借标题求开示
我预计下个学期EE PhD毕业, 主要研究是emerging NVM, 基于此搞一些ML的应用
目前找工作遇到最大的困难就是底层到上层都碰一点, 没有完全专精的领域:
1. emerging NVM: 只有在做device modeling, 但大部分工作都需要会fab和testing
就算是外围电路设计也要对AMS很熟
2. 偏软的ML: 数学和算法要很精通, 目前我做的都是基本的NN或顶多CNN而已
焦点还是放在如何用emerging NVM去实现, 所以没考虑什么复杂的NN
因为这点之前某家小公司的ML engineer职位电面直接说不合适被打枪
3. 偏硬的ML: 有参与过小的NN ASIC的tapeout, 但这块业界似乎都要会CompArch比较多
上次ARM的ML电面都在问CompArch, 因为没准备满多题不会就被刷掉了
Intel电面聊了一下也是看我没做CompArch相关的研究就直接掰掰
尽管挫折满大但目前想走的还是3>2>>>>1, 读了PhD后觉得1真的没什么前途
我没修过CompArch, 本来想说剩半年就把CompArch自学一下
毕竟以前学过parallel computing有点基础, 然后顺便刷点leetcode
但看到原原PO第一篇连本行做CompArch的前面找工作都不是很顺利
我实在不知道这个准备方向到底是不是对的
毕竟就算电面过了, on-site深入问你的研究看你CompArch只有修课程度还是会被打枪?
感谢各位指点