#18 - Kinh nghiệm tìm việc làm ở Silicon Valley
Chào các bạn, Lại một tuần nữa đã trôi qua, hy vọng các bạn engineers chúng ta đã có một tuần làm việc hiệu quả và đầy năng suất.Đến hẹn lại lên, số newsletter tuần này sẽ giới thiệu lại với các bạn hai bài viết cũ nhưng khá hay về "Kinh nghiệm tìm việc làm ở Sillicon Valley" cùng bài "Có nên vứt bỏ code cũ" của hai kỹ sư người Việt đang ở hải ngoại. Ngoài ra, bài viết về một phát kiến đã giúp cho trí tuệ nhân tạo có khả năng "tưởng tượng" cùng kiến trúc tìm kiếm tích hợp (federated search) cũng là những bài đáng đọc. Đối với các bạn yêu thích thuật toán thì bài viết Tối ưu hóa cây BST cũng của một bạn engineer người Việt viết cũng đáng tham khảo.Mọi người cùng dành ít thời gian cuối tuần để cùng nhâm nhi những bài viết này nhé. Chúc các bạn cuối tuần vui vẻ,
Những bài viết hay
Kinh nghiệm tìm việc làm ở Silicon Valley — vnhacker.blogspot.com
Dương Ngọc Thái là một cái tên không quá xa lạ trong cộng đồng kỹ sư phần mềm người Việt, đặc biệt là trong giới bảo mật và an toàn thông tin. Đây là một bài viết cũ nhưng khá hữu ích cho các bạn đang muốn hướng đến tìm một công việc ở Silicon Valley.
Người mang trí tưởng tượng đến cho những cỗ máy — www.technologyreview.com
Trí tuệ nhân tạo đã có những bước đột phá quan trọng trong những năm gần đây, với sự xuất hiện của những Deep Blue, Siri, Cortana, ... với những khả năng ngày càng mạnh mẽ, thay thế được con người trong rất nhiều hoạt động. Tuy nhiên, với một trong những phát kiến của Ian Goodfellow, trí tuệ nhân tạo đã đạt đến một cảnh giới cao hơn với kỹ năng "tưởng tượng". Cùng đọc bài viết sau để biết được câu chuyện đã dẫn đến phát kiến quan trọng này nhé.
Dùng kỹ thuật quy hoạch động để giải bài toán tối ưu cây nhị phân tìm kiếm — engineering.grokking.org
Bạn đã được học về BST ở trường, đây là một cấu trúc dữ liệu khá hữu dụng trong những tình huống cần tìm kiếm, chèn, xóa các node mà vẫn phải duy trì độ phức tạp ở mức thấp (trong trường hợp này là O(logN)). Vậy nhưng liệu có cách nào tối ưu hóa cây tìm kiếm nhị phân thêm không? Một bạn engineer chia sẻ kiến thức về tối ưu hóa cây tìm kiếm BST trong một vài tình huống, các bạn cùng tham khảo thử nhé.
Trong chúng ta hẳn đã có không ít người từng đối mặt với 2 lựa chọn: sử dụng lại source code có sẵn hay viết mới lại từ đầu. Phần lớn ta chọn cách thứ 2 vì đơn giản ngồi đọc lại code do người khác viết hay thậm chí do chính mình viết không hề đơn giản chút nào. Vậy liệu có phải source code cũ chỉ là thứ bỏ đi hay không?
Kiến trúc tìm kiếm tích hợp ở LinkedIn
Nếu bạn chỉ đang xây dựng một website với 1-2 databases, thì việc xây dựng hệ thống tìm kiếm thông tin là không quá khó. Thế nhưng đối với một hệ thống với số lượng lớn người dùng như LinkedIn, việc trả về dữ liệu ở mức "gần realtime" Đối với những hệ thống có lượng dữ liệu lớn và phân tán thì bài toán tìm kiếm luôn là một bài toán không đơn giản. Một vài hướng tiếp cận thường thấy để giải quyết bài toán này như "Federated Search", "Enterprise data warehouse", "Data lake", hoặc là "Data hub". Trong đó "Federation Pattern" là mẫu đã được team LinkedIn vận dụng trong việc thiết kế hệ thống của họ. Các bạn cùng tham khảo nhé.
Tin tức từ công ty
Các công ty có nhu cầu chia sẻ tin tức tuyển dụng/event vui lòng tham khảo văn bản hướng dẫn để biết thêm chi tiết: http://r.grokking.org/newsletter-jobposting