Reddit最热！本科毕业拿到Deepmind软件工程师Offer，几百页课程链接我帮你总结了

　　新智元报道

　　来源：Reddit

　　编辑：瘦瘦好困

　　【新智元导读】Reddit 机器学习板块的一个热帖引起了网友的热议！本科毕业，没有机器学习背景，这位小哥在 blog 分享了自己的实战经验：从自学 ML 到拿到 Deepmind 的 offer。

　　最近 Reddit 上的一个帖子火了！

　　一个小哥没有 MLPHD，没有 MLMaster，甚至没有任何类型的 MLDegree—仅凭在 EE 上获得的学士学位，就从 「DeepMind」get 到了一份研究型工程师的工作！

　　他在 Reddit 的论坛上分享了自己的经历，他是如何让在没有任何特别优秀的学术背景下，成功找到一份研究工程师的工作的。

　　文中，他分享了一些关于「他是谁」的背景以及到目前为止的学习经历！从把「机器学习」作为是副业到 Deepmind 的专业 RSWE。尽管没有扎实的基础和优秀的学术背景，但却在短时间内实现了自己的目标。

　　同时，他还附加了很多从 2018 年第一次接触 ML 到现在积累的相关课程链接，以及当前 ML（例如 GNN）的最新研究进展。最后，他和大家分享了自己从前期准备到后期面试 DeepMind 的详细过程。如果你也想 get 到自己满意的那份工作，就跟着我一起去看看吧。

　　全文他强调自己不是一个有「计算天赋」的人，凭着对机器学习的热情，「从自学软件编程，完成 Andrew Ng 的所有 Coursera 课程，到研究专业论文，参与微软的 ML 夏令营」，被派驻到「ICCV2019」会议，在微软展台演示 HoloLens2，并成功转正 ML 工程师。

　　所以，是发生了什么事情？让他的心态发生了改变？又是什么 push 他努力学习和工作，成功转型的呢？

　　他说，因为 Gary Vaynerchuk 的鼓励。

　　他在网上分享自己的经历，参加微软的公开演讲。相机，照相，反光板，这些东西打破了他的舒适区，日积月累，他学会了公开交谈（面试的必备技能）以及基本的数学知识（专业技能），得到了这份完美的工作。

　　好吧，你可能会说：嗯，故事很励志，但是没有干货啊。

　　https://gordicaleksa.medium.com/5-tips-to-boost-your-learning-d6eb5edfe6d

　　瞧，这不就是干货么？

　　以 AI 为例，内容涵盖「输入模式」和「输出模式」的周期学习模式。

　　输入模式：摄取信息。目标是对子领域（博客、视频）的结构有一个高层次的理解，或者对手头的主题（研究论文、书籍等）有一个深入的了解。

　　输出模式：分享在输入模式期间积累的信息。第一步，教别人！创建分享文件，如 YouTube 视频、GitHub 项目，和 blog 。以及在 LinkedIn 上高频率的更新。当然，Twitter 和 Discord 也需要涉及。

　　做完这些工作后，别忘了，在 macro 的末尾附加几篇原创 blog，总结所写的内容。这将帮助你更好的将干货用到实际工作中。

　　不需要多么深入。你只需要学习 NST (Neural Style Transfer)、DeepDream、GANs (Generative Adversarial Networks)、NLP & transformers、Graph/Geometric ML、RL (Reinforcement Learning)……

　　呃…..俗话说的好，不积跬

　　步，何以至千里？

　　NST

　　首先，你要做的是，阅读大量的研究论文，开发 3 个不同类型的 projects，然后 Github 开源，在 YouTube 上建立一个 NST 播放列表。准备工作差不多就可以结束了。

　　紧接着，完善 PyTorch 专业知识，学习 CNN 和优化方法，提高演讲技巧，阅读研究论文，做到从里到外全面提高 SE 技能。

　　例子如下，最后，编写代码合成 NST 图像：

　　DEEPDREAM

　　阅读 blog，分析 DeepDream 子版块，并探索各种代码库。

　　你可能会发现，多数原代码是用 Torch 和 Lua 编写的。为了解决这个问题，你可以切换到 Linux，让它来为你工作。过程有点艰难，不过你可以学到很多东西，

　　最终，你可以使用自己的代码生成一副令人着迷的图像。

　　GAN

　　你需要做的很简单，就是阅读所有基础论文以及其他不太相关的论文，并尽自己最大的努力，尝试 Vanilla Gan，CGAN（条件 GAN）和 DCGAN 模型。

　　一些辅助方式仅供参考：

• 在每个 macro 的末尾附加一篇 blog ，总结自己所学到的知识。

• 阅读论文时，随时在 YouTube 上记录它们。通过这种方式，你会学得更好，也会帮助到更多的人。

• 在 macro 中间开源一个 project。在那之后，你会发现，你读过的所有 paper 都变得有意思了。

　　NLP & transformers

　　想要了解 BERT，想要了解 GPT 庞大的家族系谱？Transformer 可以帮助你，但首先你需要开始使用 Transformer 和 NLP。如何开始使用？

　　你先了解一下 Sequence-to-Sequence model，例如，谷歌翻译在 2016 年开始使用这个模型，它是采用一系列的序列并输出了另一个项目的序列的过程。

　　还有其他的干货，我也帮你们附了链接：

　　https://gordicaleksa.medium.com/deep-learning-journey-update-what-have-i-learned-about-transformers-and-nlp-in-2-months-eb6d31c0b848

　　Graph/Geometric ML

　　首先，你需要了解 Graph ML。简单地说，Graph ML 就是处理 graph 数据的关于机器学习的分支。graph 有很多种类，我们可以有有向 graph 和无向 graph，多重 graph 和超 graph，有或没有自边的 graph…… 常见的包括图分类/回归和节点/边分类/回归。

　　我们可以用 graph 做什么呢？

　　如果你学过 social media 网状图，你就想象 social media 是整个 graph，图中的每个节点是推文，而您想要推出某条推文传播假新闻的概率，您的模型就会将 0 到 1 之间的数字与该推文相关联，这只是节点回归的一个示例。

　　RL

　　这部分内容，你要了解的实在是太多了，AlphaGo、DQN、OpenAI……

　　https://gordicaleksa.medium.com/how-to-get-started-with-reinforcement-learning-rl-4922fafeaf8c

　　最后，补充一句，别忘了在 One Note 中做笔记：

　　当然，除了这些，业余时间你要做的似乎更多：

• 开发了一种眼镜检测算法，作为 HoloLens 2 设备上眼球追踪子系统的一部分。眼球追踪子系统的全部意义在于预测用户的眼睛注视向量，并实现与全息图的本能互动。它还有助于为特定的用户显示正确的图形（每个人的眼睛不同，因此 IPD 也不同，等等）。

• 利用视频编码器在各种 VR/MR 设备上增加注视点（Foveated）渲染功能。这样就可以为设备省电，因为不需要渲染视野以外的内容。并最终读完了关于H.264 编码器的整个参考手册。

• 在 PyTorch 中从头实现了一篇研究论文中的想法。这也是学习 PyTorch 的过程（2019 年底到 2020 年初）。

• 编写了各种脚本，确保标签器正确工作，开发了内部指标管道的一部分，处理了渲染和改进了合成数据，做了各种量化和 perf-vs-compute 实验，等等。

• 为微软的 SE/ML 职位面试了实习生。

• 指导了 ML 夏令营的学生，并举办了关于 CNN 的研讨会。

　　总的来说，就是 1.5 年的机器学习速成，1.5 年正常速度的机器学习研究以及 1 年的软件工程速成。

　　兴奋激动 ing，你终于打开了「DeepMind」的大门。

　　紧接着，你步入了遥遥无期的「找工作」模式。这位博主也分享了她的亲身经历。

　　在 LinkedIn 上联系 Petar。其次，在 ICCV19 会议期间，遇到了其他很 cool 的 DeepMinder，比如 Relia（他在牛津与 Andrew Zisserman 教授一起攻读博士学位）和 Jovana（也是牛津女孩)，所有的事情让他的旅途变得更容易了！

　　马不停蹄，他向 Petar 和 Relja 明确了自己的意向，开始申请 DeepMind，并询问他们有关如何准备的详细步骤！辗转回到 LinkedIn 上，联系了招聘人员（当时并不认识），并询问是否可以用他的 LinkedIn、YouTube、GitHub 来取得面试机会。

　　一切刚刚好，招聘人员也表示，已经为他安排了面试。

　　他在此告诫求职的小伙伴，网络很重要！通过网络，与自己要求职的公司建立真正的联系，问问你能为他们做什么，而不是他们能为你做什么。

　　第一步，研究你的每一位面试官，了解他们正在做什么，例如，你可以查看他们社交媒体（微博，微信）中的资料，阅读他们的文献。然后，研究你的个人简历。深度思考你所列举的每一项经历，无论是教育经历还是工作经历。如果时间充裕的话，还可以做一些模拟 interview。

　　简单来说就是：

1. 大致了解企业文化，例如其核心团队正在做什么，你到底能为团队做什么「转到公司官网查看。

2. 准备专业知识，大致了解行业的基本概念，例如阅读基本的教科书。

3. 面试环节：与招聘人员聊天，他们可能会问你「你喜欢公司的什么？为什么选择我们而不是其他公司？你最喜欢的核心项目」了解你到底能为团队做什么」。

　　想清楚这些就够了。

　　怎么样，干货满满的对吧？

　　网友评论

　　有网友调侃道，第一步：在大厂（Facebook、Apple、Amazon、Netflix 和 Google，也可以包括微软）找到一份软件工程师的工作；第二步：开始写博客。

　　作者表示，任何做了一段时间的竞争性编程的人都能在 FAANG 找到实习或者工作，甚至高中生都可以。只需要坚持 1 年的算法和数据结构（或许再加上系统设计和其他的）。

　　障碍不是智力的问题，而是毅力的问题。

　　参考资料：

1. https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/q2ab5p/d_how_i_got_a_job_at_deepmind_as_a_research/
2. https://gordicaleksa.medium.com/how-i-got-a-job-at-deepmind-as-a-research-engineer-without-a-machine-learning-degree-1a45f2a781de