L’ancien stagiaire devenu manager stagiaire Richard Everett décrit son parcours vers DeepMind, partageant des astuces et des conseils pour les aspirants DeepMinders. Les candidatures pour le stage 2023 ouvriront le 16 septembre, veuillez visiter https://dpmd.ai/internshipsatdeepmind pour plus d’informations.
Quel est votre chemin vers DeepMind ?
Comme beaucoup de gens, j’adorais jouer à des jeux vidéo multijoueurs en grandissant. J’étais fasciné par les interactions entre les joueurs humains et les joueurs apparemment intelligents contrôlés par ordinateur, et je rêvais d’une carrière dans l’IA. Ce rêve m’a amené à poursuivre des études de premier cycle en informatique. Une voie courante (mais pas exclusive !) dans l’industrie. Cependant, après avoir travaillé sur plusieurs projets de recherche avec mes professeurs, j’ai développé un goût pour la recherche et j’ai décidé d’aller chercher mon doctorat.
À peu près au moment où j’ai commencé mon doctorat, une petite startup appelée DeepMind a été acquise par Google. En examinant de plus près leurs recherches, j’ai rapidement constaté qu’elles inspiraient mes propres recherches. C’est pourquoi, en 2016, j’ai décidé de postuler pour un stage. Après quelques entretiens avec des ingénieurs, des chercheurs et des responsables de programme, je n’ai pas eu d’offre. Cependant, après avoir rencontré un groupe de grands chercheurs, j’ai décidé de présenter une nouvelle demande l’année suivante et j’ai fait le stage. Cette expérience a conduit à une offre à temps plein et je suis ici depuis, travaillant sur l’IA et aidant les stagiaires qui vivent la même expérience.
Pouvez-vous décrire le processus d’entretien de formation ?
Le processus d’entretien était exhaustif, mais il a évolué depuis que j’ai postulé. Les stagiaires d’aujourd’hui peuvent s’attendre à ce que l’ensemble du processus ne dure que quelques mois, ce qui comprend un entretien technique et un entretien de groupe. Dans ma candidature, j’ai listé des chercheurs avec qui j’étais particulièrement intéressé à travailler, et avec qui j’ai eu la chance de parler après mon entretien technique. J’étais tellement éxcité. Ce fut une occasion unique de parler de mes travaux précédents et de réfléchir à des projets de formation potentiels avec des chercheurs de classe mondiale que je suis depuis des années, en leur posant des questions sur DeepMind.
Les recruteurs m’ont été d’une aide précieuse en me guidant tout au long du processus et en me fournissant des ressources pour m’aider à me préparer aux entretiens. Pour l’entretien technique, je me suis préparé en passant en revue mes cours de première année de premier cycle en mathématiques, statistiques et informatique. Par exemple, réviser l’algèbre linéaire, le calcul différentiel, les probabilités, les algorithmes et les structures de données. J’ai aussi fait quelques exercices de codage où j’ai essayé de parler de ce que je faisais.
Pour les entretiens d’équipe, j’ai passé en revue les travaux récents de l’équipe (c’est-à-dire des articles, des articles de blog, des articles, des discussions) et j’ai réfléchi à la manière dont mon travail pourrait s’y rapporter. J’ai également proposé une courte liste de questions sur lesquelles je voulais en savoir plus, telles que le style de collaboration de l’équipe et le fonctionnement des sessions de formation précédentes.
Comment était-ce lorsque vous avez rejoint à temps plein?
J’ai mis du temps à trouver ma place ! Avec autant de projets passionnants en cours et de personnes formidables à qui parler, travailler chez DeepMind donne souvent l’impression d’être un enfant dans le plus grand magasin de bonbons du monde. Pour les stagiaires, développer et se concentrer sur un seul projet parmi tant d’autres est un défi, surtout dans un temps limité. C’était un défi que j’ai trouvé dans mon stage, et aujourd’hui j’aime accompagner les nouveaux débutants tout au long du processus qui éprouvent la même excitation que la première fois.
Pourquoi vous êtes-vous impliqué dans le programme de formation en tant qu’employé à temps plein?
Ayant moi-même vécu l’expérience de coaching, je peux comprendre ce que vivent nos stagiaires actuels et futurs. Cela peut être à la fois éprouvant pour les nerfs, excitant, déroutant et inspirant. Après avoir reçu beaucoup d’accompagnement durant la période de formation, j’ai souhaité apporter le même accompagnement aux futurs stagiaires. De ce fait, je coordonne désormais le programme de stages pour mon équipe et je suis dans plusieurs groupes cherchant constamment à améliorer le programme via DeepMind. J’interviewe, parraine et gère également des stagiaires, et je passe du temps à réseauter et à parler avec des candidats potentiels (par exemple, chez GraceHopper, NeurIPS et des conférences de recherche).
Quel genre de travail font les stagiaires?
Il est toujours intéressant d’entendre ce que les stagiaires décident de poursuivre pendant leur séjour chez nous. Dans mon équipe (Théorie des jeux et Multi-Agent), nous travaillons en étroite collaboration avec nos stagiaires pour co-développer des projets qu’ils peuvent réaliser eux-mêmes, et cela a abouti à une incroyable variété de projets au fil des ans.
Pour ne citer que quelques exemples généraux, les stagiaires ont conçu de nouveaux environnements multi-agents (par exemple inspirés du jeu de déduction sociale Entre nous et les lignes d’assemblage), développé une infrastructure pour étudier l’interaction des facteurs humains, utilisé la théorie des jeux coopératifs pour les modèles de langage et de négociation en équipe, et a travaillé sur l’apprentissage par renforcement inverse multifactoriel, révélant des exemples antagonistes d’apprentissage par renforcement, maîtrisant la stratégie de jeu et appliquant la théorie des jeux évolutifs à l’apprentissage en ligne.
Comment décririez-vous la culture de DeepMind ? et votre équipe ?
En bref – gentil et coopératif. Au fil des ans, j’ai entendu des dizaines de stagiaires et de nouveaux arrivants faire la même remarque : “Je ne peux pas croire à quel point tout le monde est amical et solidaire !”. La quantité de temps, d’énergie et de soutien que les DeepMinders s’accordent est incroyable, et cela s’étend des vétérans de l’entreprise aux nouveaux entrants dès le premier jour. Tout le monde est toujours heureux de prendre un café pour discuter, discuter de son travail, partager des commentaires et s’associer sur des projets.
Par exemple, l’un de mes projets préférés chez DeepMind (Powerful Cultural Transfer Learning in Real-Time Without Human Data), est né d’une étroite collaboration entre artistes, designers, éthiciens, responsables de programmes, testeurs QA, scientifiques, ingénieurs logiciels et ingénieurs de recherche. , sur deux ans. Cette culture diversifiée et collaborative s’étend également à nos stages, car les projets de stage impliquent généralement de nombreux collaborateurs et conseillers de toute l’entreprise (impliquant des rôles, des équipes et même des bureaux !). Par exemple, nombre de nos stagiaires en théorie des jeux et multi-agents travaillent en étroite collaboration avec DeepMinders des bureaux de Londres et de Paris.
De gauche à droite, un sous-ensemble des auteurs du projet : Ashley Edwards (RS, Londres), Merona Beslar (RE, Paris), Corey Mathewson (RS, Montréal), Alexander Zakirell (Designer, Londres), Richard Everett (RS, Londres ) ), Edward Hughes (Londres, Londres), Avishkar Bopchand (Londres, Londres).
Des conseils pour les futurs stagiaires DeepMind ?
Pour les étudiants intéressés par l’IA, il existe de nombreuses ressources facilement accessibles pour en savoir plus sur l’industrie et DeepMind de manière indépendante : des articles, des articles de blog et des conférences au code open source, des démos et des didacticiels. Il est plus facile que jamais de rester coincé ! Vous pouvez également participer à des ateliers et à des conférences, dont beaucoup offrent des réductions aux étudiants et des opportunités de mentorat (telles que Deep Learning Indaba, Cooperative AI). Pour moi, j’ai découvert mon amour pour la recherche en IA en discutant avec des professeurs de leurs recherches entre les cours, en travaillant sur des projets avec eux, puis en réseautant avec d’autres chercheurs dans des domaines qui me passionnent.
DeepMind est composé de personnes aimables, serviables et motivées de tous horizons, et notre programme de formation en est le reflet. Que vous soyez étudiant de premier cycle ou doctorant, étudiant une matière technique, physique ou sociale, avec ou sans expérience en IA/ML, il y a probablement une opportunité de stage pour vous. Nous offrons des cours à travers différentes équipes dans les domaines de la recherche, de l’ingénierie, de la science, de l’éthique, de la société et des opérations.
Ayant moi-même suivi le processus (deux fois même), je peux parfaitement comprendre et comprendre à quel point l’application est intimidante. J’ai parlé à de nombreux étudiants incroyablement talentueux qui croient à tort que DeepMind est hors de portée ou que leurs compétences sont insuffisantes et ne s’appliquent donc pas à eux. Si vous envisagez de postuler pour un stage, mon vrai conseil est de le faire. Vous n’avez rien à perdre, et vous et DeepMind avez probablement beaucoup à gagner.