¿Trabajar en Google le brinda una oportunidad inigualable para aprender a construir sistemas escalables?

No necesariamente consideraría la escalabilidad como una competencia central o un diferenciador clave para trabajar en Google. Sí, Google construye sistemas a gran escala, pero también lo hace cualquier otra empresa exitosa de Internet.

MapReduce, una de las principales tecnologías de Google para escalar, se basa en gran medida en la agrupación virtual, que existe desde la década de 1960. Google lo popularizó, pero si tienes un título de CS, probablemente tomaste una clase de agrupación como parte de tu título.

En cambio, consideraría el aprendizaje automático como un diferenciador. ML es parte del ADN en Google, y probablemente no aprenderá más sobre ML en ninguna otra compañía que en Google. Si eso es interesante para usted, podría ser un buen lugar para estar.

Google es una empresa muy grande, y solo unas pocas personas pueden construir sistemas distribuidos profundos. Mucha gente usa esos sistemas, implícita o explícitamente.

Fui a google esperando trabajar en la infraestructura del sistema distribuido. En cierto sentido, esto es lo que sucedió: estaba usando su almacenamiento distribuido y las tuberías de procesamiento distribuido. Pero, bien podría haber estado llamando a las bibliotecas locales por toda la diferencia que hizo en el trabajo que realmente estaba haciendo.

Entonces la respuesta es un sí calificado. Sí, si obtienes una de las pocas docenas o cientos de posiciones haciendo eso. De lo contrario, estás trabajando en otra cosa y la respuesta es no.

Tendrá la oportunidad de escribir software que se ejecute dentro de sistemas masivos y escalables, pero puede aprender mucho menos sobre cómo construir esos sistemas. Esto es cierto en cualquier gran empresa de software con servicios de internet populares.

Trabajar en Google te obliga a producir código y soluciones escalables, pero principalmente a través de limitaciones y trabajando dentro de sistemas / marcos que aseguran la escalabilidad. Como usuario de esos sistemas, diría que es menos probable que aprenda a construir sistemas escalables.

Puede ser más difícil aprender del éxito de otras personas que del fracaso de algo que tienes en tus manos directamente.

Al contrastar esto con trabajar en una empresa nueva o más pequeña, es probable que comience con sistemas más pequeños / simples que deberán ampliarse si su empresa tiene éxito. En mi opinión, aprenderá más sobre la escalabilidad ampliando un sistema más pequeño / simple que utilizando un sistema más grande y preescalado. Es posible que tenga más espacio para fallar y más información sobre los sistemas con los que está trabajando en su conjunto, lo que puede crear un ciclo de aprendizaje más rápido.

No. No es “inigualable”. Hay varios lugares donde puede aprender cómo construir sistemas escalables, y en muchos casos esos lugares podrían ser mejores porque en la mayoría de los casos los sistemas de Google ya están bien establecidos. Si bien Google presenta un buen estudio de caso, la realidad es que aprenderá más de una falla o de participar en la limpieza después de una falla que de mantener un éxito. Eso no quiere decir que Google no sea un gran lugar para aprender sobre sistemas escalables, simplemente no es el único lugar o incluso necesariamente el mejor lugar.

Probablemente. Claro, probablemente podría aprender mucho sobre la alta escala en Yahoo, Amazon, Facebook y algunos otros lugares, pero incluso ellos no tienen la escala que Google tiene. Google también paga bastante bien. El gran inconveniente, para muchas personas, es que trabajará para una empresa de publicidad y desaparecerá en un agujero negro en lo que respecta al código abierto. Todo depende de cuáles son tus objetivos.

Sí, en el sentido de que lo que construyes es (casi) escalable por defecto. Y no, en el sentido de que no tiene que construir o cambiar la infraestructura que lo hace posible.
Lo que aprende es hacer que su aplicación sea escalable mediante el uso de la tecnología disponible que es específica de Google. Sin embargo, siempre puedes interpolar y tener una idea de lo que podría estar involucrado en hacer que las cosas sucedan, pero esa es otra historia.