Reprise du message précédent :
 
C'est bon ça
 

Oui, mais là c'est du dev de startup, t'as eu café gratuit, un babyfoot et une tireuse à bière
 
Et la satisfaction d'avoir aidé Hadada à devenir le plus riche du topic convenable

C'est les pire, le mec il sort de 42 il arrive en entretien en short et pas coiffe et il demande 50k en full remote.
Le pire c'est qu'il va trouver

Moi je sais faire du matlab et du imageJ j’espère être mieux payé que frer Theo

P'tain j'aurais du rester en info, du full remote depuis mon chalet dans les alpes j'aurais kiffé.
 

Y'a pas intêret  

Je ne bouge pas en dessous de 100k€. (et encore, c'est un salaire de rmiste en Suisse pour un data scientist).

Vous formez des apprentis ?

Hadada qui va recevoir 50 CV en MP  

Nan mais on me fait rêver, on me dit que le secteur est hyper hypé, et à la fin on m’annonce une embauche à 40k en plein Paris.  
 
Le loyer : 1200 euros, 1 burger mal cuit dans un bistrot : 28 euros, une place de ciné : 13 euros... Les comptes sont pas bons hadada.  
 

Ça embauche en data science en suisse ?  
 
 

 
Mes potes de promo c entre 42 et 55
jpense les tryhard qui sont en finance chez CFM et tout doivent avoir plus encore  

Le truc c'est qu'il y a pas que le salaire, mais l'ambiance de la boite, le rythme de travail, et surtout ce sur quoi tu bosses
De la même facon que certaines personnes acceptent des salaires très bas pour être dans la recherche académique, de très bons éléments acceptent de ne pas maximiser leur salaire pour faire des trucs intéressants en R&D, ou alors en échange d'autres choses
 
Les tryhard en finance, désolé, mais ils me font vraiment pas rever, tout ca pour quelques k en plus...

Et nos salaires sont pas si bas, ils sont dans la moyenne on est juste sur hfr quoi

+1
Et m'en fou du salaire pour mon apprentissage, le minimum légal me va très bien pour l'instant

Seule une mission intéressante je recherche

Ça a l'air assez quantitatif ce qu'ils font chez CFM Qube etc jpense pas que ça soit pipeau
 
Mais oui clairement, mon pote qui doit être 1 des plus chauds du M2 a fait son PFE dans un projet obscur au labo de l'X payé 550 euros et il enchaîne sur une thèse académique payée au lance pierre  

J'pense CFM et Qube plient en deux tout Paris dans le domaine
 
Mais bon les clampins data scientists chez SG doivent bien déchanter imo

https://www.qube-rt.com/careers/exp [...] 4105232002
 

Tu regardes pas les bons postes
 
https://www.qube-rt.com/careers/exp [...] 4104782002

J'ai essayé de faire le port keras -> tf.keras et tf -> tf 2.0 maintenant j'ai des erreurs du futur  
 

 
Jvais tester vite fait sur Colab voir si c'est un pb de version cuda chez moi ou si c'est mon code qui est faux
 
EDIT : ça marche sur Colab sauf un truc
 
kommence a yen a voir ras le cul de tensorflow

Ah ok, c'est mieux

Vous remarquerez qu’un mec qui ne connaît que Matlab ou R a ses chances.
 
Les mecs ils sont prêts à prendre n’importe qui.

J’ai passé un projet de mon boulot sur tensorflow 1.X vers chez moi pour le faire tourner sur mon GPU (ouais on a pas de machine dédiée).  
 
La misère de l’installation de tensorflow-gpu :
- intalle de CUDA 10.1  
- puis cuDNN associé,  
- problème sur l’installation de tensorflow-GPU 2.0 à cause de wrapt mon cul,  
- résolu en faisant un conda update all brutal  
- puis reinstall tensorflow, ca passe...
 
Tout ça pour découvrir que c’est pas compatible avec CUDA 10.1.  
   
 
Du coup j’ai effacé CUDA 10.1, installé CUDA 10.0 et ça a marché.  
 
Enfin ça a marché : j’ai pu importer tensorflow MAIS MON CODE NE FONTIONNE PAS PARCE QUE CES FDP ONT CHANGÉ PLEIN DE TRUCS À DROITE À GAUCHE.  
 
Bordel c’est quoi le concept de remplacer bias=True par use_bias=True ?! Init ne fonctionne plus non plus, les imports de fonctions Keras sont daubés. Enfin, maintenant ça fonctionne.

Docker

Je sais vaguement que c’est un conteneur représenté par une sympathique baleine, mais je ne maîtrise pas la techno.

 
Putain mais quelle horreur
 
Faut go pytorch en fait

Les joies de l'open source  

J’ai commencé en faisant du Keras, après je me suis fait tensorflow 1.X qui a maintenant disparu, et maintenant faut passer sur pytorch ?
 
   
 
J’aurais dû partir direct sur Matlab  

 
J'ai mis tensorflow sur mon CV alors que j'ai toujours fait que du Keras
 
Sauf une fois en faisant tf.nn.swish()

C’est vrai, mais à la maison c’est gratuit et puis tous les MOOC sont sur Keras. Et parfois y’a du R.  

tensorflow c'est vraiment un bordel sans nom à tous les niveaux; même niveau intégration, franchement je comprends pas comment des ingés Google - donc normalement des mecs compétents - ont pu sortir un truc aussi bordélique (on le recompile nous meme et leurs scripts de builds sont vraiment écrits avec les pieds)
 
Depuis que j'ai testé PyTorch, je n'ai plus jamais utilisé TF/keras, et je connais plein de labos comme ca qui ont entièrement switché

 
Jpense en R&D c'est mieux en plus, ça a l'air bcp plus simple de prototyper des layers customs

Tu te marres mais sur MATLAB, le Deep Learning est un gros vecteur de vente en ce moment, en particulier chez des clients qui sont déjà équipés du sol au plafond.
 
Je l'avais déjà postée mais cette présentation d'Airbus est notamment très intéressante :
https://www.matlabexpo.com/content/ [...] igence.pdf
 
MATLAB y est utilisé pour générer le code C + CUDA qui s'exécute sur une plateforme Jetson.
 
D'ailleurs MathWorks a quasiment totalement abandonné le volet entraînement des modèles de DL. Ils communiquent beaucoup en revanche sur l'import de modèles via ONNX et la génération de code bas niveau.

Bon bah je vais apprendre pytorch  

 
Fais ça comme ça sur le CV tu peux mettre expert deep learning

Dropout qui utilise plus rate mais keep_prob = 1 - rate

On se sent ingénieur GOOGLE

PyTorch ça m'a refroidi... Ok c'est plus facile mais tous est '' dans'' PyTorch, ça remplace toutes les fonctions de manipulation de matrice, tensor et co... Ca me fait vachement peur perso vue les merde que j' ai vue dans les code '' recherche oriented''. Si y a un bug deep dans des trucs aussi con que ma manipulation de matrice ou l' augmentation t'es piné. Sur keras tf tu peux plus facilement interfacer avec les autres modules et du coup, si la lib X est bugué tu vas dans la lib Y.

Après c'est sur que c'est plus propre.

Mais vous avez pas un problème avec tf surtout niveau licence ?
 
Faut payer Google si vous l'utilisez en prod

D'où tu sors ça

Coucou les gens
J'ai un problème de ML à résoudre, pour le "fun".
Une sombre histoire de pricing d'options exotiques pour lesquelles on en veut plus attendre les simulations de Monte-Carlo :-)
L'idée est d'approximer au mieux la fonction de pricing.
 
J'ai déjà des résultats pas dégueu avec des random forests et j'aimerais essayer des NN.
Ma dernière "expérience" en la matière est l'implémentation en TP d'un perceptron multicouche en R... il y a 15 ans.
Auriez-vous un bouquin à me conseiller, présentant l'état de l'art, sans trop pousser côté math ?
Par exemple si je regarde sur mamazone, il y a ça qui sort : https://www.amazon.fr/Hands-Machine [...] 442&sr=8-1
 
Bien ? pas bien ?
 
Thanks !