fluffykattepus

Jeg har fulgt med på ML litt av og på siden jeg begynte å studere i 2016, men det var ikke før tidlig 2023 at jeg tok en ordentlig interesse. Grunnen til at det tok så lang tid var at jeg før det hadde en oppfatning om at mye av feltet var lite rigorøst og fylt med griftere (noe som i grunn viste seg å være forholdsvis sant). Før jeg begynte å jobbe med ML på fritiden slet jeg periodevis med burnout og gjorde derfor ikke mye utviklingsrelatert på fritiden, men stort sett likte/liker jeg å fikle med ytelsesoptimering og diverse problemer som f.eks Project Euler. Gitt at en har tilstrekkelige forkunnskaper ville jeg bare hoppet i det: Finn på prosjekter som strekker seg litt (men ikke for langt) forbi nåværende evner og prøv å gjennomføre dem. Gjenta prosessen mange ganger. Personlig føler jeg at jeg lærer mye av å bygge ting "fra bunnen av", og mitt første ML-prosjekt var å skrive en diffusion-trener fra scratch (naturligvis med andre kodebaser som referanse). For noe mer guidet kan man eventuelt prøve seg på videoene til Karpathy (har ikke sett på dem selv) eller fast.ai (har ikke brukt denne selv, men kjenner en som likte den godt og nå driver sin egen startup).

Hm, det kan være vrient ettersom mange selskaper i bransjen foretrekker å ha folk til stede på kontoret (av delvis skattemessige årsaker, om jeg husker rett), og når de tillater remote-arbeid er det gjerne begrenset til statene. Men med det sagt så er det fremdeles enorm etterspørsel etter kompetente folk, og oddsene er kanskje bedre enn man skulle trodd. Jeg er selv involvert på ansettelsessiden og merker at de fleste kandidatene jeg får fra rekrutteringsbyråer sjelden lever opp til CVene sine (kan være at dette er en amerikansk greie, men folk smører utrolig tykt på). Derimot har kandidater fra twitter med et par hundre følgere og anime-profilbilde ofte vært urimelig gode. Med andre ord tror jeg bare det er et spørsmål om tid før tilbudene renner inn, gitt at man er "åpenbart kompetent" og gjør seg selv synlig på et eller annet vis. Mer eller mindre. Jeg jobbet tidligere for et lite konsulentselskap i Oslo og satte på et prosjekt som var noenlunde AI-relatert. Det ga meg litt tid til å lese research-papirer på jobb, men stort sett jobbet jeg med disse prosjektene på fritiden. Til å begynne med kjøpte jeg et RTX 4090 kort så jeg kunne leke litt med Stable Diffusion modellene som nylig hadde kommet ut (dvs. sent i 2022), og etterhvert som jeg plukket opp en interesse for ML kjøpte jeg enda et 4090 kort med formål om å kunne trene større modeller og samtidig eksperimentere med diverse paralleliseringsteknikker. Jeg holdt på med dette i cirka et år, hvor all fritiden gikk i å lese papirer, jobbe med prosjekter, og å prate med ML-interesserte på Discord. Sent i 2023 bestemte jeg meg for å coinflippe karrieren, så jeg sa opp konsulentjobben og var følgelig arbeidsledig fra Januar 2024. På dette punktet hadde jeg funnet en liten gruppe på Discord som var interessert i å starte et ML-forskningsprosjekt, og vi hadde på et eller annet vis sikret en del GPU-timer fra LAION til å kunne gjennomføre det. De neste 5 månedene gikk i dette prosjektet, og det var noen svært spontane tweets om prosjektet som direkte førte til det første jobbtilbudet.

Selskapet bruker remote.com som "Employer of Record", så på papiret er jeg ansatt hos "REMOTE TECHNOLOGY NORWAY AS". I praksis oppleves det ganske likt som å ha en Norsk arbeidsgiver. Før denne stillingen jobbet jeg for en annen startup fra samme område, men var da oppført som kontraktarbeider, hvilket betydde at skatt ikke ble trukket fra lønningen automatisk og at arbeidsforholdet ikke ble registrert hos skatteetaten. En festlig konsekvens av sistnevnte var at banken ikke kunne hente informasjon om inntekt. Arbeidsgiver er en typisk ML/AI startup fra SF-området. Måten jeg fikk rollen var ved å tilbringe mye tid i ML-Discord-kanaler hvor jeg postet ting jeg gjorde på fritiden. En type fra selskapet som jeg kun hadde hatt begrensede interaksjoner med sendte en DM og spurte om jeg var interessert i å intervjue hos dem. Siden jeg allerede skulle på jobbreise til bay-området dro jeg innom kontoret deres og tok noen kodeintervuer, og resten er historie. Rollen jeg hadde før denne fikk jeg på lignende vis ved å poste tweets om fritidsprosjekter jeg hadde jobbet med. Om noen er interessert i å få en slik rolle ville jeg sterkt anbefalt å poste på twitter.

Stillingstittel: Forskningsingeniør (maskinlæring) Erfaring: 4 år Utdanning: Siv. ing Datateknologi fra NTNU Trondheim Alder: 28 år Arbeidsoppgaver: Effektivisere trening/inferens av modeller over tusenvis av GPUer, forske på og utvikle mer effektive arkitekturer for flermodale modeller, slave i datagruvene. Sted: Hjemmekontor i Oslo, arbeidsgiver i Palo Alto, CA Årsinntekt: $375k (spikret til ~4M NOK) Aksjeopsjoner: 0.2% over 4 år (svært teoretisk verdi: 77.6M NOK)