Жизнь в DeepMind
Бывший стажер, ставший стажером-менеджером, Ричард Эверетт описывает свой путь в DeepMind, делясь советами и советами для начинающих DeepMinders. Прием заявок на стажировку на 2023 год откроется 16 сентября. Посетите https://dpmd.ai/internshipsatdeepmind Чтобы получить больше информации.
Каким был ваш путь в DeepMind?
Как и многие люди, в детстве я любил играть в многопользовательские видеоигры. Взаимодействие между игроками-людьми и, казалось бы, умными игроками, управляемыми компьютером, завораживало меня, и я мечтал о карьере в области искусственного интеллекта. Эта мечта побудила меня получить степень бакалавра в области компьютерных наук; общий (но не исключительный!) путь в отрасль. Однако после работы над несколькими исследовательскими проектами с моими профессорами у меня появился вкус к исследованиям, и я решил продолжить работу над докторской степенью.
Примерно в то время, когда я защитил докторскую диссертацию, Google приобрел небольшой стартап под названием DeepMind. Присмотревшись к их исследованиям, я быстро обнаружил, что они вдохновляют меня на собственные исследования, и поэтому в 2016 году я решил подать заявку на стажировку. После нескольких собеседований с инженерами, исследователями и руководителями программ я так и не получил предложения. Однако, встретив кучу замечательных исследователей, я решил подать заявку повторно в следующем году и получил стажировку. Этот опыт привел к предложению на полный рабочий день, и с тех пор я работаю здесь, работая над ИИ и помогая стажерам, которые проходят через тот же опыт.
Можете ли вы описать процесс собеседования на стажировку?
Процесс собеседования был тщательным, но с тех пор, как я подал заявку, он изменился. Сегодняшние стажеры могут ожидать, что весь процесс продлится всего несколько месяцев, включая техническое и командное собеседование. В своем заявлении я перечислил исследователей, с которыми мне было особенно интересно работать, и мне посчастливилось поговорить с ними после технического собеседования. Я был так взволнован. Это была уникальная возможность поговорить о моей прошлой работе и провести мозговой штурм потенциальных проектов стажировки с исследователями мирового уровня, за которыми я следил в течение многих лет, а также задать им вопросы о DeepMind.
Мои рекрутеры оказали мне невероятную помощь, помогая мне пройти весь процесс и предоставив ресурсы для подготовки к собеседованиям. К техническому собеседованию я готовился, повторно посещая курсы первого курса бакалавриата по математике, статистике и информатике. Например, обзор линейной алгебры, исчисления, вероятности, алгоритмов и структур данных. Я также практиковал несколько упражнений по программированию, где пытался рассказать о том, что делаю.
Во время командных интервью я просматривал недавнюю работу команды (например, статьи, сообщения в блогах, статьи, выступления) и думал о том, как моя работа может быть связана с ней. Я также составил краткий список вопросов, о которых хотел узнать больше, например, стиль сотрудничества в команде и результаты прошлых стажировок.
Каково было, когда вы присоединились к нам на постоянной основе?
Мне потребовалось много времени, чтобы найти свою опору! С таким количеством интересных проектов и замечательными людьми, с которыми можно поговорить, работа в DeepMind часто напоминает пребывание ребенком в величайшем кондитерском мире. Для стажеров разработка и сосредоточение внимания только на одном проекте из многих является сложной задачей, особенно в течение ограниченного периода времени. Это была проблема, с которой я столкнулся во время своей собственной стажировки, и сейчас мне нравится поддерживать в этом процессе новичков, которые впервые испытывают такое же волнение.
Почему вы приняли участие в программе стажировки в качестве штатного сотрудника?
Я сам прошел стажировку и могу понять, через что проходят наши начинающие и нынешние стажеры. Это может быть нервным, захватывающим, сбивающим с толку и вдохновляющим одновременно. Получив такую большую поддержку во время стажировки, я хотел оказать такую же поддержку будущим стажерам. В результате теперь я координирую программу стажировок своей команды и состою в нескольких группах, которые постоянно стремятся улучшить программу в DeepMind. Я также провожу собеседования, наставляю и управляю стажерами, а также провожу время, общаясь и разговаривая с потенциальными кандидатами (например, в GraceHopper, NeurIPS и на исследовательских конференциях).
Какую работу выполняют стажеры?
Всегда интересно видеть, чем стажеры решают заняться во время своего пребывания у нас. В моей команде (теория игр и мультиагентность) мы тесно сотрудничаем со стажерами для совместной разработки проектов, которые они могут создавать самостоятельно, и за эти годы это привело к невероятному количеству проектов.
Приведем лишь несколько публичных примеров: стажеры разработали новые мультиагентные среды (например, вдохновленные игрой «Среди нас» и сборочными линиями), разработали инфраструктуру для изучения взаимодействия человека и агента, использовали теорию кооперативных игр для языковых моделей и команды ведения переговоров. формирование, работал над многоагентным обратным обучением с подкреплением, обнаружил состязательные примеры обучения с подкреплением, освоил игру Stratego и применил эволюционную теорию игр к онлайн-обучению.
Как бы вы описали культуру DeepMind? А ваша команда?
Короче говоря – добрый и отзывчивый. За прошедшие годы я слышал, как десятки стажеров и новичков делали одно и то же замечание: «Я не могу поверить, насколько все дружелюбны и поддерживают!». Количество времени, энергии и поддержки, которые DeepMinders оказывают друг другу, поразительно, и это распространяется как на ветеранов компании, так и на новичков. Все всегда рады выпить кофе, поболтать, обсудить свою работу, поделиться отзывами и вместе поработать над проектами.
Например, один из моих любимых проектов в DeepMind (Обучение надежной передаче культуры в реальном времени без использования человеческих данных) стал результатом тесного сотрудничества художников, дизайнеров, специалистов по этике, менеджеров программ, тестировщиков качества, ученых, инженеров-программистов, инженеров-исследователей, и более в течение двух лет. Эта разнообразная культура сотрудничества также распространяется на наши стажировки: в проектах стажеров обычно участвуют несколько сотрудников и консультантов со всей компании (охватывающих должности, команды и даже офисы!). Например, несколько наших стажеров из команды теории игр и мультиагентности тесно сотрудничают с DeepMinders из лондонского и парижского офисов.
Слева направо часть авторов проекта: Эшли Эдвардс (RS, Лондон), Мируна Пислар (RE, Париж), Кори Мэтьюсон (RS, Монреаль), Александр Захерл (дизайнер, Лондон), Ричард Эверетт (RS; Лондон). ), Эдвард Хьюз (RE, Лондон), Авишкар Бхупчанд (RE, Лондон).
Есть какие-нибудь советы начинающим стажерам DeepMind?
Для студентов, интересующихся искусственным интеллектом, существует множество легкодоступных ресурсов, позволяющих самостоятельно узнать больше об отрасли и DeepMind: от статей, сообщений в блогах и выступлений до открытого исходного кода, демонстраций и учебных пособий. Застрять стало проще, чем когда-либо! Вы также можете принять участие в семинарах и конференциях, многие из которых предлагают студенческие скидки и возможности наставничества (например, Deep Learning Indaba, Cooperative AI). Что касается меня, я нашел свою любовь к исследованиям ИИ, разговаривая с профессорами об их исследованиях между занятиями, работая с ними над проектами, а затем обращаясь к другим исследователям в областях, которые меня волновали.
В DeepMind работают добрые, отзывчивые и целеустремленные люди из всех слоев общества, и наша программа стажировок отражает это. Независимо от того, являетесь ли вы студентом или аспирантом, изучаете технические, физические или социальные науки, имеете или нет опыт работы в области искусственного интеллекта и машинного обучения, скорее всего, для вас есть возможность стажировки. Мы предлагаем стажировки в различных командах в области исследований, техники, науки, этики и общества, а также операций.
Пройдя этот процесс самостоятельно (даже дважды), я могу полностью понять и осознать, насколько пугающей может быть подача заявки. Я разговаривал со многими невероятно талантливыми студентами, которые ошибочно полагают, что DeepMind недоступен или что их навыки недостаточны, и поэтому даже не подают заявку. Если вы подумываете подать заявку на стажировку, мой вам искренний совет — просто сделайте это. Вам нечего терять, и, возможно, вы и DeepMind многое выиграете.