New Yorko Times

Собес с HuggingFace в 2019 и бодрое тестовое
#career #interviews #fail #ml #petproject

На фоне новости о том, что HuggingFace привлек еще $235kk и уже от техгигантов (Google, Amazon, Nvidia, Intel, IBM Salesforce, Qualcomm и AMD), решил поведать 😃 как я с ними собеседовался в конце 2019. Я с удивлением обнаружил, что Томас Вульф живет в Утрехте - взял да и написал ему в личку. Встретились в кафе, потрещали (Томас уже тогда работал из дома/кафе, до того как это стало мейнстримом, тогда называл это “дикой жизнью”). Томас – очень простой и приветливый чел, из ряда тех, с кем общаешься-общаешься, а потом возвращаешься к мысли “но он же очень талантливый и работоспособный парень, вот скромняга!”. Все в духе истории, как HF вообще зарождался (”ребята, мы хотим по пиву, а потом есть идеи покодить вечерком – BERTа на PyTorch переложить, кто с нами?” (с) Thomas Wolf, EMNLP 2018).

В целом деньгами HF на тот момент не баловал, да и я тогда по визовым ограничениям и не мог бы работать на стартап. К тому же я прям совсем не рассматривал вариант работы из дома (кек). Наконец, тогла в 2019 совершенно не было понятно, как ребята будут монетизироваться. Но решил пособеседоваться, челлендж ведь. После бодрого знакомства с CEO Клементом первый шаг – тестовое задание.

Томас придумал веселое тестовое, которое впрочем точно устарело после очередной мини-революции в мультимодалке” (CLIP и в целом text2image). Так что пошарю в открытый доступ.

Мне задача понравилась, и я решил поботать просто по фану. Для контекста: дело близилось к Рождеству, никто уже на работе не впахивал, у меня две недели как родилась дочь (и, на удивление, как все оправились от первого шока с бессоницей, дальше высвободилось немало времени, т.к. существо в осномном спит). Ковид уже пошел по миру, но мы не догадывались. Я совсем недавно закруглился с млкурсом. В-общем, идеальная ситуация, чтоб душевно покодить пет-проджект, каким я рассматривал тестовое от HF.

Итак, задача – визуализировать текст ганами. Входной текст кодируется бертом, на выходе – BigGAN, вот сутью задания было обучить небольшую сетку отображать эмбеддинги берта в эмбеддинги BigGAN. Как это работает, можно глянуть в репе.

Сразу скажу, столько вкладываться в take-home точно не стоит, по оформлению оно лишка вылизанное (docker-compose, Streamlit, подробный ридми, гифки, все дела…). В инструкции Томаса советовалось “потратить на задание 2-3 часа”, что, конечно, немного лицемерно, но оптимум где-то посередине – часов 8. То что происходит в репе – почти безнадежно устарело с появлением CLIP. Но на оформление, структуру репы и презентацию тестового можно поглядеть.

К слову, я и не прошел. Ревьюеры похвалили как раз оформление, но придрались к мелочам типа того, что я не выставил 0 в attention mask для паддинга и что-то им мой пулинг-слой не зашел, нет разбивки на батчи и т.д.

Хоть я б в HF и не пошел, все равно было обидно. Так что с горя победили в гугловском NLP-соревновании на кекле и удалось закрыть мастера, а через месяц и работу сменить.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.group-telegram.com/jp/new_yorko_times.com/167

10.2K viewsYury Kashnitsky, edited  Aug 25, 2023 at 09:18

Собес с HuggingFace в 2019 и бодрое тестовое
#career #interviews #fail #ml #petproject

На фоне новости о том, что HuggingFace привлек еще $235kk и уже от техгигантов (Google, Amazon, Nvidia, Intel, IBM Salesforce, Qualcomm и AMD), решил поведать 😃 как я с ними собеседовался в конце 2019. Я с удивлением обнаружил, что Томас Вульф живет в Утрехте - взял да и написал ему в личку. Встретились в кафе, потрещали (Томас уже тогда работал из дома/кафе, до того как это стало мейнстримом, тогда называл это “дикой жизнью”). Томас – очень простой и приветливый чел, из ряда тех, с кем общаешься-общаешься, а потом возвращаешься к мысли “но он же очень талантливый и работоспособный парень, вот скромняга!”. Все в духе истории, как HF вообще зарождался (”ребята, мы хотим по пиву, а потом есть идеи покодить вечерком – BERTа на PyTorch переложить, кто с нами?” (с) Thomas Wolf, EMNLP 2018).

В целом деньгами HF на тот момент не баловал, да и я тогда по визовым ограничениям и не мог бы работать на стартап. К тому же я прям совсем не рассматривал вариант работы из дома (кек). Наконец, тогла в 2019 совершенно не было понятно, как ребята будут монетизироваться. Но решил пособеседоваться, челлендж ведь. После бодрого знакомства с CEO Клементом первый шаг – тестовое задание.

Томас придумал веселое тестовое, которое впрочем точно устарело после очередной мини-революции в мультимодалке” (CLIP и в целом text2image). Так что пошарю в открытый доступ.

Мне задача понравилась, и я решил поботать просто по фану. Для контекста: дело близилось к Рождеству, никто уже на работе не впахивал, у меня две недели как родилась дочь (и, на удивление, как все оправились от первого шока с бессоницей, дальше высвободилось немало времени, т.к. существо в осномном спит). Ковид уже пошел по миру, но мы не догадывались. Я совсем недавно закруглился с млкурсом. В-общем, идеальная ситуация, чтоб душевно покодить пет-проджект, каким я рассматривал тестовое от HF.

Итак, задача – визуализировать текст ганами. Входной текст кодируется бертом, на выходе – BigGAN, вот сутью задания было обучить небольшую сетку отображать эмбеддинги берта в эмбеддинги BigGAN. Как это работает, можно глянуть в репе.

Сразу скажу, столько вкладываться в take-home точно не стоит, по оформлению оно лишка вылизанное (docker-compose, Streamlit, подробный ридми, гифки, все дела…). В инструкции Томаса советовалось “потратить на задание 2-3 часа”, что, конечно, немного лицемерно, но оптимум где-то посередине – часов 8. То что происходит в репе – почти безнадежно устарело с появлением CLIP. Но на оформление, структуру репы и презентацию тестового можно поглядеть.

К слову, я и не прошел. Ревьюеры похвалили как раз оформление, но придрались к мелочам типа того, что я не выставил 0 в attention mask для паддинга и что-то им мой пулинг-слой не зашел, нет разбивки на батчи и т.д.

Хоть я б в HF и не пошел, все равно было обидно. Так что с горя победили в гугловском NLP-соревновании на кекле и удалось закрыть мастера, а через месяц и работу сменить.