El ex empleado interno convertido en gerente interno, Richard Everett, narra su viaje a DeepMind compartiendo consejos y recomendaciones para aspirantes a DeepMinders. Las solicitudes de prácticas del año 2023 se abrirán el 16 de septiembre, por favor visite para más información. ¿Cómo llegaste a DeepMind? Creciste jugando videojuegos multijugador y siempre te fascinaban las interacciones entre los jugadores humanos y los jugadores controlados por computadora.
Aunque tu camino lo llevó hacia una licenciatura en ciencias de la computación, al trabajar en varios proyectos de investigación con tus profesores desarrollaste un gusto por la investigación y decidiste continuar hasta el doctorado. Alrededor del comienzo de tu doctorado, una pequeña startup llamada DeepMind fue adquirida por Google. Cuando te acercaste más a su investigación, la encontraste inspirándote para tu propia investigación. Por lo tanto, en 2016 decidiste solicitar una pasantía. Después de algunas entrevistas con ingenieros, investigadores y gerentes de programas, no recibiste oferta. Sin embargo, habiendo conocido a un montón de grandes investigadores decidiste volver a aplicar al año siguiente y esa experiencia terminó en una oferta de tiempo completo y has estado aquí desde entonces trabajando en IA y ayudando a los pasantes. Esta fue una oportunidad única para hablar acerca de mi trabajo pasado y proyectos potenciales de prácticas de generación de ideas con investigadores de primer nivel mundial que he seguido durante mucho tiempo, y preguntar sobre DeepMind. Mis reclutadores fueron extraordinariamente útiles para guiarme a través del proceso y proporcionar recursos para la entrevista técnica. Para prepararme, volví a revisar mis cursos de primer año de pregrado sobre matemáticas, estadísticas y ciencias de la computación. Por ejemplo, revise álgebra lineal, cálculo, probabilidad, algoritmos e informática. También practiqué algunos ejercicios de codificación donde traté de hablar a través de lo que estaba haciendo. Revisando el trabajo reciente del equipo (por ejemplo, periódicos, posts de blog, artículos y charlas), pensé en cómo mi trabajo podría relacionarse con él. También me ocurrió una breve lista de preguntas que quería saber más sobre, como el estilo de colaboración del equipo y cómo funcionaban las prácticas pasadas. ¿Cómo describirías la cultura en DeepMind? ¿Y tu equipo?
En resumen, amable y colaborativo. Decenas de pasantes y nuevos entrantes hacen el mismo comentario: “¡No puedo creer lo amigable y solidario que es todo el mundo!”. El tiempo, la energía y el apoyo que los DeepMinders se dan es notable, y esto se extiende desde los veteranos de la compañía. Todo el mundo está siempre feliz de tomar un café para charlar, discutir su trabajo, compartir comentarios y pareja. Como ejemplo, uno de mis proyectos favoritos en DeepMind (Learning Robust Real-Time Cultural Transmission) sin Datos Humanos), vino de la estrecha colaboración entre artistas, diseñadores, éticos, gerentes de programas, evaluadores de QA, científicos, ingenieros de software, ingenieros de investigación y más de dos años. Esta cultura diversa y colaborativa también se extiende a nuestros proyectos de prácticas, con proyectos de pasantes que normalmente involucran a múltiples colaboradores y asesores de toda la empresa. Por ejemplo, varios de nuestros pasantes en el equipo de Teoría de Juegos y Multi-Agente trabajan cerca de DeepMinders de las oficinas de Londres y París.
