シリコンバレーの大企業も「名門校の学位」を重視するのでしょうか？ Redditの男の魂を問う質問が白熱した議論を巻き起こす

シリコンバレーの大企業からのオファーは多くのプログラマーにとって依然として非常に魅力的であり、今年は機械学習 (ML) 関連のポジションが最も人気があります。しかし、CMU、スタンフォード、MIT、バークレーなどの有名大学に囲まれて、有名でない大学の学生にどれだけのチャンスがあるのでしょうか?競争は激しいですが、どうすれば目立つことができますか?

Google、Facebook、Amazon、Apple などのトップテクノロジー企業がどの卒業生を好むのか、誰もが知りたいはずです。

LinkedInのデータによると、GoogleとFacebookは従業員の80%以上を米国のトップ200大学から採用している。

さらに、LinkedIn で公開プロフィールを持つ従業員によると、Facebook 従業員の半数以上が米国のトップ 10 大学に通っているそうです。

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そのため、有名でない学校の生徒の多くは次のような問題を抱えている可能性があります。

「私はあまり高い教育を受けていないし、学校の成績もあまりよくありません。シリコンバレーの大企業で働きたいのですが、その可能性はどのくらいありますか？」

最近、Reddit に「大学の評判は、大手テクノロジー企業の機械学習 (ML) 職の面接を受けるチャンスにどの程度影響するか」という投稿があり、白熱した議論が巻き起こっています。

これを投稿した外国人はこう言った。

「私はアメリカのオクラホマ州の大学のコンピューターサイエンスの修士課程に入学しました。

大学はML研究にはあまり力を入れていませんが、MLを学ぶためのオンラインリソースはたくさんあり、トップクラスの大学の卒業生と同等の能力を身につけることができると思いました。

私が唯一懸念しているのは、私が観察してきた傾向です。つまり、一流大学の卒業生だけがこれらの仕事に就く機会を得ているということです。

私がいくつかの優れたプロジェクトを実行し、オープンソースの ML ソフトウェアに貢献できると仮定した場合、MIT、スタンフォード、バークレー、CMU などの人々と競争できる現実的なチャンスが本当にあるのでしょうか? 「

この「魂を問う質問」は確かに多くの人々の心を動かしました。たった一日で、この話題は皆の間で白熱した議論を引き起こしました。

名門校は単なる「ブランド」以上のものをもたらしてくれるので、回りくどい戦術の方が役に立つかもしれない

EastMightというネットユーザーからの回答は高い評価を受けた。

「今はオンラインリソースがたくさんありますが、優れた大学に通うことで能力をさらに高められると思います。

主な理由の 1 つは、より厳格な評価システムを備えていることです。これにより、ブランドや評判の違いだけでなく、自発的に多くの知識を習得することが奨励されます。 「

さらに、EastMight 氏は自身の個人的な経験も共有しました。

「あなたの実際の質問に関して、私の経験をお話ししたいと思います。私は東ヨーロッパで本当にひどい修士号を取得しました（無料でしたが）。そして、業界経験を積んだ後（非トップ企業で1年半）、イギリスのバイトダンスとアマゾンの面接を受けましたが、FANGの他の企業では不採用になりました。

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ですから、確かに学校は重要ですが、就職活動を始めるときにはさらに重要になります。

修士号取得の要件がそれほど高くない場合は、勉強しながら働いたり、インターンシップに参加したりすることもできます。 「

この見解は多くの人々によって支持されている。

「これは、LinkedIn での私の観察を裏付けるものと思われます。Amazon は応用科学者のポジションにおいて大学の学位をあまり重視していないようですが、他の企業はそれを非常に重視する傾向があります。」

もう 1 つのアプローチは、FAANG 機械学習インフラストラクチャ チームのソフトウェア エンジニアとしてスタートし、その後応用機械学習の職に移ることです。

逸話的に言えば、応用機械学習チームはシステム構築スキルと機械学習インフラストラクチャの経験をより重視するため、その場合、あなたの経験は役立つはずです。 「

実際、名門校の最大の利点はその環境と学術的な雰囲気です。同じような考えを持つ、意欲的な人々に囲まれていると、よりダイナミックな競争、インスピレーション、コラボレーションが生まれる傾向があります。

さらに、アイビーリーグの大学の中には「成績インフレ」が非常に高いところもあります。ハーバード大学の平均成績は B から B+ です。

一部のネットユーザーは次のようにも述べた。

「トップクラスのテクノロジー企業に行きたいのであれば、報酬を得られるインターンシップに参加することを目標にするべきです。

ML インターンシップは厳しいものになる可能性があるので (最近は非常に競争が激しいため)、SWE または DS で定期的にインターンシップを行うことも検討してください。たとえ ML でなかったとしても、両者の間には十分な共通点があるため、インターンシップを 1 回受けるほうが、まったくインターンシップを受けないよりはましです。

ML/AI で差別化を図る最も簡単な方法は、論文を発表することですが、そのために十分な時間がない、あるいは修士課程で優れた指導を受けられないという可能性もあります。

次に、オープンソースへの貢献など、履歴書の他の部分を追加することを検討してください。これは ML には役立つかもしれませんが、SWE には確実に役立ちます。 「

あるいは、もっと長期的な視点で見た方が良いかもしれません。

「最初は、あなたの居住地のせいで電話がかかってくるのが難しくなるかもしれません。オフィスから遠すぎると、飛行機で何度も行かなければならなくなるので、近くにいる候補者が好まれるのです。

しかし、良い大学を卒業していて、履歴書が仕事の要件によく合致していれば、まだチャンスはあります。

最初の仕事についてあまり緊張しないでください。ほとんどの人は、卒業後すぐに夢の会社に入社する必要があるという誤解を持っています。

しかし、これは難しいことであり、めったに起こらず、人々は通常 1 年か 2 年以内に転職します。これは、最初の給与が低く、適切な交渉方法がわからず、唯一の選択肢を失うリスクを負いたくないからです。

そのため、複数の企業に転職できる仕事を探すことを検討してみてはいかがでしょうか。

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会社で地位を確立すると、転職や面接の依頼がいかに簡単かに気づくでしょう。ほぼ毎日、メール、求人、面接の依頼が殺到するでしょう。

そして、毎日準備をしておけば、夢の会社に簡単に飛び込むことができます。

これも最善の方法です。 「

段階的に競争力を高めるには「自己動機付け」が鍵

一部のネットユーザーは、就職活動の全プロセスをより包括的にまとめている。

「就職活動の問題は、1.面接の機会を得ること、2.面接に合格することの2つのステップに分けられます。

MIT のような学校の学生であることの主な利点は、特に就職フェア、卒業生ネットワーク、有名人が教えたり、授業や講義を聞きに来たりする機会などを通じて、面接の機会が得られることだと思います。

私はティア 1 の学校 (ティア 0 は MIT など) の博士課程の学生ですが、私の国の学部の学校はティア 0 だったので、その利点はよく知っています。

一流企業が私たちの学校を訪れ、高級レストランで食事とワインをご馳走してくれたので、それは間違いなくプラスでした。

したがって、面接を受けることに重点を置くことをお勧めします。ネットワークが鍵となります。

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忘れないでください、この世には「裏口」があるのです。

MIT のような学校の卒業生よりも就職のチャンスは常に多いので、希望を失わないでください。

しかし、今では誰もがコネクションが重要であることを知っているので、FAANG 企業の採用担当者に電子メールや LinkedIn 経由で「スパム」を送信するでしょう。

多くのリクルーターの友人から、こうしたメールに返信すらしなくなったと聞きましたが、それは私にとって本当にイライラする出来事でした。

したがって、代替策が必要です。

面接に合格する方法に関する情報はオンラインで見つけるのが簡単だと思いますが、その情報も非常にまちまちです。Excel の操作に近いポジションのくだらないコーディング面接や、間違った質問が山ほどあるテストなどです。

最終的に、FAANG 企業で機械学習エンジニアとして 7 か月間インターンシップをした後、私はもっと小さな会社でもっと面白いことをしたいという気持ちに気づきました。

誤解しないでください。素晴らしい 7 か月でした。上記は単なる個人的な好みです。私はジェネラリストですが、FAANG はスペシャリストを求めています。 「

ネットユーザーの中には、「有名校」と「非有名校」の両方で経験を積んでいる人もいる。

「私も同じような経験をしました。州立大学に通い、就職フェアにも行きましたが、Google、Amazon、Facebook、Apple、Netflixはありませんでした。

その後、私は博士号を取得するためにアイビーリーグの大学に進学しましたが、就職フェアには FAANG やその他の企業が参加していました。

しかし、私が通った州立大学の工学プログラムは、私が通ったアイビーリーグの大学よりも優れていたというのが事実です。

したがって、ランクの高い学校はより多くの機会を提供する傾向があります。

ただし、トップ企業にこだわりすぎないでください。私は応募して面接を受け、面接も完璧にこなしましたが、採用されませんでした。

今は学校でデータサイエンティストとして働いていますが、大企業で働くのとほぼ同じくらいの収入を得ていますが、プレッシャーは少ないので、コネクションはとても重要です！」

中には、自分自身の経験に基づいて投稿者を励ます人もいました。

「私はアメリカの公立の無料の教養大学に通い、ほぼすべてのFANNGから面接とオファーを受けました。

また、定量調査やその他の非常に良い仕事の面接も受けました。

しかし、クラスメイトのほとんどは面接の機会を得ることができず、その理由を単に学校が知られていないことに帰していました。

実際、私は個人的なプロジェクトの経験や論文をたくさん持っていたのですが、ほとんどの学生はただ授業に出席するだけで、特別なことは何もしていませんでした。

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それが鍵だと思います。

一流大学に通っているなら、採用担当者はあなたが本当に自発的な人間であることを知るでしょう。

これらの名門校に通っていない場合は、別の方法でそれを証明する必要があります。 「

一般的に、名門校は入学基準が厳しく、学術的な雰囲気も良く、競争の激しい環境を提供します。しかし、優れたプロジェクト経験、インターンシップや実務経験、高評価の Git 個人 Web サイトや関連論文、優れたネットワーキング スキルがあれば、名門校出身でなくてもチャンスはたくさんあります。

最初は理想の会社に入れなくても、コツコツと努力して、しっかりした足場を築いてから転職することもできます。その時に、あなたの将来はもっと広くなります。