从DeepMind实习生升任导师的心路历程:AI梦想源自「打人机」
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2022-09-14 05:40
新智元报道
编辑：LRS【新智元导读】在DeepMind工作是种什么体验？
在DeepMind该如何打怪升级，升职加薪 ，迎娶白富美， 走向人生巅峰？
最近DeepMind的一位高级研究员Richard Everett分享了他 从实习生转为导师（mentor）的经历 ，同时也为有志于加入DeepMind的同行们分享了一些有价值的建议。
9月16日起，DeepMind也开启了新一年的实习申请。
Richard Everett于2014年本科毕业于伦敦大学学院（UCL），2019年博士毕业于牛津大学机器学习专业。他于2017年开始在DeepMind实习，并在毕业后加入DeepMind位于伦敦的研发中心任职高级研究员。
为什么选择DeepMind？
和大部分人一样，我在成长过程中也很喜欢玩电脑游戏，尤其是游戏里的人类玩家和 看似智能的计算机控制的玩家 之间的互动让我着迷，从小我就梦想着从事人工智能的工作。
这个梦想 促使我选择了计算机科学的本科学位，这也是进入该行业的一个常见（但不是唯一！ ）的途径。
在与我的教授合作进行了几个研究项目后，我对科研逐渐产生了兴趣，所以决定继续攻读博士学位。
在我刚开始读博士的时候，一家名为DeepMind的小型创业公司被谷歌收购。
在我仔细观察他们的研究成果时，我很快就发现这些想法也同样启发了我自己的研究，所以在2016年我决定申请在DeepMind实习。
在与工程师、研究人员和项目经理进行了几次面试后，我没有得到录用。
但在见识到一群伟大的研究人员之后，我决定在第二年继续申请，最终得到了实习机会。
这段经历使我得到了一份全职工作，此后我也一直在这里从事人工智能方面的工作，并帮助那些有同样经历的实习生。
实习面试过程体验如何？
我当时的面试聊得很深入，但从我申请以后，面试过程已经发生了一些变化。现在的实习生可能期待整个面试过程更短，包括一个技术面试和一个团队面试。
我申请的时候，我列出了我特别感兴趣的研究人员，并有幸在技术面试后与他们交谈。
我当时非常兴奋，这是一个千载难逢的机会，可以和我关注了多年的世界级研究人员谈论我过去的工作，集思广益，讨论潜在的实习项目，并向他们询问有关DeepMind的问题。
我的招聘人员在指导我的过程中给予了极大的帮助，并提供资源帮助我准备面试。对于技术面试，我通过重温本科第一年的数学、统计学和计算机科学课程来准备，包括线性代数、微积分、概率、算法和数据结构。我还进行了一些编程练习，试图把我正在做的事情说清楚。
对于团队面试，我回顾了团队最近的工作（如论文、博客文章、文章、谈话），并思考了我的工作如何与之相关联。我还想出了一个简短的问题清单，我想知道更多的问题，比如团队的合作风格和过去的实习工作是如何进行的。
入职之后有什么感觉？
我花了很长时间才找到自己的研究方向!
有这么多令人兴奋的项目在进行，有这么多优秀的人在交谈，在DeepMind工作常常感觉就像在世界最大的糖果店里的孩子一样。
对于实习生来说，在这么多项目中只开发和专注于一个项目是很难克制的，尤其是在有限的时间内，这也是我在自己的实习中发现的一个挑战。我现在很喜欢支持新入职者完成这个过程，他们第一次体验到了同样的兴奋。
我自己也经历过实习经历，我可以体会到我们有抱负的和目前的实习生所经历的事情。它可以是紧张的、令人兴奋的、令人困惑的，同时也是鼓舞人心的。
在我的实习期间得到如此多的支持后，我想给未来的实习生提供同样的支持。
因此，我现在协调我的团队的实习计划，并参加了几个小组，不断寻求改善整个DeepMind的计划。我还面试、指导和管理实习生，并花时间与潜在的候选人接触和交谈（例如在GraceHopper、NeurIPS和研究讲座上）。
实习生做什么样的工作？
看到实习生在我们这里工作期间决定从事什么工作，总是令人激动。
在我的团队（博弈理论和多智能体）中，我们与实习生密切合作，共同开发他们可以自己做的项目，多年来也创造了一系列令人感到惊叹的项目。
比如有几个公开的项目，实习生们设计了新的多智能体环境（受社会推理游戏《Among Us》的启发），开发了研究人与智能体互动的基础设施，将合作博弈论用于语言模型和谈判团队的形成，从事多智能体逆向强化学习，为强化学习发掘对抗性的例子，掌握了战略游戏，并将进化博弈论应用于在线学习。
DeepMind的企业文化？
简而言之—— 友善和协作 。
多年来，我已经听到几十个实习生和新员工说过同样的话：「我无法相信每个人都是如此地友好和乐于助人！」
DeepMinders和公司之间给予彼此的时间、精力和支持是非常了不起的，这一点从公司的老员工一直延伸到第一天上班的新人。每个人都很乐意喝咖啡聊天，讨论他们的工作，分享反馈，并在项目上合作。
举个例子，我在DeepMind最喜欢的一个项目（在没有人类数据的情况下学习强大的实时文化传播）来自于艺术家、设计师、伦理学家、项目经理、QA测试员、科学家、软件工程师、研究工程师等在两年内的紧密合作。
这种多元化的合作文化也延伸到了我们的实习中，实习生项目通常涉及到来自整个公司的多个合作者和顾问（跨越角色、团队，甚至办公室！）
例如，我们博弈论和多智能体团队的几个实习生与DeepMinders的伦敦和巴黎办事处都有密切合作。
给DeepMind实习生的建议
对于那些对人工智能感兴趣的学生来说，有大量容易获得的资源可以让你独立地了解DeepMind和整个行业和：从论文、博客文章和讲座到开源代码、演示和教程；现在比以往任何时候都更容易融入其中。
你还可以参与研讨会和会议，其中许多会议提供学生折扣和导师机会（例如Deep Learning Indaba、Cooperative AI）。
对我来说，我是通过在课间与教授谈论他们的研究，与他们一起做项目，然后在令我兴奋的领域与其他研究人员接触，从而发现自己对人工智能研究的热爱。
DeepMind是由来自各行各业的友善、协作和有动力的人组成的，我们的实习计划也反映了这一点。无论你是本科生还是博士生，学习技术、物理或社会科学学科，是否有人工智能/ML经验，都可能有适合你的实习机会。
DeepMind在研究、工程、科学、伦理与社会以及运营等不同团队中提供实习机会。
我自己也经历过这个过程（甚至两次），我完全可以理解和体会到申请时的恐惧感。我曾与许多才华横溢的学生交谈过，他们错误地认为DeepMind遥不可及，或者认为他们的技能不够，因此甚至没有申请。
如果你正在考虑申请实习，我给你的真正建议是，就这么做 。你不会有任何损失，也许你和DeepMind都会有很多收获。
