申请技术职位

'Apply for a technical position.'

众所周知,在科学、技术、工程和数学(STEM)领域,男女性别差距仍然存在。尽管近年来有所增加,但研究显示,在英国,女性在整个STEM行业中仅占四分之一左右。尽管原因各异,但许多女性报告称,缺乏代表性、明确的机会以及关于从事该行业的实际情况的信息使她们感到受阻。

缩小STEM领域的性别差距不是一蹴而就的,而是整个行业上下的共同努力。像“Women in Machine Learning”(WiML)这样的组织积极致力于帮助创造一个更具包容性的环境,以放大女性的成功。他们还是许多希望了解从事STEM工作情况的女性重要的信息来源。

正因如此,为了庆祝今年的国际女性工程师日,我们邀请WiML社区与我们分享他们收到的关于技术面试最常见的问题。为了分享她们的观点,并讨论在DeepMind工作的实际情况,我们邀请了Mihaela Rosca(研究工程师)、Feryal Behbahani(研究科学家)和Kate Parkyn(招聘负责人-研究与工程)。

我如何知道自己是否准备好申请行业角色?

Mihaela:对于在该领域找工作的人来说,拥有自我怀疑感或觉得自己准备不足并不罕见。申请的时间永远不会是完美的,你可能会轻易地说服自己还有更多需要学习的东西,但这不应成为你决定申请的妨碍因素。

当然,正确的技能组合将取决于你追求的具体角色,但如果你渴望从事机器学习研究的未来,阅读研究论文并实现最先进的算法,那你已经准备好了……所以去申请吧!

好奇吗?了解更多关于我们的研究和工程团队。

招聘中最重要的指标是什么?论文发表、GPA、行业经验?

Kate:我们在整个组织中招聘各种角色,因此我们注重的品质也不同。

我们大多数研究科学家的招聘都是博士学位之后的职位,所以我们对发表论文并不过分强调。我们也没有特定的学位或GPA的标准。至于经验,我们始终对候选人过去的实习经历和/或自愿从事的行业经验感兴趣。我们寻找的是在“研究”方面以及实施、工程和应用方面都有证明能力的人。阅读有关侧项目和开源贡献的信息也是很好的,所以请随意提供您的Github、侧项目或代码链接。

对于研究工程师来说,重要的是要记住这个角色既有研究部分也有工程部分,所以我们一直在寻找乐于将理论转化为计算形式的人。

对于软件工程师,我们寻找能够清楚地沟通问题和解决方案的能力。DeepMind的软件工程师经常处理具有底层工程复杂性的模糊问题。在寻找潜在候选人时,了解其在类似项目上的工作经验或加速研究并利用工具来增强研究的经验是关键。

您有写一份成功简历的任何建议吗?

Kate:创建完美的简历确实是一项艰巨的任务。幸运的是,有无数的资源可以帮助你完成工作。为了简化,我们建议关注以下几点:

  • 保持在两页左右
  • 包括其他信息[编程语言、社团、奖项、志愿活动]
  • 保持字体和格式的一致性
  • 反复阅读副本-不要忘记拼写和语法检查
  • 添加相关的技术技能[编码语言/库]
  • 链接到个人的Github / LinkedIn /作品集

您能推荐一些对职业发展有帮助的资源吗?

Feryal:有很多资源可帮助您学习和发展机器学习技能。这些资源包括在YouTube上的开放式入门课程(例如Nando de Freitas的深度学习课程,David Silver的强化学习课程和DeepMind x UCL讲座系列),提供特定技术概述的博客文章(例如Distill)以及更高级的机器学习会议论文,如NeurIPS,ICML和ICLR。

还有一些夏季学校(例如 MLSS 和 DLRLSS ),它们帮助支持对学习领域内领先专家感兴趣的学生和专业人士。许多夏季学校还提供来自以往几年的视频和实践练习,可以作为自主学习的优秀资源。

同时,值得关注的还有像 Women in Machine Learning(WiML)这样的组织,它专门帮助该领域的女性建立技术自信和发声,同时向更广泛的社区展示她们的成就。

面试过程中我能期待什么?

Feryal: DeepMind 的面试流程可能因具体申请职位而有所不同。根据我的经验,申请研究科学家职位的面试流程包括四个阶段:

第一阶段 – 与招聘团队进行初步交流

在这个阶段,会了解你的背景、经验、申请动机和未来计划。你也有机会提出关于职位或面试流程的任何问题。

第二阶段 – 技术面试

这个阶段包括多个环节,其中包括一个涵盖计算机科学、统计学、数学和机器学习等众多领域的技术测验。为此,你需要广泛复习!同时,在这个阶段还会进行编码面试,你需要使用你选择的编程语言解决一些问题,并实现特定的解决方案。

第三阶段 – 研究面试

这个阶段由多个短时间(约30分钟)的研究面试组成,面试对象是研究人员和负责人,要讨论你的具体研究背景和兴趣。在这个阶段,你将有机会演讲介绍你的研究,从而使面试官对你的整体研究方向有更好的了解。在此期间,尽量展示你对该领域的技术理解,并随时提及自己的成就和研究想法。这不是必需的,但我建议你阅读 DeepMind 团队最近发表的论文,以更好地展示你的优势!

第四阶段 – 文化面试

在面试流程的最后阶段,你将再次与招聘团队交流,讨论 DeepMind 的文化和使命。我建议你了解 DeepMind 的使命,并考虑你的职业目标如何与之契合。

在 DeepMind 的技术面试中,研究技能/知识和编码能力的重视程度如何?你是如何准备技术面试的?

Mihaela: 由于机器学习研究需要多方面的能力,面试流程在评估编码和研究技能方面相对平衡。第一阶段重点关注数学、统计学、机器学习和计算机科学知识,而后续阶段则侧重于编码能力。需要记住,在整个面试过程中,面试官试图评估你的问题解决能力,所以要注重沟通并解释你的答案。

对于我的面试,我复习了一些我大学课程的笔记,包括我参加过的一门统计学课程。当时我对强化学习了解不多,所以我进行了一些额外的研究,并观看了 David Silver 在 UCL 上关于该主题的课程。在编码面试中,我选择了 Python。为了准备和提高我的速度,我解决了一些编码问题,没有使用集成开发环境(IDE)或我最喜欢的编辑器,只用了一个简单的文本编辑器。

研究工程师可以主导研究项目吗?

Mihaela: 当然可以!DeepMind 和其他地方的研究工程师经常主导各种规模的项目。他们可以作为会议论文的第一作者或涉及不同规模团队的更大型的团队努力的领导人,并持续数月。

有很多例子,但这里只列举了一些:AlphaZero,使用生成建模改进强化学习中的探索,以及开源核心库如Reverb。

一个研究科学家的一天是什么样子?

Feryal:作为一名研究科学家,我的一天从来都不一样。我经常花时间思考我的研究项目,编码,与他人会面和讨论想法,阅读论文和参加演讲或读书小组。

像往常一样,在研究中,我的工作可能会根据是否面临论文截止日期,工作在特定项目上,或者思考接下来要做什么而发生变化。幸运的是,DeepMind在如何安排时间和日程方面非常灵活。我们使用“里程碑系统”将研究分解为较小的、可衡量的步骤(例如3-6周),这确实有助于计划研究并将其分解为具体的步骤。