留学德国老司机分享实习经历心得体会

2019-01-29 10:43:43 来源:太傻网 更多资讯、资料、活动请点

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  留学德国从课堂的学习到正式的工作,你可以一蹴而就,但也能以实习为过渡,以一个学生的身份获得对工作的认知。L同学目前在德国留学,是一名自动化与控制工程专业的研究生。从2018年四月到年底,已经在德国弗劳恩霍夫的附属研究所(Fraunhofer-IOSB)的优化组工作了八个月——三个月的实习生职位(Praktikum),五个月的学生工职位(HiWi)。以自动化专业的背景,L是如何找到优化相关的实习职位,实习内容是什么,在德国实习生和学生工有什么不同?
  留学德国实习机会
  如何确定优化方向?
  对于优化的兴趣,起源于校内的专业课程,经过相关研究课题的发酵,同时在其他领域做了尝试后,发现L想在优化这个领域中更深入地学习。
  L的专业是德语授课制,课程分为专业必修课、方向必修课、非专业选修课和本科补课,每门课程包含理论课(Vorlesung)和实践课(Praktikum)。而动态优化是其中一门必修课程,它让L对优化问题有了基本的概念。在同一学期,还修了微观经济学和基础市场学。在这些课程中,解决了一些与实际问题紧密结合的、简单易懂的线性规划问题,这极大地激发了L对优化思想的兴趣。
  得益于动态优化这门课不错的考试分数,L去找了授课的教授,想在优化方向找一个课题,为毕业设计做准备。教授提供了一个水网优化相关的课题之后,L一直在学水网建模的软件,看相关论文,这让L在课程的基础上,更深入地了解了优化问题。
  与此同时,L在另一位教授手下做了一学期学生工。这是一份数据统计分析相关的工作。或许因为有了对比,知道了自己对优化更有热情。
  如何找到实习工作?
  在德国找实习的方式很多,比如Job Center、学校内部招聘网、Linkin等,而L是直接在公司官方网站上直接搜索的。
  在找工作的过程中,同专业同学提供的信息往往直接有效。在之前上课中,和同专业的同学提到,L有意找优化方向的实习,所以他们在聊天中给L提供了研究所的信息。
  留学德国老司机分享实习经历心得体会
  L找到了同学所说的研究所的官网,搜索到了相关职位,即刻准备了简历、动机信和成绩单,直接发给L现在的Supervisor,随即收到面试通知。
  因为是实习岗位,面试流程只有一轮面谈,面试官是日后指导L的Supervisor。问题主要集中在课程中与优化相关的内容、时间安排和上段工作经历。他们也参考了L的成绩单,原话是“德国是授课制,成绩是证明学习能力和态度的一个有价值的参考”。
  学生工VS实习生?
  在研究所,工作合同分为实习生和学生工。它们的工作内容大致无差,但工作时间和福利制度上差别较大。
  实习生是全职,每天工作八个小时,不包含午休半小时时间,一周五天,参加小组会议,病假需要医生出证明,不能home office。
  而学生工工作时间更灵活。L的合同是44小时/月,但可以自由安排上、下班时间,这样L也有做其他事的时间,且不需要请假。
  留学德国印象
  L所知道的是,德国实习分为义务实习和自愿实习。多数企业实习是没有薪资的,研究所支付少量薪资且承担保险。而学生工是时薪制,工资按照学历分级,但不包含保险。
  前三个月L是以实习生身份工作,之后转成了学生工。在L工作的研究所,需要提前一个月左右跟Supervisor表达出意愿。如果他们有项目预算,就可以顺利转工作合同。
  换成学生工后,L的工作时间更灵活,可以安排别的事情。虽然工作时间变短,但由于是时薪制,薪资反而提高了。
  留学德国老司机分享实习经历心得体会
  工作内容是什么?
  在L加入项目组之前,该项目是在研究所自行开发的一个嵌套了GAMS的系统上,进行实现和仿真,所使用的求解器是Cplex。后来,为了提高可移植性,将项目中的数据和参数存在Oracle中,转用GUROBI求解器,用Python API进行实现。
  但L之前并无使用Python和Oracle的经验,也未接触过任何求解器,更别说优化问题的建模了。所以多数的时候L是在学习Python,再学以致用,按照要求写项目相关的代码。
  起初Supervisor先给了三天时间,让L自己学习电网中的混合整数规划问题(MIP),三天后做了一个报告。后来每隔一段时间,给L一个编程的任务和研究问题,让L穿插进行。在不断学习编程的过程中,优化和简化代码;参考已建好的模型,学习如何写GUROBI的语句。
  换成学生工后,L研究的优化问题的系统不变,但内容从单纯的编程工作逐渐转成了研究,也慢慢地对该系统产生更多地想法,在这基础上,紧接着就开始了毕业设计。当然L这样的经历也实属幸运,学生工的工作内容慢慢变成做毕业设计。同事中,也有不少也面临做毕业设计,但他们的工作内容和毕业设计的课题大相径庭,所以需要同时兼顾,而L则只用在一个项目中深入。
  感受
  L所在的研究所有正式职工50人左右,学生工15人左右,共分为三个项目组,每个组一个项目经理。L有两个Supervisor,两人同时指导L的工作。
  在实习的过程中,渐渐地L对德国的工作环境有了些自己的感受。
  1主观能动性强
  在应聘过程中,研究所对L的主观能动性就有一定要求。进入研究所后,L发现同事们大多也属于主观能动性强的一类人。
  仍记得面试中,L向Supervisor说出,对于自己没有Python编程经验的担心。但她回复道:“你只需要关注招聘启事中所提及的任务,你是否对此感兴趣,别的都可以学,因为你是实习生”。正如她所说,在实习过程中,他们给了L学习的时间和空间,提供了学习的方向,遇到任何问题时也做了指导。
  当L以兴趣为导向,去理解整个系统的优化问题,L是充满欣喜的,在工作的多数时候都是动力满满的。对L来说,这既是一个增强专业技能的过程,也锻炼了很多软实力。小到如何发邮件、如何填写各种相关表格,大到如何与同事沟通、如何准时完成任务、如何管理事务等等。
  享受灵活性和自主安排时间的同时,同事们普遍自律且自觉性强,多数时候都在有效地工作,极具生产力。
  L所在的研究所,大家执行灵活工作时间表。不论是正式员工还是实习生、学生工,每人的工作时间是以总时长为计(小时/月),因此具体每天的工作时间是由大家自主安排的。在工作时间内,同事们就像被安装了计时器一样,何时工作、午休多久、闲聊多久,多数的同事按部就班地遵循自己的时间安排,以保证有效的工作时间,按时完成任务。工作之余,当然也有午休和闲聊。午休的半小时,并不计入工作时间,但L看到的所有人都自觉在起始和结束时间点按规定打卡。闲聊时,聊天内容多与工作和项目相关,倦意消除后,立刻又回到工作。
  2成果保护意识强
  不论是代码还是项目的描述文档,抑或其他任何项目相关的文件,都是属于研究者的劳动结晶,在研究所,对劳动者的成果保护,尤为看重。
  整个项目分为预测和优化两个模块。作为优化模块的学生工,L看不到预测模块的完整代码,L所得到的只是预测后的结果。即便是优化模块,L能看到的,也只是和L工作范围内密切相关的代码。在数据保护方面,项目相关代码和文档更是不允许上传到任何公共云端,如Google Drive、Dropbox和Github。
  此外,安装任何软件的时候都需要软件部管理员的权限,且安装路径都是L名下的用户文件夹,即便是Supervisor也无权访问。通过虚拟机访问研究所内部的系统,需要登陆自己的专有账号。
  研究所也很重视员工在数据安全意识的培训。即便只是实习生和学生工,也需要签保密协议,定期还必须参加一次数据保护相关的的网络课程,且必须在指定时间内通过随附的考试。
  3主动沟通,提出需求
  在工作中,尤其是对于跨文化的工作环境中,积极主动地沟通和及时确认对方的需求,都是不可或缺的一环。
  在和Supervisior的沟通中,L才逐渐知道他们“先实现目标再不断改进”的办事风格。
  直到实习快结束时,其中一位Supervisor一度认为,L不能理解他们的需求,不愿给L转学生工合同。经过不断沟通,L发现,一方面的确是L的德语不够好,并不能完全理解他们每句话的意思,但根本原因是L和他们的思维模式的不同。他们需要的是,L在短时间内提供可满足需求的方案,但并不要求是一个完美的方案。例如初学Python时,L写出的代码冗长,所以想不断简化代码,还想尝试新学的语句和库。因此,他们每次来检查成果时,L都还在处于一个改代码的状态,整体代码的可读性也差。后来,L学会先完整地实现功能,进行下一个任务,在做任务中慢慢学习如何简化代码,之后再回过来重构代码。
  除了快速迭代的行事风格,老板还要求L具有“独立完成任务”的能力。
  项目优化建模的过程并没有任何文档可以参考,L能看到的只是代码。其中建模的思想得靠自己摸索,如果L不主动提问,他们不会主动跟L解释。当L问一些宽泛的问题,得到的回答也只是你再看看。老板最常对L说:“你是最了解你写的代码的思路,最了解你研究的问题的人,这点上,你应该比我懂”。
  积极主动的沟通能让思维的火花碰撞,带来意外的收获。
  整个项目由多个模块组成,对于初入行的L来说是复杂的。L反复地向Supervisor提问,了解他们的建模思想和实现过程,进而发现了现有模型中的不足,提出了毕业设计中的实现方案。
  在德国找实习工作,其实是有很多机会的,但需要积极主动地去尝试,不怕被拒绝,勇敢地走出舒适区,寻找自己的兴趣点。在实习的过程中,也会遇到未知的困难,但就像Supervisor Alex时常用来“搪塞”L的一句话“no pains,no gains”一样,只有自己去解决这些困难,才能真正的成长。
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