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。