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刘馨蔓，一流科技工程师（实习），本科毕业于阿尔伯塔大学计算机科学专业，现在也是多伦多大学准研究生。她最引以为傲的小爱好是，2020年底自学了Ukelele弹唱，其次是剪辑Vlog。
本科期间，她获得过Dean’s Honor Roll、Amdahl Academic Achievement等各类奖学金，并曾在华为、蚂蚁实习。如今，尽管在OneFlow实习时间还不长，但她很快就得到不少同事赞赏，其mentor谢暄评价称，“她属于到哪儿都能发光的人，很棒的。”今年9月，她将在多伦多大学开启自己的研究生生涯。
以下是刘馨蔓的自述。
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“不确定走哪条路？都试试”
我高一和高二就读于云南玉溪一中，那时对数学比较感兴趣，比较喜欢解决需要逻辑分析的问题。高三是在加拿大Columbia International College读的， 当时也就17岁，对未来没啥特别的规划，当父母问我想不想去国外念书，我觉得有机会能出去外面看看更大的世界很好，所以一拍脑门就去了。
高中毕业后，我申请了多伦多大学、滑铁卢大学、阿尔伯塔大学等大学并收到了offer，后来选择了阿尔伯塔大学，很大一部分原因是学费更便宜、奖学金更多，能给家里减轻一些经济方面的负担。
因为我觉得CS与数学比较相关且更实用，所以本科就选了这个专业。大一，在学习了编程课程后，我发现自己还算比较擅长这个工作。我一直觉得，兴趣和特长相辅相成，我们会因为擅长一个东西而对它更加感兴趣。
阿尔伯塔大学在AI领域比较出众，学校设置了很多AI相关的课程，我也能接触到很多很优秀这个领域的教授，学习AI的氛围也很浓郁。另外，由于我是CS honors的项目，所以每周要参加研讨会，会上，不同的教授会分享自己的研究课题或最新论文，大部分都与AI相关，听下来觉得很有趣。
大二时，我选了一门讲AlphaGo的课，后来还和同学一起组队做了一个五子棋agent，这是我学习AI的起点。选了AI相关课程后，发现自己还蛮擅长的，基本都能拿满分，和教授也比较聊得来。
大三是我对自己未来发展方向比较迷茫的阶段，不太确定自己想走科研路线还是去工业界，但这一年有幸上了Martha White教授的一门强化学习课程，由于表现优异且经常去找她讨论，我们的关系很好。
一次，和Martha讨论结束后，我跟她说了自己的困惑，她给的回复是，Why don't you try both if you are not sure（如果不确定走哪条路，为什么不都试试呢）？算是一语惊醒梦中人吧，暑假我就和她一起做了强化学习相关的科研工作，结束后，回国去华为实习了一段时间。
说起编程技能的习得，因为我是计算机科班出生，所以更多是从本科阶段的不同课程中学到的，比如软件开发课就会学到C，Java等，数值方法就会学Matlab，AI的课程大部分时候使用的是Python，数据库就会学习SQL。还有一些是在实习时学到的，比如在华为就学到了Ruby语言。
从学校科研项目和实习经历中，我得到的结论是，我并不完全能享受纯理论研究或纯软件开发工作，而是更希望未来能从事applied research（应用性研究），这类似于机器学习工程师或是工业界的研究实验室所做的工作，既可以读论文学习前沿知识，也能把研究和理论工作进行落地。
未来想参与AI领域的科研工作的话，继续深造是一个比较好的选择。在我想清楚未来的大致方向后，就对加拿大高校的一些硕士方向做了调研，发现多伦多大学的MScAC是专门为想做applied research的同学而设立，很适合自己，就把它作为了申研目标。
为了增大录取到MScAC的机率并且丰富自己的履历，去年暑假，我到蚂蚁的研发效能部实习，9月实习期结束，我就回家在线上完成了自己最后一学期的课程，同时也完成了研究生申请。
今年2月，我顺利拿到MScAC的offer，并在4月收到了Vector Scholarship in Artificial Intelligence（人工智能向量奖学金）。
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三次不同的实习经历
研究生生活开始前，我想实习一段时间，在同学吕嘉熹（OneFlow实习生）的介绍下知道了OneFlow。考虑到此前我已经有华为和蚂蚁这种大公司的实习经历，所以这次找实习更看重的不是公司title，而是自己能在这段实习中获得什么。
第一次在华为通用软件开发岗实习时，我学习了一些之前没接触过的通信网络知识，也学习了Ruby的基本知识。因为华为对业务保密比较严格，实习生看不到代码也参与不了日常开发工作，所以我当时只单独负责了一个小的边缘项目—— 命令行自动化工具整改（该工具用于自动生成c语言框架）。最后这个项目顺利完成了，帮团队提高了工作效率。我的实习答辩也很成功，顺利拿到了return offer。最大的收获其实是了解了华为的企业文化，体验在公司上班实习是什么样子。
在蚂蚁的实习也是软件开发岗，但当时的主管考虑到我有机器学习的相关知识背景，就给我安排了一个测试数据分析的任务。经过两个月的努力，我顺利根据测试数据筛选出需要优先治理的App和测试用例，并将分析结果总结到报表中。因为要继续读研不考虑转正，所以我仅在自己组内进行了实习答辩，很顺利。
与在华为实习相比，蚂蚁的氛围更轻松活泼一些，这可能跟我所在的小组整体要比华为时所在小组更年轻？而且在蚂蚁的时候有很多实习生和我一起工作玩耍，在华为时因为实习的时间比较特殊，整个部门就我一个实习生。
在大厂，实习生负责的或许只是一个不太重要的边缘项目，但在OneFlow我可以和大家一起搭建推荐库，也能了解到公司的核心代码。而且我之前没有参与过开源社区的开发工作，所以来OneFlow实习是一个很好的机会。在跟暄哥和德澎哥交流后，就决定加入OneFlow大家庭实习啦。
这是我第一次参与开源项目的开发，体验了从创建分支、开发、提交PR、PR合并这个流程。我的主要工作是和推荐组一起搭建推荐模型库，之前并没有接触过，过去的两个月，我用OneFlow复现了DeepFM（ github.com/Oneflow-Inc/models/tree/a0c9af5621b04b3e1c4be48be491471a76c30225/RecommenderSystems/deepfm ），并且了解了DeepCTR。
我之前也用过PyTorch，OneFlow的语法设计得和PyTorch很像，有利于工程师快速上手，降低学习成本。对OneFlow最大的感受就是快，尤其是开了并行之后，不愧是至简至快的深度学习框架。同时，OneFlow也在为大规模的训练作业提出自己的优化方案，我所在的推荐组即将发布OneEmbedding，这是大规模Embedding方案。
OneFlow的工作氛围非常轻松融洽。虽然是在远程工作，但我有问题时会加入OneEmbedding组的会议直接问前辈们，他们会很耐心地和我讲解而且解释得很清楚！我的mentor暄哥也很关心我，会不定时地和我交流最近的工作状态以及给我一些改进建议。总之，我觉得自己融入到了这个团队中，和大家相处得非常愉快。
今年9月，我就要去多伦多大学去读研了。之前也一直在加拿大留学，但这次去多大也是新的学校和环境，也会对认识新同学有所期待，感觉会有很多大佬～也会期待自己在读研过程中结识到新的教授，并与他们能有一些科研项目的合作，当然也希望自己能找到心仪的实习项目顺利毕业啦！
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欢迎下载体验OneFlow v0.7.0：https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/
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