Бывший стажер, ставший менеджером, Ричард Эверетт описывает свой путь к DeepMind, делясь советами и рекомендациями для начинающих DeepMinders. Заявки на стажировку 2023 года будут открыты 16 сентября, пожалуйста, посетите https://dpmd.ai/internshipsatdeepmind Чтобы получить больше информации.
Каким был ваш путь к DeepMind?
Как и многие люди, в детстве я любил играть в многопользовательские видеоигры. Взаимодействие между игроками-людьми и, казалось бы, интеллектуальными игроками, управляемыми компьютером, очаровало меня, и я мечтал о карьере в области искусственного интеллекта. Эта мечта привела меня к получению степени бакалавра 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 диссертацией.
Примерно в то время, когда я защитил докторскую диссертацию, небольшой стартап под названием DeepMind был приобретен Google. Присмотревшись к их исследованиям, я быстро обнаружил, что они вдохновили меня на собственное исследование, 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, познакомившись с кучей замечательных исследователей, я решил подать повторную заявку на следующий год и попал на 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 он изменился с тех пор, как я подал заявку. Сегодняшние стажеры могут ожидать, что весь процесс займет всего несколько месяцев, включая техническое собеседование и собеседование с командой. В своем заявлении я перечислил исследователей, с которыми мне было особенно интересно работать, и мне посчастливилось поговорить с ними после моего технического собеседования. Я был так взволнован. Это была уникальная возможность поговорить о моей прошлой работе и провести мозговой штурм потенциальных стажировок с исследователями мирового класса, за которыми я следил в течение многих лет, и задать им вопросы о DeepMind.
Мои рекрутеры невероятно помогли мне в этом процессе и предоставили ресурсы для подготовки к интервью. 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 практиковался в некоторых упражнениях по программированию, пытаясь рассказать о том, что я делаю.
Для командных интервью я просматривал недавнюю работу команды (например, документы, сообщения в блогах, статьи, выступления) и думал о том, как моя работа может быть связана с этим. Я также составил краткий список вопросов, о которых хотел узнать больше, например, о стиле совместной работы в команде и о том, как прошли прошлые стажировки.
Каково было, когда вы присоединились к нам на полную ставку?
Мне потребовалось много времени, чтобы найти свою опору! С таким количеством увлекательных проектов и блестящими людьми, с которыми можно поговорить, работа в DeepMind часто кажется ребенком в величайшем магазине сладостей в мире. Для стажеров разработка и сосредоточение внимания только на одном проекте из многих является сложной задачей, особенно в течение ограниченного промежутка времени. Это была проблема, с которой я столкнулась во время собственной стажировки, и сейчас мне нравится поддерживать новичков в этом процессе, которые впервые испытывают такое же волнение.
Почему вы приняли участие в программе стажировки в качестве штатного сотрудника?
Сам пройдя стажировку, я могу понять, через что проходят наши начинающие и нынешние стажеры. Это может быть нервным, захватывающим, сбивающим с толку и вдохновляющим одновременно. Получив столько поддержки во время стажировки, я хотел оказать такую же поддержку будущим стажерам. В результате теперь я координирую программу стажировки моей команды и состою в нескольких группах, которые постоянно стремятся улучшить программу в DeepMind. Я также провожу собеседования, наставляю и руковожу стажерами, а также провожу время, связываясь с потенциальными кандидатами и общаясь с ними (например, в GraceHopper, NeurIPS и на исследовательских беседах).
Какую работу выполняют стажеры?
Всегда интересно видеть, чем стажеры решают заниматься во время своего пребывания у нас. В моей команде (Game Theory и Multi-Agent) мы тесно сотрудничаем со стажерами для совместной разработки проектов, которые они могут сделать своими собственными, и это привело к невероятному количеству проектов за эти годы.
Чтобы привести лишь несколько публичных примеров, стажеры разработали новые многоагентные среды (например, вдохновленные социальной дедуктивной игрой «Среди нас» и сборочными конвейерами), разработали инфраструктуру для изучения взаимодействия человека и агента, использовали теорию кооперативных игр для языковых моделей и команды ведения переговоров. формирования, работал над многоагентным обратным обучением с подкреплением, обнаружил состязательные примеры для обучения с подкреплением, освоил игру Stratego и применил эволюционную теорию игр к онлайн-обучению.
Как бы вы описали культуру в DeepMind? А ваша команда?
Словом, добрый и отзывчивый. На протяжении многих лет я слышал, как десятки стажеров и новичков делают одно и то же замечание: «Не могу поверить, насколько все дружелюбны и поддерживают!». Количество времени, энергии и поддержки, которые DeepMinders оказывают друг другу, поразительны, и это распространяется на всех, от ветеранов компании до начинающих новичков. Все всегда рады выпить чашечку кофе, чтобы поболтать, обсудить свою работу, поделиться отзывами и поработать вместе над проектами.
Например, один из моих любимых проектов в DeepMind («Обучение надежной передаче культурных данных в режиме реального времени без человеческих данных») стал результатом тесного сотрудничества между художниками, дизайнерами, специалистами по этике, менеджерами программ, тестировщиками, учеными, инженерами-программистами, инженерами-исследователями, и более в течение двух лет. Эта разнообразная и совместная культура также распространяется на наши стажировки, когда проекты стажировки обычно включают несколько сотрудников и консультантов со всей компании (распределение ролей, команд и даже офисов!). Например, несколько наших стажеров в команде Game Theory и Multi-Agent 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).
Какие-нибудь советы для начинающих стажеров DeepMind?
Для студентов, интересующихся ИИ, существует множество легкодоступных ресурсов, с помощью которых вы можете самостоятельно узнать больше об отрасли и DeepMind: от статей, сообщений в блогах и докладов до открытого исходного кода, демонстраций и учебных пособий. Застрять проще, чем когда-либо! Вы также можете принять участие в семинарах и конференциях, многие из которых предлагают скидки для студентов и возможности наставничества (например, Deep Learning Indaba, Cooperative AI). Что касается меня, то любовь к исследованиям в области ИИ я нашел, разговаривая с профессорами об их исследованиях в перерывах между занятиями, работая с ними над проектами, а затем связываясь с другими исследователями в областях, которые меня волновали.
DeepMind состоит из добрых, готовых к сотрудничеству и целеустремленных людей 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 и имеете опыт в области искусственного интеллекта или машинного обучения, у вас, вероятно, есть возможность пройти стажировку. Мы предлагаем стажировки в различных командах в области исследований, инженерии, науки, этики и общества и операций.
Пройдя сам через этот процесс (даже дважды), я могу полностью понять и понять, насколько пугающим может быть подача заявки. Я разговаривал со многими невероятно талантливыми студентами, которые ошибочно полагают, что DeepMind недосягаем или что их навыки недостаточны, и поэтому даже не подают заявки. Если вы подумываете о том, чтобы подать заявку на стажировку, мой вам искренний совет — просто сделайте это. Вам нечего терять, и, возможно, вы и DeepMind можете многое приобрести.