quelques recherches, j’ai découvert que étudier à l’étranger pouvait être une très bonne chose, principalement comme mon prochain objectif pour trouver un bon emploi en ingénierie logicielle. C’est pourquoi j’ai décidé d’étudier à l’étranger comme méthode pour trouver un bon emploi.

A : Cool. Tu as obtenu la médaille de bronze en troisième année ?

B : En troisième année.

A : Numéro trois ici. Je me souviens que tu es allé à l’Université des postes et télécommunications de Pékin pour un programme de master, puis tu es revenu à l’Université forestière de Pékin, salle 302, et c’est là qu’on s’est rencontrés pour la première fois.

B : D’accord, alors tu as… Je n’avais définitivement pas la médaille de bronze à l’époque dont tu te souviens.

A : Te souviens-tu de ce jour ? Je me souviens que tu es revenu à BGFU pour régler quelque chose, pour visiter la salle de séminaire 302. Tu es revenu cette fois-là. Tu venais de terminer tes études cet été-là, et je suis aussi allé à l’Université forestière de Pékin cet été-là. Ce temple, oh, sympa.

B : C’est incroyable, tu te souviens si clairement.

A : Je l’ai juste enregistré. Pas seulement une fois ; probablement tu t’occupais de ta moyenne ou autre chose. Tu revenais parfois, non ? Parfois deux ou trois fois. Après être allé au programme de master, tu revenais parfois à l’université de licence pour régler ta moyenne ou autre chose ? Non, ma moyenne. Toutes les recommandations ? Je ne sais pas.

B : Désolé, quelle est la question ? Après être allé au programme national à l’Université des postes et télécommunications de Pékin, tu revenais parfois à l’Université forestière de Pékin, d’après mes souvenirs.

B : Oui, oui, je l’ai fait.

A : Pourquoi es-tu revenu ?

B : Pour le plaisir, tu sais ? Il y avait des compétitions de programmation et l’intégration de nouveaux membres dans le club. Principalement pour le plaisir—rien en rapport avec ma candidature au doctorat. C’était juste pour le plaisir.

A : Tu as fait le programme de master en deux ans ou trois ans ?

B : Le programme de master devrait durer trois ans, mais je suis parti à Texas A&M à la fin de ma deuxième année. Mes programmes de master et de doctorat se sont chevauchés pendant un an. J’ai terminé tous mes cours et obtenu tous les crédits nécessaires en deux ans, donc pour la troisième année, je n’avais pas besoin d’être sur le campus de BUPT.

A : Donc tu es parti aux États-Unis vers 2016 ou 2017 ?

B : C’était en 2015.

A : 2015, donc tôt. Tu as obtenu ton diplôme vers 2020 ou 2021 ?

B : Oui, 2021.

A : D’accord, compris. Je suis allé aux États-Unis deux fois. Une fois tôt, vers mars, la saison. Je suis essentiellement allé dans la Silicon Valley. La deuxième fois, en 2017, je suis allé dans plusieurs pays comme la Silicon Valley, Seattle, New York et les chutes du Niagara. Je n’ai pas pu te rencontrer parce que j’ai essayé, bien que probablement…

B : Oui, je me souviens que tu étais à Las Vegas lors de la fusillade de masse, c’est ça ?

A : Oui, exactement. Je venais de descendre de l’avion, et la télévision à l’aéroport… Je suis allé dans un hôtel à proximité. À ce moment-là, le tireur n’avait pas encore été trouvé, mais j’étais si curieux que je suis allé dans la zone autour de la fusillade de masse, à environ 100-200 mètres. La police m’a demandé de retourner en arrière, de dégager, parce qu’ils étaient occupés avec le tireur. Les gens pleuraient. Il y avait un joueur de basket chinois là-bas. Les tables étaient fermées, les gens pleuraient, appelaient au téléphone. Les gens tiraient tous dans l’hôtel. C’était choquant. Tu ne savais pas où était le tireur ; il pouvait être juste dans la chambre à côté. Il y avait beaucoup de flics. C’est fou. La nuit, j’ai dû garder les lumières allumées dans mon hôtel. J’ai finalement trouvé un hôtel et j’ai gardé les lumières allumées. Les tireurs ? Pas drôle. J’ai trouvé très difficile de dormir et j’avais très peur. À ce moment-là, tu étais à l’Université Texas A&M.

B : Oui, oui.

Parcours doctoral et choix du directeur de thèse

A : Pourrais-tu partager publiquement ? Je pense que tu peux aussi éviter cette question si le changement de mentor n’est pas une très bonne chose. Pourrais-tu partager la raison pour laquelle tu as changé ? Je pense que si tu veux revenir sur ta décision, tu as aussi… parce que changer t’a coûté un ou deux ans. Si tu n’avais pas eu d’autre choix, cependant, si tu avais sélectionné un mentor plus soigneusement, tu n’aurais pas changé. Donc je pense que la raison de ton changement est très importante pour les personnes qui vont aux États-Unis, non ?

B : Oui, je pense que c’est important ; définitivement quelque chose à apprendre. La principale raison était que mon critère pour choisir le bon professeur n’était pas très intelligent à l’époque. Pendant mes études à BUPT, j’ai vu beaucoup de professeurs pousser leurs étudiants très fort, et les étudiants avaient du mal à faire de la recherche et à obtenir leur diplôme. Je n’ai jamais voulu trouver un professeur comme ça, donc mon critère était de trouver une personne gentille—c’était le critère numéro un. J’ai parlé à plusieurs professeurs et j’ai choisi le plus gentil, qui était mon premier directeur de thèse.

Le problème était que ce professeur ne voulait plus maintenir son laboratoire après un an environ. Je ne suis pas sûr pourquoi. Ce qu’elle m’a dit, c’est qu’elle voulait que je poursuive ce qui m’intéressait vraiment, mais je pense que la vraie raison était qu’elle trouvait trop de travail de maintenir un laboratoire de recherche. Elle était super gentille mais aussi… quand une personne est super gentille et ne pousse jamais ses étudiants, ils ne travaillent peut-être pas dur non plus. Elle trouvait cela trop de travail et a demandé à tout le monde de changer de directeur de thèse. Donc j’ai changé de directeur. Une chose que j’ai apprise : il faut trouver un équilibre. Ne pas seulement chercher le professeur le plus gentil ; voir s’ils sont productifs ou non. L’objectif idéal est de trouver quelqu’un de gentil envers ses étudiants mais aussi travailleur et productif. Si tu ne peux pas, essaie de trouver un équilibre entre ces deux aspects, ne pas optimiser pour un seul.

A : D’accord, je pense que c’est aussi difficile à savoir à l’avance, non ?

B : Oui. Tu ne peux que essayer de le deviner à partir de leurs publications et lors de l’entretien. Si tu connais quelqu’un dans le laboratoire de ce professeur, tu peux demander directement.

A : Cela concerne plusieurs choses : observation générale de la gentillesse, de la pression, de la productivité. Donc ce professeur était très gentil, talentueux, mais peut-être avait-il une vie facile, donc le travail n’a pas progressé, il s’est senti submergé et a pris la décision de fermer le laboratoire, c’est ça ?

B : Oui, c’est ma compréhension. Elle ne l’a pas dit elle-même ; c’est ma compréhension.

A : Cet ajustement est survenu après que tu aies rejoint Texas A&M pendant deux ans, c’est ça ?

B : Après un an. Donc c’est…

A : Ces ajustements surviennent tôt.

B : Oui.

A : Quelle est la différence ? Après avoir rejoint pendant un an et trouvé un nouveau directeur, était-ce plus facile d’en trouver un ? Ou était-ce toujours difficile d’en trouver un ?

B : Le second était beaucoup plus facile une fois que tu es dans l’université. Tu as beaucoup plus d’informations pour trouver le bon directeur—la personnalité de tous les directeurs potentiels. Tu peux choisir le bon, et tu peux aussi connaître leurs exigences pour choisir les étudiants. Donc il est probable que tu puisses choisir le bon directeur et savoir comment réussir leurs entretiens pour rejoindre leur laboratoire.

A : Cool. Je veux revoir notre cœur et notre rythme. Combien de temps aujourd’hui ? Dans ton entreprise, ou est-ce une pause non-repos ? Es-tu d’accord pour parler pendant une heure ou une demi-heure ou 10 minutes ? Je…

B : J’ai encore environ une demi-heure de libre. Aujourd’hui c’est le Labor Day, un jour férié.

A : D’accord, donc c’est un jour férié. Tu as encore une demi-heure. D’accord, allons un peu plus vite. Même routine : j’ai la note à faire. Il y a une recommandation plus tard, peut-être deux ou trois, puis le score TOEFL, puis la moyenne, puis la reconnaissance. Et puis tu approches le professeur directeur, puis si tu postules et reçois l’e-mail, tu acceptes, et puis tu peux utiliser cela pour l’immigration ou le visa F, et faire tout ça, et puis tu peux y aller, c’est ça ? Quelle est la matière principale ? La réunion peut se terminer en raison de certaines… Je vais en organiser une nouvelle. D’accord, sûr. S’ils nous coupent, j’en organiserai une nouvelle. Maintenant on peut encore parler.

B : Je peux brièvement passer en revue comment j’ai préparé la candidature, comment j’ai obtenu cela. Je n’ai pas utilisé d’agence. J’ai principalement tout écrit moi-même et utilisé un service d’aide à la révision ou à la rédaction en anglais sur Taobao. Ils m’ont aidé à réviser les lettres. J’ai aussi acheté un service largement utilisé… Je crois qu’ils ont une enquête populaire qu’ils utilisent. Basiquement, j’ai tout écrit moi-même et quelqu’un m’a aidé à réviser, ce qui est moins cher par rapport à un service complet d’agence. Pour le visa, j’ai simplement rempli tous les formulaires et envoyé les documents par courrier. C’est simple. Si tu veux économiser de l’argent, il y a des moyens, mais je ne pense pas que tu doives les utiliser ; ce n’est pas un gros problème. Le principal coût est les frais de candidature, que tu ne peux pas éviter.

A : Les frais de candidature pour une université sont d’environ 100 ou 200, c’est ça ? Environ 100 ou 200.

B : Oui, je crois que c’est entre 50 et 150.

A : 50 à 150, d’accord.

B : J’ai rempli tous les formulaires et envoyé les documents par courrier mais je n’ai toujours pas eu de réponse de nombreuses universités. Donc j’ai commencé à contacter des professeurs. Le taux de réponse était assez faible. Pour une candidature en doctorat, c’est quelque chose que tu dois faire. Quand tu as terminé la paperasse et l’as envoyée, tu dois contacter des professeurs. Le taux de réponse pour moi était : quand j’envoyais 10 e-mails, j’obtenais une réponse. Parmi celles-ci, le taux d’acceptation était de 10%. Donc pour tous les e-mails que j’ai envoyés, c’était un taux d’acceptation de 1%—ce professeur a montré de l’intérêt à travailler avec moi. Tu dois envoyer beaucoup d’e-mails à moins d’avoir des contacts. C’était difficile pour moi principalement parce que je n’ai pas choisi la bonne liste d’universités pour postuler. J’ai seulement postulé dans de très bonnes universités, donc j’ai eu du mal à contacter des professeurs. Si tu estimes correctement quelles universités peuvent te faire une offre, tu n’as pas à envoyer autant d’e-mails.

A : Tu veux dire que tu devrais choisir des universités comme Texas A&M. Tu as aussi choisi beaucoup comme Stanford, MIT. Tu as surestimé ta candidature ; tu pensais avoir travaillé dur et être capable d’aller au sommet, mais du point de vue des professeurs, tu étais moyen, normal. Ils voient beaucoup de talents, donc ils ont une sélection élevée.

B : J’ai surestimé mes capacités parce que les personnes à qui j’ai demandé conseil étaient comme toi—quand j’ai essayé de postuler pour un doctorat, j’ai demandé à beaucoup de personnes que je connais qui ont bien réussi dans leur carrière ou leur candidature. Elles étaient toutes super talentueuses. Quand je leur ai montré ma liste, elles ne m’ont pas dit que je me surestimais parce que quand elles ont préparé leur liste, elles ont trouvé que c’était juste. Elles n’ont jamais eu l’impression de ne pas être assez bonnes, donc elles ne pouvaient pas évaluer si la liste me correspondait. Quand tu demandes conseil, tu demandes toujours à quelqu’un de mieux que toi, ce qui introduit un biais envers de meilleures universités. C’est pourquoi je me suis surestimé. Ne prends pas les conseils de quelqu’un à 100% ; regarde ta propre situation et prends les bonnes décisions.

A : D’accord, compris. Donc ce que je veux accélérer : la photo ci-dessus du doctorat ou la première candidature au doctorat. Si tu devais le refaire maintenant, si maintenant… tu penses que mon cas est différent : abandon de l’Université forestière de Pékin, maintenant obtention d’un diplôme universitaire, comme 10 ans de disparition en Chine. Mais si tu étais maintenant à nouveau dans le programme de master de BUPT, avec ton parcours, qu’est-ce que tu corrigerais ? Quels trois points ou cinq points très courts ferais-tu mieux ? Comment le ferais-tu ?

B : Tu peux te permettre le programme de BUPT.

A : Si tu es maintenant, tu reviens juste 10 ans en arrière.

B : Comment j’aurais pu mieux me préparer pour mon doctorat ?

A : Oui, comment choisirais-tu tes routes ? On dit plusieurs choses : une, choisir un directeur de thèse avec sagesse, mieux. Deux, choisir des universités de niveau moyen ou Texas A&M ou en dessous, une gamme plus large, pas seulement le sommet. C’est un effort inutile, non ? Quels autres points ajouterais-tu ?

B : Pas grand-chose. Le meilleur cas est d’avoir des contacts directs avec des étudiants déjà dans un programme de doctorat. Obtenir des informations d’eux sur n’importe quel professeur ; ce serait super utile. J’ai postulé à l’aveugle sans aucun guide ou information interne, donc c’était super difficile. J’ai dû postuler à beaucoup d’universités. Si tu sais quel laboratoire recrute et la situation du laboratoire, tu n’as pas à postuler à beaucoup ; tu peux te concentrer sur quelques-uns avec les meilleures chances. Cela t’aiderait à diriger tes efforts. Cela dépend de ta situation ; je ne connaissais personne dans un programme de doctorat à l’époque, mais maintenant les informations sont plus faciles à obtenir. Toute personne postulant maintenant peut essayer d’obtenir plus d’informations.

A : D’accord, compris.

A : Salut, salut, salut.

B : Oui, c’est une discussion continue.

Recherche, programmation et objectifs de carrière

A : Deuxième partie : puisque tu aimais la programmation, l’audio à propos de ce gars. Quels ont été les moments où tu as pensé à un changement critique ? Tu en as trois. Puisque tu aimes plus la programmation que l’écriture de papiers, comment as-tu équilibré cela ? Je pense que tu as mentionné une fois dans tes informations publiques que tu n’aimais pas les papiers, mais plus tard tu as fait AutoKeras. En travaillant sur AutoKeras pendant quelques années, tu as en fait fait un très bon papier à ce sujet. Donc tu as finalement fait un très bon papier, mais tu as utilisé… donc l’histoire est comme ça. Comment vois-tu les papiers et la programmation ? Comment ton intérêt a-t-il changé pendant ton parcours doctoral ?

B : La programmation ou l’ingénierie logicielle est toujours importante. Cela t’aidera dans la recherche, la recherche d’emploi ou la carrière future. Pour écrire des papiers, tu dois travailler sur le bon sujet et avoir la bonne manière de faire de la recherche, influencée par tes pairs et ton directeur—l’environnement dans lequel tu es. Je ne pense pas avoir fait un très bon travail en recherche principalement parce que je n’avais pas la passion de devenir une star dans un domaine de recherche. Je n’avais pas un tel rêve comme beaucoup d’autres candidats ou étudiants en doctorat. Mon objectif a toujours été de trouver un emploi bien payé aux États-Unis. Les papiers aideraient, mais ce n’est qu’un aspect de l’évaluation globale. Je ne me souciais pas de publier des papiers super géniaux ; je me souciais plus de la manière d’entrer dans les grandes entreprises. Je ne pense pas qu’un étudiant en doctorat doive s’inquiéter trop des publications de papiers. Tant que tu es un bon étudiant, que tu peux faire les cours de base, que tu sais coder, comprendre la logique, le raisonnement, comment écrire, tu peux répondre aux exigences de diplôme. Tu n’as pas besoin d’être super passionné ou super bon pour écrire des papiers de recherche pour obtenir ton diplôme.

A : Tu as aussi fait des projets open source ; cela peut te permettre d’écrire progressivement, sans avoir besoin d’un standard très élevé pour les papiers, non ?

B : Pour Texas A&M, je ne pense pas qu’il y avait des exigences strictes pour les publications. Toute personne dont le directeur pense qu’elle peut obtenir son diplôme peut obtenir son diplôme. Bien sûr, ils doivent réussir leur soutenance, mais généralement le comité est d’accord avec le directeur. En gros, c’est la décision du directeur ; pas d’exigence stricte.

A : Ta thèse de doctorat porte sur AutoKeras.

B : En général, mais AutoKeras est définitivement la partie la plus importante.

Marché de l’emploi aux États-Unis et opportunités mondiales

A : Cool. Mon score IELTS est de 6, d’accord ? En 2022, mon score IELTS était de 6. Maintenant, trois ans ont passé, je travaille, j’étudie, j’utilise l’anglais. Voici mon cas. J’ai abandonné l’Université forestière de Pékin après un an d’études. Maintenant, j’ai réussi neuf cours à l’Université des études étrangères de Guangdong, en informatique. Il me reste sept cours—quatre sont en informatique, comme l’algèbre linéaire ou l’électronique de base. Il me reste sept cours à valider. J’ai environ 10 ans de disparition en Chine, travaillant comme ingénieur contractuel pour DBS Bank, HSBC Bank, des projets financiers. J’ai aussi eu ma startup et fait de l’ingénierie iOS/Android. Penses-tu que je dois terminer mon diplôme universitaire ? J’ai un diplôme universitaire, pas une licence. Il y a deux voies pour moi. Que me suggères-tu ? Je veux envoyer mon but avec toi pour ne pas aller aux États-Unis, mais pour travailler à Hong Kong, Singapour, au Royaume-Uni. Je veux travailler à l’étranger pour profiter de la liberté d’Internet. Je veux emmener ma famille à l’étranger. Quelles voies me suggères-tu ?

B : Si tu veux suivre mon chemin—postuler pour un programme de master ou de doctorat à l’étranger et trouver un emploi après—une licence est requise pour tout programme de master ou de doctorat. Tu peux double-vérifier. Ce chemin devient plus difficile ; trop de gens postulent, c’est de plus en plus compétitif. Pour les 50 ou 100 meilleures universités aux États-Unis, beaucoup d’étudiants viennent d’universités chinoises, remplissant les admissions.

L’autre voie est de transférer dans ton travail. Par exemple, si tu travailles pour Amazon ou Google en Chine, tu peux être transféré dans d’autres pays s’il y a une opportunité. Cela pourrait être plus facile parce que tu as déjà prouvé que tu peux créer de la valeur. Tu es plus exposé aux opportunités au sein de ton entreprise. C’est plus adapté parce que pour les programmes de master/doctorat, ils se soucient beaucoup du parcours ; tu n’as peut-être pas l’avantage de rivaliser avec les autres. Plus important encore, lorsque tu termines un programme de master, il est super difficile pour un nouveau diplômé de trouver un emploi tout de suite aux États-Unis.

A : Je ne savais pas ça, parce que je ne suis pas aux États-Unis. J’ai entendu dire que c’était difficile, mais pas… tu dis que c’est si difficile.

B : Je n’ai pas postulé pour un emploi de jeune diplômé depuis des années, donc je ne connais pas vraiment le marché du travail maintenant. D’après ce que j’ai entendu, c’est super difficile. Les emplois d’entrée de gamme sont de niveau intermédiaire et senior. Ceux qui utilisent l’IA sont très réels, bienvenus. Latence, ingénieur programmeur bienvenu. Aussi, débutant, les gens maintenant préfèrent l’IA. Si tu fais de la recherche en IA ou que tu es ingénieur IA ou très hardcore, les gens deviennent… les entreprises restantes aux États-Unis sont assez sélectives parce qu’elles échouent ; elles ont commencé il y a 10 ans. Donc les employeurs deviennent plus exigeants et acceptent des standards très élevés.

B : Oui, c’est aussi à cause de l’économie. Chaque entreprise essaie de réduire les coûts, y compris les salaires des employés et le nombre de personnes embauchées.

A : J’ai aussi observé cela, comme certaines banques, elles ont augmenté certains postes en Chine mais réduit les postes à Singapour/Hong Kong parce qu’ils sont mieux payés. Récemments, beaucoup d’entreprises ont fermé boutique à cause du COVID et le modèle d’obésité ne fonctionne plus maintenant. D’accord. Autre chose : plusieurs fois tu as passé le TOEFL et le GRE. As-tu passé l’IELTS ? Moi aussi.

TOEFL, GRE et préparation linguistique

A : As-tu passé le TOEFL et le GRE ? Combien de fois as-tu passé chacun, et quels étaient tes scores ?

B : J’ai passé le TOEFL et le GRE, chacun trois fois. Pour le TOEFL, mon premier score était de 92, et mon meilleur était de 107. Pour le GRE, mon premier score était de 315, et mon meilleur était de 326.

A : Combien coûtait chaque test, et étais-tu déçu de tes scores initiaux ?

B : Le TOEFL coûtait environ 1500 CNY par tentative. Je n’étais pas trop déçu d’avoir 92 au TOEFL ; c’était assez bon pour de nombreuses candidatures, mais je voulais un score plus élevé.

A : Combien de temps s’est écoulé entre chaque tentative ?

B : J’ai passé chaque test une fois par an sur trois ans, à partir de ma troisième année de licence jusqu’à mon master.

A : Aussi, tu vas aux États-Unis, tu es capable de suivre tous les cours en anglais ? En expression et écoute, usage quotidien, comment as-tu vraiment appris l’anglais ?

B : Cela n’aide pas. L’université n’aide pas beaucoup dans la vie quotidienne aux États-Unis. D’une certaine manière, cela m’a aidé à passer l’examen d’assistant d’enseignement—test d’anglais parlé avant de pouvoir obtenir un emploi d’assistant d’enseignement. Sinon, tu peux être assistant de recherche. Pour suivre des cours, comprendre les conférences, je ne pense pas que le TOEFL aide beaucoup. Il est conçu pour aider, mais c’est trop facile par rapport aux vraies conférences universitaires.

A : En gros, tu es… mon IELTS est d’environ 6. D’après ta compréhension de mon niveau maintenant, en communiquant avec toi, pourrais-je obtenir un score de 100 ?

B : Oui, je pense que 100 n’est pas si difficile à atteindre. Tu peux définitivement obtenir cela.

A : Merci. Comment s’est passée ta première année de doctorat ? Très difficile, non ? L’anglais, le nouvel environnement, un peu plus difficile ?

B : Oui. J’ai presque perdu mon emploi d’assistant d’enseignement à cause d’une erreur que j’ai commise. Je suis allé à un entretien et j’ai demandé à quelqu’un de couvrir mon cours pour moi, mais la manière dont je l’ai fait n’était pas appropriée. Le professeur a pensé que je n’avais pas fait un bon travail. J’ai eu des problèmes pour continuer mon travail, mais finalement tout s’est bien passé. Une leçon : je devais être extra responsable pour tout travail qui m’était assigné. Les gens s’en soucient beaucoup ; il y aura des conséquences si je ne le faisais pas correctement.

A : D’accord, compris. La difficulté : penses-tu que le GRE est deux fois plus difficile ou la moitié ?

B : Différents aspects. Le TOEFL évalue principalement l’anglais. Le vocabulaire du GRE est définitivement deux fois plus difficile que celui du TOEFL. La partie maths est plus facile ; un bon étudiant chinois ne la trouverait pas difficile. Mais le vocabulaire, le raisonnement, la rédaction sont définitivement deux fois plus difficiles que le TOEFL.

A : D’accord, donc en gros le TOEFL, le GRE concernent l’anglais et les maths, c’est ça ?

B : Oui. La partie anglaise concerne principalement le raisonnement, les compréhensions de lecture, pour mesurer ta compréhension logique.

A : À propos de la motivation : j’ai trouvé que tu as traversé tant de problèmes pour le doctorat, et c’est bien. Je veux dire : je connais quelqu’un dans mon entourage, un ami, qui a hébergé ma startup Fun Live. Il a partagé des connaissances sur iOS. Il a obtenu son diplôme il y a environ 20 ans, a étudié à cette époque.

Il a un camarade de classe qui a aussi obtenu son diplôme de l’Université normale de Pékin. Le camarade est parti aux États-Unis, à Seattle, a travaillé au bureau de Microsoft à Pékin pendant 10 ou cinq, huit ans, puis a été transféré à Seattle. Il a attrapé une maladie, un cancer ou autre chose, et est mort là-bas. Il est juste parti aux États-Unis pendant un ou deux ans pour y mourir. Il y a des nouvelles sur des gens qui partent aux États-Unis et deviennent dépressifs. Mais beaucoup de gens, la plupart, ont une bonne vie.

Ma question est : maintenant je connais des ingénieurs, et je suis probablement bon en proxy. Donc pour l’information, je pense que toi et moi n’avons pas une différence d’accessibilité si grande. Mon compte Apple Store US, open source, toutes les apps que j’ai installées comme 500 apps. Pourquoi ai-je pris un chemin comme le tien ? Penses-tu que ton choix des États-Unis pour le long terme. Si tu vis dans les années 1970 ou 1980, je pense que tes efforts pour aller aux États-Unis en valaient super la peine parce que tu avais plus d’argent. Tu peux créer une startup, faire de bonnes choses, tu as plus de liberté. Tu vis aux États-Unis, et il y a beaucoup de produits chinois bon marché.

Je vis à Guangzhou, je travaille comme contractuel pour HSBC, un emploi assez bien payé selon les standards locaux. Pourquoi ai-je voyagé ? Quel est le plus grand avantage si je passe les trois prochaines années à me concentrer sur cette première chose, en plus de mon travail, tout mon temps libre à faire cela, en considérant le meilleur chemin. Pourquoi allons-nous tous aux États-Unis ? Cette chose open source, GPT cloud est bien. Tu y vas, mais aussi en Chine, Tencent, beaucoup de gens gagnent moins d’un million de yuans par an. Donc, ma question : as-tu déjà pensé que tu ne regrettais pas ? Pas de regret. Je pense que tu vis une bonne vie, félicitations ! Tu es heureux d’être allé aux États-Unis, non ? Pour les jeunes Chinois normaux, est-ce que cela vaut le coup d’aller aux États-Unis ?

B : Si ton objectif est d’accéder à la meilleure technologie, je recommande définitivement d’aller aux États-Unis. À moins que tu ne sois dans l’une des meilleures équipes en Chine, comme DeepSeek ou que tu travailles sur Douban ou les meilleurs produits en Chine, alors définitivement tu n’as pas besoin d’y aller. Mais d’après ce que je comprends, c’est super compétitif d’entrer dans ces équipes. Même en leur parlant, j’ai senti qu’elles avaient des standards très élevés pour l’embauche. Aller aux États-Unis est un bon moyen de te placer dans un environnement moins compétitif. Tu peux accéder à de meilleurs projets.

En Chine, beaucoup de talents se disputent quelques bons projets. Le ratio de bons projets par rapport au nombre de talents en compétition est beaucoup plus élevé aux États-Unis. Il y a beaucoup de bons projets : Gemini, OpenAI, xAI. De bonnes entreprises, mais le nombre de talents dans la Silicon Valley n’est pas aussi élevé qu’en Chine. Juste le nombre de personnes en compétition pour les postes—le ratio est beaucoup plus élevé dans la Silicon Valley, ce qui signifie que tu peux accéder à de meilleurs projets. Un autre aspect : beaucoup de gens déménagent aux États-Unis pour l’argent. Je ne pense pas que cela fasse une grande différence de travailler en Chine ou aux États-Unis parce que les services et les biens aux États-Unis sont plus chers. Même si tu gagnes trois fois plus, tu ne peux acheter que des services, des aliments, des biens similaires.

La différence réelle réside dans les heures que tu travailles. Aux États-Unis, tu peux travailler moins d’heures pour te permettre la même qualité de vie. Tu échanges définitivement moins d’heures pour ce service. Cela est important pour la carrière car à long terme, tout le monde a besoin de faire un pivot dans sa carrière. Par exemple, j’ai obtenu mon diplôme en me spécialisant dans l’apprentissage automatique automatisé, mais maintenant je me réoriente vers les systèmes d’apprentissage automatique, plus proche des compilateurs matériels. L’ingénierie logicielle est ma compétence principale. Ce pivot se reproduira quelque part dans le futur. Nous devons toujours faire des pivots, et pour cela nous avons besoin de plus de temps libre pour nous préparer. Aux États-Unis, tu as plus de temps libre, ce qui est crucial.

A : Pivot, comment ça s’écrit ? Désolé.

B : P-i-v-o-t. Transition de pivot.

A : D’accord, compris. À l’avenir, tu veux travailler sur les systèmes ML. J’ai aussi vu des gens dire que les États-Unis offrent une vie assez facile, et ils retournent en Chine comme Wang Xing, le fondateur de Meituan, et le fondateur de TDEngine, la base de données de séries temporelles. Il est retourné ; il était chez Motorola il y a 20 ans aux États-Unis, est retourné à Pékin, a lancé plusieurs startups, fait maintenant de l’open source TD engine, peut-être une fortune de 10 millions ou plus. Il peut voyager aux États-Unis ou discuter d’affaires dans le monde entier. Donc, quel est ton plan à long terme ? Juste venir en Chine pour les vacances ? Ou envisages-tu plus tard de revenir en Chine pour un long séjour ?

B : Les deux pourraient être possibles. Le facteur décisif principal est l’écosystème global en Chine. S’il y a plus de startups, d’entreprises qui font du bon travail dans la technologie, alors c’est définitivement possible de revenir. Maintenant il y en a quelques bonnes : Huawei, DJI, Taylor, aussi des mères comme TikTok. Quelques bonnes. Si l’écosystème global devient aussi bon qu’aux États-Unis, j’envisagerai de revenir pour des raisons de carrière.

A : Tu travailles sur les systèmes ML, c’est ça ? Donc tu fais du compilateur, de l’assistance ML approfondie, d’accord ?

B : Oui.

A : Pour mon parcours, comme 10 ans, trois-quatre ans en entreprise, trois ans freelance. J’ai aussi aimé le full stack pendant cinq-six ans, et deux ans en apprentissage automatique. J’ai fait du GPU, obtenu deux certificats de Coursera. Dans mon parcours, pourquoi penses-tu que le système ML est le meilleur pour toi ? J’ai aussi trouvé récemment ce qui pourrait être mon prochain défi. Je suis très excité d’utiliser beaucoup le cloud holder pour faire du codage et de l’apprentissage, comme un mois, un million de codes, plusieurs applications informatiques. Tout ouvrir plusieurs instances de cloud holder ou Codex d’OpenAI pour voir combien de code je peux produire. C’est ce qui m’excite le plus en tant qu’ingénieur.

Dans mon parcours, si je fais de la recherche en IA pour aller chez DeepSeek ou TikTok, c’est très réaliste, peut-être que j’ai besoin de plus de temps. Si je commence par le logiciel IA et les agents, acquiers quelques connaissances en compilateur pour analyser le programme, fournir du contexte. Récemments, j’ai aussi fait un travail utilisant Spring filter pour journaliser toutes les exigences HTTP et écrire des cas de test—comme en cinq minutes je peux générer 100 cas de test. C’est une petite amélioration. Un peu d’ingénierie de prompt, de troncature JSON pour les limites de contexte. Quel est ton avis pour moi maintenant ? Si je fais de la recherche sur les modèles d’IA, j’ai juste le GPU 4070. Peut-être que je peux en obtenir deux ? Combien de GPU as-tu pour l’entraînement ? As-tu 10 très sophistiqués, 100 GPU pour l’entraînement de grands modèles ?

B : Je ne fais pas d’entraînement moi-même. Je travaille principalement sur les systèmes ; les chercheurs font l’entraînement. Je n’ai pas accès aux GPU ; je les utilise principalement pour les tests, ce qui ne nécessite pas beaucoup de GPU.

A : Tester l’idée avec un seul GPU suffit, aussi dans le cloud. Tu utilises Internet, ou aussi Google Cloud.

B : J’utilise les deux.

A : Les deux, et puis. Travailler sur l’environnement, besoin de tester aussi.

B : Oui.

Développement open source et AutoKeras

A : Donc pour moi, comme les aliments, les aliments comme l’ingénierie, 10 ans de full stack, juste un an de machine learning, la disparition. Que me suggères-tu de faire les cinq prochaines années ?

B : Entrer dans l’IA est définitivement suffisant. Tout ce qui est dans la stack technologique de l’IA—application, matériel—faire quelque chose en rapport avec l’IA est important car la tendance du marché de l’emploi est claire : les entreprises licencient des personnes travaillant sur d’autres choses et embauchent dans l’IA. Travaille définitivement sur quelque chose en rapport avec l’IA. Mais entrer dans ce domaine est difficile ; commencer une carrière ici est difficile. Je suggère de commencer par les applications car cela nécessite des défauts Ortiz dans les frameworks de matériel de compilateur ou de modélisation ou de mathématiques. Comprends simplement l’application, les exigences des clients, les connaissances sur les grands modèles de langage. Cela serait suffisant, puis deviens un expert. Ensuite, tu peux changer de rôle pour choisir celui qui fonctionne le mieux. Les applications, par exemple les agents, sont une bonne chose pour commencer.

A : Oui, et aussi analyser le code cloud, comment ils font. Objectif de deux ans : comment font-ils ? Mais il faut toujours une raison sage pour les utiliser. Combien de fires ajoutés en une fois ? Que peuvent-ils faire ? Comment économiser des tokens ? Comment le site web d’arrière-plan doit par défaut définir quels scénarios, quels modèles ont un seuil de contexte long qu’ils définissent. Maintenant comment les tokens de seuil, atteindre un contexte long.

B : Oui, le mieux serait si tu pouvais construire une application réelle avec de vrais utilisateurs. Ce serait une bonne preuve de ton expertise.

A : D’accord. AutoKeras, je vois plusieurs bonnes choses que tu as dites : utiliser une bibliothèque open source, maintenance, très bonne bibliothèque open source. C’est un avantage, très bénéfique pour les ingénieurs. Je vois plusieurs choses que tu partages. Quelle est la très grande leçon concernant AutoKeras ? Pour le grand public, les ingénieurs qui te suivent, tu es l’un d’eux, c’est très important, tu es le type de personne de cet ordre, non ?

B : Oui.

A : Quelle est la meilleure licence ? Quelles sont les trois leçons O5, les très grandes leçons pour toi pour faire cela pendant plusieurs années. Tu as appris profondément plusieurs choses. Mais pour être honnête, je pense que TensorFlow a généralement perdu face à PyTorch. AutoKeras construit sur TensorFlow a aussi été impacté par l’écosystème. Comment le vois-tu ? Comment penses-tu que tu aurais pu faire mieux si tu revenais cinq ans en arrière.

B : Quelques choses que j’ai apprises : comment construire un projet open source réussi. Premièrement, il faut commencer tôt ; être le premier ou le second à construire le projet. Si quelqu’un l’a déjà construit… Deuxièmement, les innovations n’ont pas autant d’importance que l’utilisabilité. N’essaie pas de… J’étais étudiant en doctorat, j’ai essayé de publier des papiers de recherche, mais cela m’a ralenti dans la construction d’un projet agréable. Priorise toujours l’utilisabilité plutôt que les points innovants. Tu dois aussi te préparer à des changements, des refontes, des réécritures quand tu es plus clair sur les exigences des utilisateurs. N’aie jamais peur d’écrire depuis zéro.

C’est ce que j’ai fait avec Keras ; j’ai écrit depuis zéro sur TensorFlow 2.0. Pour TensorFlow perdant des parts de marché face à PyTorch, je ne pense pas qu’AutoKeras ait été beaucoup impacté parce que les gens ne se soucient plus autant d’AutoML. C’est pourquoi le projet n’a pas grandi davantage. Pas à cause du cancer. Je ne pense pas qu’il y ait quelque chose que j’aurais pu faire mieux. La chose principale : réduire le côté recherche, pré-organiser l’utilisabilité. Ce projet m’a aidé à prouver que j’étais un bon étudiant en doctorat parmi mes pairs. Preuve solide ; peu d’étudiants en doctorat ont cela. Cela m’a donné un grand avantage pour la candidature à un emploi. Mais cela ne m’a pas apporté d’autres choses pour m’aider davantage dans ma carrière. Ce dont j’ai besoin maintenant pour faire avancer ma carrière est différent du passé.

A : Je veux partager : l’ingénieur principal Yin Wang chez F5. As-tu entendu parler de F5 ? F5 est une entreprise mondiale de sécurité, connue pour des solutions comme Global 360. Ils ont acquis une entreprise spécialisée dans l’analyse statique, qui a été vendue à F5. Leur objectif est l’analyse des compilateurs et des piles de code pour garantir la sécurité des clients dans des secteurs comme l’aérospatiale ou le militaire. F5 est une entreprise cotée en bourse. Cet ingénieur travaille maintenant dans leur bureau de Tokyo en tant qu’ingénieur principal. Son point sur l’AutoML est qu’il vise à simplifier l’apprentissage automatique en réduisant le besoin d’annotations manuelles dans des frameworks comme PyTorch ou TensorFlow. Au lieu d’écrire manuellement des opérations pour les matrices, les vecteurs ou les tenseurs, l’AutoML essaie d’automatiser ce processus. Cependant, cela ne fonctionne souvent pas comme prévu car configurer l’AutoML lui-même nécessite beaucoup d’efforts. Donc, on doit encore faire beaucoup de travail manuellement.

Il a également travaillé chez Intel auparavant et a souligné que cette solution n’est pas idéale. En gros, l’AutoML a du mal à tenir ses promesses. PyTorch, en revanche, agit comme un compilateur pour l’apprentissage automatique, définissant des fonctions pour les opérations et calculant les gradients comme la descente de gradient. Donc, bien que PyTorch serve de compilateur pour les opérations ML, des outils comme AutoKeras ou d’autres systèmes automatisés échouent souvent parce que l’automatisation complète est difficile, et un ajustement manuel devient nécessaire, non ?

B : Cela dépend des applications. Dans des situations plus simples, l’AutoML fonctionnera. Probablement ce qu’il a dit concerne des cas plus avancés. L’AutoML ne fonctionnerait pas pour tout, mais définitivement pour certains cas simples qui ne sont pas en couleur.

A : Mais l’AutoML ne pourrait pas fonctionner avec Transformer, les Transformers GPT si compliqués, ne pourrait pas faire cela.

B : Transformer est assez simple ; il n’a pas beaucoup d’hyperparamètres comparé à d’autres architectures. La raison pour laquelle nous ne l’avons pas fait est principalement financière. Donner à un système AutoML plus de puissance de calcul pour trouver une meilleure solution : économiser les coûts pour embaucher des personnes, garder les gens concentrés sur les choses importantes. Mais maintenant le goulot d’étranglement n’est plus les personnes. Il y a six ou sept ans, le coût principal était les personnes—les ingénieurs en apprentissage automatique étaient chers, donc optimiser la productivité pour que le calcul s’exécute automatiquement. Maintenant, le goulot d’étranglement des coûts est passé des personnes au calcul—tout le calcul utilisé pour entraîner un modèle missionnaire. Le goulot d’étranglement des coûts est le calcul ; tout l’argent est dépensé en ordinateurs, le coût des personnes devient négligeable. Peut-être exagéré, donc ils dépenseraient plus de personnes, de travail manuel pour économiser les ordinateurs. Ce changement entre l’ordinateur et les personnes a fait que beaucoup de gens ne voulaient pas appliquer l’AutoML aux transformateurs.

A : D’accord, compris. C’est comme Firebase : très facile, le cloud computing est facile, pas besoin d’écrire une base de données backend, un serveur. Tu héberges tout pour économiser le bot, mais ils ont des limites. Utiliser une extraction plus élevée des limites, aussi l’expression introduit la commodité mais la limitation.

B : Le coût est plus de calcul pour la commodité.

A : Je vois OpenAI, ces personnes avec un salaire de moins d’un million de dollars US sont élevés, mais comparés au coût de l’entraînement du modèle, c’est négligeable, juste un ou deux pour cent.

B : D’accord.

A : Cool. J’ai vu, compris, tu m’as tant appris. Je suis reconnaissant.

B : Pas de problème. Laisse-moi insister : la leçon la plus importante est de procéder avec prudence. Les exigences élevées en matière de parcours et de diplômes pour les candidatures en doctorat ou en master ne te conviendront peut-être pas bien. Si tu veux suivre cette voie plutôt que de transférer au sein de l’entreprise pour aller aux États-Unis, obtenir un diplôme ici est définitivement un chemin plus difficile pour toi.

A : Merci beaucoup. J’ai aussi un ami : il est allé travailler à Hong Kong pendant quelques années, a travaillé chez BlackRock, a fait de la visualisation, puis la série Hong Kong, puis est allé aux États-Unis.

B : C’est définitivement un meilleur chemin pour toi. Peut-être éviter de suivre tous ces cours qui n’aideront pas beaucoup dans le futur.

A : Merci pour les informations. Dernière question—que veux-tu de ce projet ? Je ferai la transcription. Si tu veux, tu peux partager ton blog ou tes idées, peut-être quelque chose sur « Intelligence Bandwidth » ou les changements de vie après avoir vécu aux États-Unis pendant 10 ans.

B : Rien en tête pour le moment. Je te ferai savoir plus tard.

A : D’accord, alors on peut terminer l’appel. J’aimerais garder le blog à jour—si quelque chose ne doit pas être inclus, je le retirerai avant de le partager. Tu pourras le réviser en premier.

B : Ça me va. Je t’enverrai aussi ma partie de l’enregistrement en utilisant le mémo vocal.

A : Parfait, merci.

B : Sympa de discuter avec toi aujourd’hui. Merci encore. Au revoir !

A : Au revoir !

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