Besh kun ichida men Silikon vodiysidagi beshta eng yaxshi kompaniyalarda suhbat o'tkazdim va xayriyat, beshta ish takliflari oldim

2017 yil 24-28 iyul kunlari bo'lgan besh kun ichida men LinkedIn, Salesforce Eynshteyn, Google, Airbnb va Facebookda suhbatlashdim va barcha beshta ish takliflarini oldim.

Bu juda yaxshi tajriba edi va men o'z harakatlarim evaziga o'zimni baxtli his qilardim, shuning uchun men bu haqda biror narsa yozishga qaror qildim. Qanday tayyorlaganimni muhokama qilaman, intervyu jarayonini ko'rib chiqaman va beshta kompaniya haqidagi taassurotlarimni baham ko'raman.

Qanday boshlandi

Men Grouponda deyarli uch yil bo'lganman. Bu mening birinchi ishim va men ajoyib jamoa bilan va ajoyib loyihalar ustida ishladim. Biz ajoyib narsalar yaratmoqdamiz, kompaniya ichida ta'sir o'tkazdik, qog'ozlarni nashr qildik va shunga o'xshash narsalar. Ammo men o'qishni tezlashtirayotganini his qildim (o'qing: sekinlashmoqda), ammo mening fikrim ko'proq istashni xohlardi. Shuningdek, Chikagoda dastur muhandisi sifatida juda ko'p kompaniyalar bor, ularning barchasi meni Bay hududiga jalb qiladi.

Hayot qisqa, kasbiy hayot esa qisqaroq. Xotinim bilan suhbatlashgandan va uni to'liq qo'llab-quvvatlaganimdan so'ng, men harakatlar qilishga va birinchi martaba martabaimni o'zgartirishga qaror qildim.

Tayyorlash

Garchi men mashinalarni o'rganish bo'yicha pozitsiyalar bilan qiziqsam ham, besh kompaniyadagi pozitsiyalar sarlavha va intervyu jarayonida bir oz farq qiladi. Uchtasi - mashinalarni o'rganish bo'yicha muhandis (LinkedIn, Google, Facebook), biri ma'lumot muhandisi (Salesforce) va bittasi umuman dastur muhandisi (Airbnb). Shuning uchun men uch xil sohaga tayyorgarlik ko'rishim kerak edi: kodlash, mashinani o'rganish va tizim dizayni.

Mening to'la vaqtli ishim bo'lgani uchun, tayyorlash uchun 2-3 oy vaqtim ketdi. Mana, uchta sohaga qanday tayyorgarlik ko'rdim.

Kodlash

Intervyularni kodlash bu dasturchi sifatida barcha ko'nikmalaringizni baholashning eng yaxshi usuli bo'lmasligi mumkinligiga rozi bo'lgan bo'lsam-da, qisqa vaqt ichida yaxshi muhandis ekanligingizni aniqlashning yaxshiroq usuli yo'q. IMO sizga bu ishni olish uchun zaruriy yomonlikdir.

Men asosan mashq qilish uchun Leetcode va Geeksforgeeks-dan foydalandim, ammo Hackerrank va Lintcode ham yaxshi joylardir. Men bir necha hafta davomida umumiy ma'lumotlar tizimlari va algoritmlarni o'rganib chiqdim, so'ngra o'zim tanish bo'lmagan sohalarga e'tibor qaratdim va nihoyat tez-tez uchraydigan muammolarga duch keldim. Vaqtim cheklanganligi sababli kuniga kuniga ikkita muammoga duch keldim.

Mana bir nechta fikrlar:

  1. Amaliyot, juda ko'p. Uning atrofida hech qanday yo'l yo'q.
  2. Leetcode-da 600 ta muammoni hal qilishning o'rniga, barcha turlarni qamrab oling va har bir muammoni yaxshilab tushunishga vaqt sarflang. Men jami 70 ga yaqin muammoni hal qildim va bu menga etarli ekanligini his qildim. Menimcha, agar 70 ta muammo yordam bermasa, siz uni to'g'ri bajarmasligingiz mumkin va 700 ta yordam ham bermaydi.
  3. Eng qiyinlari uchun boring. Qolganlaridan keyin hammasi osonlashadi.
  4. Agar bitta muammoga ikki soatdan ko'proq vaqt davomida yopishib qolsangiz, echimini ko'rib chiqing. Ko'proq vaqt bunga loyiq bo'lmasligi mumkin.
  5. Bitta muammoni hal qilgandan so'ng, echimlarni ko'rib chiqing. Ko'pincha ba'zi echimlar, ayniqsa Python bitta linerlari qanchalik oqlangan va nafis ekanligi meni hayratga soldi.
  6. O'zingiz yaxshi biladigan va suhbatdoshingizga tushunarli bo'lishi uchun keng tarqalgan tildan foydalaning.

Tizim dizayni

Ushbu soha haqiqiy ish tajribasiga ko'proq bog'liq. Tizim dizayni bo'yicha suhbatlar paytida ko'plab savollar berilishi mumkin, shu bilan birga tizim arxitekturasi, ob'ektga yo'naltirilgan dizayn , ma'lumotlar bazasi sxemasi dizayni , taqsimlangan tizim dizayni , kengaytirilishi va hk.

Tayyorgarlik ishida sizga yordam beradigan ko'plab onlayn manbalar mavjud. Ko'pincha men tizim dizayni bo'yicha suhbatlar, keng ko'lamli tizimlarning arxitekturalari va amaliy ishlar bo'yicha maqolalarni o'qidim.

Bu erda men juda foydali deb topgan ba'zi manbalar:

  • http://blog.gainlo.co
  • http://horicky.blogspot.com
  • https://www.hiredintech.com/classrooms/system-design/lesson/52
  • http://www.lecloud.net/tagged/scalability
  • http://tutorials.jenkov.com/software-architecture/index.html
  • http://highscalability.com/

Tizim dizayni bo'yicha suhbatlar ko'plab mavzularni qamrab olishi mumkin bo'lsa-da, muammoga qanday murojaat qilish kerakligi haqida ba'zi bir umumiy ko'rsatmalar mavjud:

  1. Avval talablarni tushunib oling, so'ngra yuqori darajadagi dizaynni tayyorlang va nihoyat amalga oshirish tafsilotlarini ko'rib chiqing. Talablar nima ekanligini aniqlamasdan darhol tafsilotlarga sakramang.
  2. Mukammal tizim dizaynlari yo'q. Kerakli narsaga to'g'ri savdo qiling.

Bularning barchasi bilan tizimli suhbatlar uchun mashq qilishning eng yaxshi usuli bu aslida o'tirish va tizimni loyihalash, ya'ni sizning kundalik ishingizdir. Minimal ishlarni bajarish o'rniga, o'zingiz foydalanadigan vositalar, ramkalar va kutubxonalarga chuqurroq kirib boring. Masalan, agar siz DDB-ni ishga tushirish va ba'zi yuklashlarni amalga oshirish uchun mijozni ishlatishdan ko'ra HBase-dan foydalansangiz, uning umumiy arxitekturasini tushunishga harakat qiling, masalan o'qish / yozish oqimi, HBase qanday mustahkamligini ta'minlaydi, qanday kichik / asosiy birikmalar , va LRU keshi va tizimda Bloom Filter qayerda ishlatiladi. Siz hatto HBase-ni Cassandra bilan taqqoslashingiz va ularning dizaynidagi o'xshashlik va farqlarni ko'rishingiz mumkin. Keyin sizdan taqsimlangan kalit qiymat do'konini loyihalashni so'rashganda, o'zingizni xijolat tortmaysiz.

Ko'pgina bloglar, shuningdek, Hacker Noon va ba'zi kompaniyalarning muhandislik bloglari, shuningdek ochiq manbali loyihalarning rasmiy hujjatlari kabi katta bilim manbai.

Eng muhimi, sizning qiziquvchanligingiz va kamtarligingiz. Unga botirilgan hamma narsani yutadigan shimgich bo'ling.

Mashinani o'rganish

Mashinalarni o'rganish bo'yicha suhbatlar ikki nazariyaga va mahsulot dizayniga bo'linishi mumkin.

Agar siz mashinani o'rganish bo'yicha tadqiqotlar tajribasiga ega bo'lmasangiz yoki ML kursini yaxshi bilmasangiz, ba'zi darsliklarni o'qishga yordam beradi. Statistik o'rganish elementlari va naqshlarni tanib olish va mashinani o'rganish kabi klassiklar juda yaxshi tanlovdir va agar siz muayyan sohalarga qiziqsangiz, ular haqida ko'proq o'qishingiz mumkin.

Ikkala tomonga xilma-xillikka asoslangan savdo-sotiq, haddan tashqari moslashish, gradientning tushishi, L1 / L2-ni tartibga solish , Bayes teoremasi , yuklash / ko'tarish , filtrlashning o'lchamlarini pasaytirish va boshqalar kabi asosiy tushunchalarni tushunganingizga ishonch hosil qiling Bayes teoremasi va boshqalar kabi umumiy formulalar bilan tanishib chiqing. logistik regressiya va SVM kabi mashhur modellarning kelib chiqishi. Qaror daraxtlari va K-klasterlash kabi oddiy modellarni bajarishga harakat qiling. Agar siz o'z rezyumeingizga bir nechta modellarni qo'ysangiz, uni yaxshilab tushunganingizga ishonch hosil qiling va uning ijobiy va salbiy tomonlarini sharhlashingiz mumkin.

ML mahsulotining dizayni uchun ML mahsulotini yaratishning umumiy jarayonini tushuning. Mana, men sinab ko'rmoqchi bo'lgan narsalar:

  1. Maqsad nima ekanligini aniqlang: bashorat qilish, tavsiya qilish, klasterlash, qidirish va hk.
  2. To'g'ri algoritmni tanlang: nazorat ostiga olingan va nazoratsiz, tasniflash va regressiya, umumiy chiziqli model / qaror daraxti / neyron tarmog'i / va boshqalar. Tanlash to'g'risida mulohaza qila olish.
  3. Mavjud ma'lumotlarga asoslanib, tegishli xususiyatlarni tanlang.
  4. Model ishlashi uchun o'lchovlarni tanlang.
  5. Ixtiyoriy ravishda, modelni ishlab chiqarish uchun qanday optimallashtirish haqida izoh bering.

Bu erda yana qiziqish va doimiy ravishda o'rganish muhimligini yana bir bor ta'kidlashni istardim. Spark MLlib yoki XGBoost uchun API-dan shunchaki foydalanishga urinib ko'rmang, lekin nima uchun stokastik gradient tushishi taqsimlangan mashg'ulot uchun mos kelishini yoki XGBoost an'anaviy GBDT-dan qanday farq qilishini tushunishga harakat qiling, masalan. uning yo'qotish funktsiyasi bilan bog'liq bo'lgan narsa, nima uchun ikkinchi tartibli lotinni hisoblash kerakligi va boshqalar.

Suhbat jarayoni

Men LinkedIn-dagi HR-xabarlarga javob berish va tavsiyanomani so'rash bilan boshladim. Rok yulduzini ishga tushirishda muvaffaqiyatsiz urinishlardan so'ng (men keyinroq to'xtab o'taman) bir necha oy davomida qattiq tayyorgarlik ko'rdim va yollanma ishchilar yordami bilan Bay Hiyobonida bir haftalik sayohatni rejalashtirdim. Men yakshanba kuni uchib keldim, dunyoning eng yaxshi texnologik kompaniyalarida 30 ga yaqin intervyu oluvchilar bilan besh kunlik suhbatlar o'tkazdim va xayriyat, ularning barchasidan ish takliflari oldim.

Telefonni skriningi

Barcha telefon ekranlari standartdir. Faqatgina farq bu davomiylikda: LinkedIn kabi ba'zi kompaniyalar uchun bu bir soat, Facebook va Airbnb uchun 45 daqiqa.

Muvaffaqiyat bu erda kalitdir, chunki siz qurolga egasiz va odatda siz faqat bitta imkoniyatga ega bo'lasiz. Siz tezda muammoning turini tanib, yuqori darajadagi echimni topishingiz kerak edi. Suhbatdoshga sizning fikringiz va niyatlaringiz haqida gapirishga ishonch hosil qiling. Bu sizni boshida bir oz susaytirishi mumkin, ammo aloqa har narsadan muhimroq va bu faqat suhbatda yordam beradi. Yechimni takrorlamang, chunki intervyu oluvchi deyarli aniq ko'rib chiqadi.

Mashinalarni o'qitish bo'yicha pozitsiyalar uchun ba'zi kompaniyalar MLga savollar berishadi. Agar siz ular bilan intervyu qilsangiz, ML ko'nikmalarini yaxshilaganingizga ishonch hosil qiling.

Vaqtimdan unumli foydalanish uchun, har kuni bir soatdan keyin uchta telefon skriningni rejalashtirdim. Salbiy tomoni shundaki, siz issiq qo'ldan foyda ko'rishingiz mumkin va salbiy tomoni shundaki, agar birinchi narsa yaxshi chiqmasa, keyingilari ta'sir qilishi mumkin, shuning uchun men buni hamma uchun tavsiya qilmayman.

Bir vaqtning o'zida bir nechta kompaniyalar bilan suhbatlashishning yaxshi tomoni shundaki, bu sizga ma'lum afzalliklarni beradi. Men Airbnb va Salesforce bilan ikkinchi davra telefon skriningini o'tkazib yuborishga muvaffaq bo'ldim, chunki LinkedIn va Facebook-da faqat bitta telefon tekshiruvidan so'ng saytga kirdim.

Ajablanarlisi shundaki, Google menga ularning telefonini skriningdan butunlay o'tkazib yuborishga va keyingi haftada to'rtta saytga tashrif buyurganimni bilib bo'lgandan so'ng bo'sh joyni to'ldirishimga ruxsat berdi. Men buni juda charchatadigan bo'lishini bilardim, lekin hech kim Google saytida taklifni rad etolmaydi!

Ish olib borilayotgan joyda

LinkedIn

Bu mening birinchi tashrifim va men Sunnyvale joylashgan joyda intervyu oldim. Ofis juda toza va odamlar har doimgidek juda professional ko'rinishga ega.

Mashg'ulotlar har biri bir soatdan iborat. Kodlash savollari standart, ammo ML savollari biroz qiyinlashishi mumkin. Bu mening kadrlar bo'limimdan juda foydali bo'lgan tayyorgarlik materiali bo'lgan elektron pochta xabarini oldim va natijada juda hayratlanarli narsani ko'rmadim. Men LinkedIn-ning Silikon vodiysida eng yaxshi ovqatlanishiga oid mish-mishlarni eshitdim va agar ko'rganim haqiqat bo'lmasa, bu haqiqatdan juda uzoq emas.

Microsoft tomonidan sotib olinishi LinkedIn-dan moliyaviy yukni olib tashlaganga o'xshaydi va ularni haqiqatan ham ajoyib narsalar qilish uchun ozod qildi. Videolar va professional reklama kabi yangi xususiyatlar juda qiziqarli. Professional rivojlanishga yo'naltirilgan kompaniya sifatida, LinkedIn o'z xodimlarining o'sishiga ustuvor ahamiyat beradi. Reklama ahamiyati va tarqatish reytingi kabi ko'plab jamoalar kengayib bormoqda, shuning uchun qo'shilishni istasangiz tezda harakat qiling.

Eynshteyn sotuvchi kuchi

Rok-yulduz jamoasining "Rok-yulduz" loyihasi. Jamoa juda yangi va juda boshlang'ich kabi. Mahsulot Scala stakasida qurilgan, shuning uchun u erda xavfsizlik turi haqiqiy narsa! Scala Days Chicago 2017-da Metyu Tovbin va Spark Summit West 2017-da Leah McGuire tomonidan Optimus Prime kutubxonasida ajoyib muzokaralar.

Men ularning Palo Alto ofisida intervyu berdim. Jamoa birdamlik madaniyati va ish hayotining muvozanati juda yaxshi. Hamma o'z ishlariga ishtiyoqlidir va undan zavqlanadi. To'rtta sessiya bilan bu boshqa saytdagi intervyularga qaraganda qisqaroq, lekin uzoqroq qolsam edi. Suhbatdan keyin Metyu meni hatto HP garajiga olib bordi :)

Google

Mutlaqo soha yetakchisi va bu haqda odamlar allaqachon bilmaydigan biron bir so'z aytolmaydi. Ammo bu juda katta. Xuddi, albatta, haqiqatan ham katta. U erda do'stlarim bilan uchrashish uchun velosiped minib 20 daqiqa vaqtim ketdi. Bundan tashqari, oziq-ovqat uchun chiziqlar juda uzoq bo'lishi mumkin. Dasturchilar uchun abadiy ajoyib joy.

Men Mountain View kampusidagi ko'p binolardan birida intervyu oldim va u qaysi biri katta ekanligini bilmayman.

Mening intervyuerlarim juda aqlli va ular gaplashishni boshlaganlarida, ular yanada aqlli. Ushbu odamlar bilan ishlash juda yoqimli bo'lardi.

Google-ning intervyulari menda alohida ahamiyatga ega bo'lgan narsa shundaki, algoritm murakkabligini tahlil qilish juda muhimdir. Big O notation nimani anglatishini haqiqatan ham tushunganingizga ishonch hosil qiling!

Airbnb

O'ziga xos madaniyatga ega va tez orada Silikon vodiysidagi eng go'zal ofis bilan tez sur'atlar bilan kengayib boruvchi. Tajribalar va restoranlarni bron qilish, yuqori darajadagi tok bozori va Xitoyga kengayish kabi yangi mahsulotlar ijobiy istiqbolga hissa qo'shadi. Agar siz tavakkalga toqat qilsangiz va tez o'sadigan, IPOgacha bo'lgan tajribangizni xohlasangiz, mukammal tanlov.

Airbnb-ning kodlash bo'yicha suhbati biroz o'ziga xosdir, chunki siz IDE-da kodlash uchun oq taxtadan emas, balki kodingizni tuzib to'g'ri javob berishingiz kerak. Ba'zi muammolar haqiqatan ham qiyinlashishi mumkin.

Va ular bir-biridan farq qiluvchi funktsional intervyu oldilar. Shunday qilib, Airbnb madaniyatni jiddiy qabul qiladi va texnik jihatdan yaxshi bo'lish ish taklifini kafolatlamaydi. Men uchun ikkita xoch funktsiyalari juda yoqdi. Men suhbatdoshlar bilan tasodifiy suhbatlar qildim va mashg'ulot oxirida barchamiz o'zimizni baxtli his qildik.

Umuman olganda, menimcha, Airbnb-ning sayti muammolarning murakkabligi, uzoq davom etish va noyob o'zaro faoliyat intervyular tufayli qiyinroq. Agar siz qiziqsangiz, ularning madaniyati va asosiy qadriyatlarini tushunganingizga ishonch hosil qiling.

Facebook

Google bilan taqqoslaganda hali ham tez o'sib boradigan, kichikroq va tezroq o'sadigan yana bir gigant. Ijtimoiy tarmoqlar bozorida ustunlik qiladigan mahsulotlar qatori va AI va VR-ga katta sarmoyalar kiritgan holda, men kelajakda faqat Facebook uchun o'sish potentsialini ko'rishim mumkin. Yann LeCun va Yangqing Jia kabi yulduzlar bilan, agar siz mashinani o'rganishga qiziqsangiz, bu juda yaxshi joy.

Men 20-bino, uyning tomi va okean manzarasi bilan, shuningdek Tsukerbergning ofisi joylashgan bino bilan suhbatlashdim.

Intervyu beruvchilarga ko'rsatma berilganiga ishonchim komil emas, lekin men qarorlarim to'g'riligini aniq belgilari topa olmadim, garchi ular to'g'ri bo'lsa ham.

Tushga yaqin oldingi to'rt kun tezlasha boshladi va men boshim og'riyapti. Men tushdan keyin mashg'ulotlarni davom ettirardim, ammo o'zimni yaxshi tutmayotganimni his qildim. Men ham ulardan taklif olayotganimni bilib hayron bo'ldim.

Umuman, men u erdagi odamlar kompaniyaning qarashlariga ishonishlarini va o'zlarining qurayotganlari bilan faxrlanishlarini his qildim. Yarim trillion bozor kapitali bo'lgan kompaniya bo'lish va Facebook o'sib ulg'ayish uchun eng yaxshi joy.

Muzokara

Ushbu xabarda men ushbu mavzuni qamrab olmaydigan katta mavzu, lekin men ushbu maqolani juda foydali deb topdim.

Menimcha, ba'zi narsalar muhim:

  1. Professional bo'ling.
  2. Imkoniyatlaringizni biling.
  3. Jamoalar va loyihalarga chinakam qiziqing.
  4. Sabr va ishonchni saqlang.
  5. Qattiq va muloyim bo'ling.
  6. Hech qachon yolg'on gapirmang.

Databricks bilan muvaffaqiyatsiz suhbatim

Barcha muvaffaqiyatlar muvaffaqiyatsizliklardan, shu jumladan intervyulardan boshlanadi. Ushbu kompaniyalar uchun intervyu boshlashdan oldin, may oyida Databricks-dagi intervyuimni muvaffaqiyatsiz tugatdim.

Aprel oyida Xiangrui LinkedIn orqali men bilan bog'lanib, Spark MLlib jamoasidagi pozitsiyaga qiziqishim bor-yo'qligini so'radi. Men juda xursand bo'ldim, chunki 1) Men Spark-dan foydalanaman va Scala-ni yaxshi ko'raman; 2) Databricks-ning muhandislari eng yaxshi va 3) Spark butun katta ma'lumot olamida inqilob qilmoqda. Bu imkoniyatni sog'indim, shuning uchun men bir necha kundan keyin intervyu boshladim.

Bar juda yuqori va jarayon juda uzoq, shu jumladan bitta oldindan ko'rikdan o'tgan anketa, bitta telefonni skrining qilish, bitta kodlash vazifasi va bitta to'liq sayt.

Men sayyohlik taklifini olishga muvaffaq bo'ldim va San-Frantsisko markazidagi Treasure Islandni ko'rish mumkin bo'lgan idorasiga bordim.

Mening suhbatdoshim juda aqlli, ammo baribir kamtar edi. Intervyu davomida ko'pincha cheklovlarga duchor bo'lganimni his qilardim. Bu bitta halokatli sessiyaga qadar yaxshi edi, men u erda mahorat va tayyorgarligim yo'qligi sababli mutlaqo aralashdim va bu halokatga olib keldi. Siangrui juda mehribon edi va intervyu tugaganidan keyin men boradigan joyga yurdi va men u bilan gaplashishni juda yaxshi ko'rardim.

Bir necha kundan keyin rad javobini oldim. Bu kutilgan edi, ammo shunga qaramay, men bir necha kun davomida tushkunlikka tushdim. Garchi men u erda ishlash imkoniyatini sog'indim, lekin ular bundan keyin ham katta ta'sir va yutuqlarga erishishini istardim.

Keyingi fikrlar

  1. Hayot qisqa. Kasbiy hayot qisqaroq. Kerakli vaqtda kerakli harakatni qiling.
  2. Intervyu shunchaki suhbat emas. Ular do'stlashish va do'stlashish uchun ajoyib vaqt.
  3. Har doim qiziquvchan bo'ling va o'rganing.
  4. Muzokaralar ishdan qoniqish uchun muhimdir.
  5. Ish taklifini olish faqat minimal talablarga javob berishingizni anglatadi. Maksimal talablar yo'q. Yaxshilanishda davom eting.

May oyidagi birinchi suhbatdan sentyabr oyining oxirida ish taklifini qabul qilishgacha mening birinchi martaba o'zgarishim uzoq va oson bo'lmagan edi.

Tayyorgarlik qiyin kechdi, chunki hozirgi ishimni yaxshi bajarishim kerak edi. Bir necha hafta davomida men suhbatlarga soat 1.00 gacha tayyorgarlik ko'rdim, ertasi kuni ertalab 8:30 da turdim va o'zimni boshqa ish kuniga bag'ishladim.

Besh kun ichida beshta kompaniyada intervyu berish ham juda stressli va xavfli edi, va agar siz juda qattiq jadvalga ega bo'lmasangiz, buni tavsiya qilmayman. Ammo agar siz bir nechta taklifni kafolatlasangiz, bu muzokaralar paytida sizga yaxshi afzallik beradi.

Menni jarayon davomida sabr-toqat bilan bosib o'tgan barcha yollovchilarimga, qimmatbaho vaqtlarini men bilan suhbatlashishga sarflagan odamlarga va menga intervyu berish imkoniyatini bergan va takliflarimni kengaytirgan barcha kompaniyalarga minnatdorman.

Va nihoyat, eng muhimi, men o'z oilamga ularning muhabbat va qo'llab-quvvatlashlari uchun - ota-onam meni birinchi va har qadamda ko'rayotganimni, men uchun qilgan barcha ishlari uchun aziz xotinimni va qizimning iliq tabassumi uchun minnatdorchilik bildirmoqchiman.

Ushbu uzun xabarni o'qiganingiz uchun tashakkur.

Siz meni LinkedIn yoki Twitter-da topishingiz mumkin.

Xiaohan Zeng

10/22/17

PS: Ushbu maqola e'lon qilinganidan beri (kutilmaganda) bir oz e'tiborni tortdi. Tabriklar va ulashganliklari uchun barchaga minnatdorman va ularning har biriga javob bera olmaganingiz uchun uzr so'rayman.

Ushbu xabar ba'zi boshqa tillarga tarjima qilingan:

  1. Koreys, yubiley Kim tomonidan
  2. Rambo Ju va Yunfei Mu tomonidan xitoycha (bir nechta tarjimalar)
  3. Nant tomonidan rus

Bu Tech In Asia-da qayta joylashtirilgan.

Breast Into Startups meni Sophia Ciocca bilan birgalikda jonli video oqimiga taklif qildi.

CoverShr men bilan qisqa QnA qildi.