Il mio percorso da tirocinante a mentore presso DeepMind

'Il mio percorso da tirocinante a mentore a DeepMind'

Visualizza le posizioni aperte: https://www.deepmind.com/careers/jobs?sort=alphabetical

Richard Everett, ex stagista diventato responsabile degli stagisti, descrive il suo percorso verso DeepMind, condividendo consigli e suggerimenti per coloro che aspirano a entrare in DeepMind. Le candidature per il tirocinio del 2023 si apriranno il 16 settembre, visita https://dpmd.ai/internshipsatdeepmind per maggiori informazioni.

Qual è stato il tuo percorso verso DeepMind?

Come molte persone, ho sempre amato giocare a videogiochi multiplayer crescendo. Le interazioni tra giocatori umani e giocatori controllati dal computer che sembravano intelligenti mi affascinavano e sognavo di fare carriera nell’IA. Questo sogno mi ha spinto a conseguire una laurea in informatica; un percorso comune (ma non esclusivo!) per entrare nel settore. Tuttavia, dopo aver lavorato su diversi progetti di ricerca con i miei professori, ho sviluppato una passione per la ricerca e ho deciso di proseguire verso un dottorato di ricerca.

Intorno al momento in cui ho iniziato il mio dottorato di ricerca, una piccola startup chiamata DeepMind è stata acquisita da Google. Mentre analizzavo più da vicino le loro ricerche, ho subito trovato ispirazione per le mie ricerche e così nel 2016 ho deciso di candidarmi per un tirocinio. Dopo un paio di colloqui con ingegneri, ricercatori e responsabili di programmi, non ho ricevuto un’offerta. Tuttavia, avendo incontrato un gruppo di grandi ricercatori, ho deciso di ripresentare la candidatura l’anno successivo e ho ottenuto il tirocinio. Quell’esperienza mi ha portato a ricevere una proposta di lavoro a tempo pieno e sono qui da allora, lavorando sull’IA e aiutando gli stagisti che stanno vivendo la stessa esperienza.

• Massimizzare l’impatto delle nostre scoperte
• Come i nostri principi hanno contribuito a definire il rilascio di AlphaFold
• Costruzione di agenti di dialogo più sicuri

Puoi descrivere il processo di colloquio per il tirocinio?

Il processo di colloquio è stato accurato, ma è cambiato da quando mi sono candidato. Gli stagisti di oggi possono aspettarsi che l’intero processo duri solo alcuni mesi, il che include un colloquio tecnico e un colloquio di gruppo. Nella mia candidatura, ho elencato i ricercatori con cui ero particolarmente interessato a lavorare e ho avuto la fortuna di parlare con loro dopo il colloquio tecnico. Ero così emozionato. Questa era un’opportunità unica per parlare del mio lavoro passato e riflettere su possibili progetti di tirocinio con ricercatori di fama mondiale che seguivo da anni e fargli domande su DeepMind.

I miei reclutatori sono stati incredibilmente utili nel guidarmi attraverso il processo e nel fornire risorse per prepararmi per i colloqui. Per il colloquio tecnico, mi sono preparato ripassando i corsi del primo anno di laurea in matematica, statistica e informatica. Ad esempio, ho riveduto l’algebra lineare, il calcolo, la probabilità, gli algoritmi e le strutture dati. Ho anche fatto esercitazioni di codifica in cui cercavo di spiegare a voce alta ciò che stavo facendo.

Per i colloqui di gruppo, ho riveduto i lavori recenti del team (ad esempio articoli, post di blog, articoli, presentazioni) e ho riflettuto su come il mio lavoro potesse essere correlato. Ho anche preparato una breve lista di domande su cui volevo saperne di più, come lo stile di collaborazione del team e come si erano svolti i tirocini passati.

Com’è stato quando ti sei unito a tempo pieno?

Ho impiegato molto tempo per prendermi le mie responsabilità! Con così tanti progetti interessanti in corso e persone brillanti con cui parlare, lavorare a DeepMind spesso sembra essere un bambino nel negozio di caramelle più grande del mondo. Per gli stagisti, sviluppare e concentrarsi su un solo progetto tra tanti è una sfida, soprattutto in un periodo di tempo limitato. Questa è stata una sfida che ho affrontato nel mio stesso tirocinio e oggi mi diverto a sostenere i nuovi arrivati attraverso questo processo, che stanno vivendo per la prima volta la stessa eccitazione.

Perché ti sei coinvolto nel programma di tirocinio come dipendente a tempo pieno?

Avendo sperimentato personalmente l’esperienza di stage, posso capire cosa passano i nostri aspiranti e attuali stagisti. Può essere agitante, emozionante, confuso e ispirante, tutto allo stesso tempo. Dopo aver ricevuto così tanto supporto durante il mio stage, ho voluto dare lo stesso supporto ai futuri stagisti. Di conseguenza, ora coordino il programma di stage del mio team e faccio parte di diversi gruppi che cercano continuamente di migliorare il programma in DeepMind. Faccio anche colloqui, mentoraggio e gestisco gli stagisti, oltre a dedicare tempo per contattare e parlare con potenziali candidati (ad esempio a GraceHopper, NeurIPS e presentazioni di ricerca).

Che tipo di lavoro svolgono gli stagisti?

È sempre emozionante vedere cosa decidono di perseguire gli stagisti durante il loro tempo con noi. Nel mio team (Teoria dei giochi e Multi-Agenti), lavoriamo a stretto contatto con gli stagisti per co-sviluppare progetti che possano far propri, e questo ha portato a una gamma incredibile di progetti nel corso degli anni.

Per citare solo alcuni esempi pubblici, gli stagisti hanno progettato nuovi ambienti multi-agenti (ad esempio ispirati al gioco di deduzione sociale Among Us e alle linee di assemblaggio), sviluppato infrastrutture per lo studio dell’interazione tra umani e agenti, utilizzato la teoria dei giochi cooperativi per i modelli di linguaggio e la negoziazione della formazione dei team, lavorato sull’apprendimento inverso delle ricompense multi-agente, scoperto esempi avversari per l’apprendimento per rinforzo, padroneggiato il gioco di Stratego e applicato la teoria dei giochi evolutivi all’apprendimento online.

Come descriveresti la cultura in DeepMind? E il tuo team?

In breve – gentile e collaborativa. Nel corso degli anni, ho sentito decine di stagisti e nuovi assunti fare la stessa osservazione: “Non posso credere a quanto siano amichevoli e disponibili tutti!”. La quantità di tempo, energia e supporto che i membri di DeepMind si dedicano l’un l’altro è notevole, e ciò si estende dalla vecchia guardia dell’azienda ai nuovi arrivati del primo giorno. Tutti sono sempre felici di prendere un caffè per chiacchierare, discutere del proprio lavoro, condividere feedback e collaborare su progetti.

Come esempio, uno dei miei progetti preferiti in DeepMind (Apprendimento della trasmissione culturale in tempo reale senza dati umani) è nato dalla stretta collaborazione tra artisti, designer, eticisti, responsabili di programma, tester di controllo di qualità, scienziati, ingegneri software, ingegneri di ricerca e altro ancora nel corso di due anni. Questa cultura diversificata e collaborativa si estende anche ai nostri stage, con i progetti degli stagisti che coinvolgono di solito più collaboratori e supervisori provenienti da tutta l’azienda (che comprende ruoli, team e persino uffici diversi!). Ad esempio, diversi dei nostri stagisti nel team di Teoria dei giochi e Multi-Agenti lavorano a stretto contatto con membri di DeepMind sia negli uffici di Londra che di Parigi.

Da sinistra a destra, un sottoinsieme degli autori del progetto: Ashley Edwards (RS, Londra), Miruna Pislar (RE, Parigi), Kory Mathewson (RS, Montreal), Alexander Zacherl (Designer, Londra), Richard Everett (RS, Londra), Edward Hughes (RE, Londra), Avishkar Bhoopchand (RE, Londra).

Qualche consiglio per aspiranti stagisti di DeepMind?

Per gli studenti interessati all’Intelligenza Artificiale, ci sono molte risorse facilmente accessibili disponibili per imparare in modo indipendente di più sull’industria e su DeepMind: dai paper, ai post del blog e alle presentazioni, fino al codice open-source, demo e tutorial. È più facile che mai immergersi! Puoi anche partecipare a workshop e conferenze, molte delle quali offrono sconti per gli studenti e opportunità di mentorship (ad esempio, Deep Learning Indaba, Cooperative AI). Per me, ho scoperto la mia passione per la ricerca in Intelligenza Artificiale parlando con i professori delle loro ricerche tra una lezione e l’altra, collaborando con loro a progetti e poi mettendomi in contatto con altri ricercatori nelle aree che mi interessavano.

DeepMind è composta da persone gentili, collaborative e motivate provenienti da tutti gli ambiti della vita, e il nostro programma di stage riflette questo. Che tu sia uno studente universitario o un dottorando, che studi una materia tecnica, fisica o delle scienze sociali, e che tu abbia o meno esperienza in AI/ML, è probabile che ci sia un’opportunità di stage per te. Offriamo stage in vari team di Ricerca, Ingegneria, Scienza, Etica e Società e Operazioni.

Avendo affrontato personalmente il processo (anche due volte), posso capire completamente e identificarmi con quanto possa essere intimidatorio fare domanda. Ho parlato con molti studenti incredibilmente talentuosi che credono erroneamente che DeepMind sia irraggiungibile o che le loro competenze siano insufficienti, e quindi non si candidano nemmeno. Se stai pensando di fare domanda per uno stage, il mio consiglio sincero per te è di farlo. Non hai nulla da perdere, e forse sia tu che DeepMind avrete molto da guadagnare.