Cách tôi được làm việc tại DeepMind với vai trò kỹ sư nghiên cứu (không có bằng cử nhân về Máy học)!

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Cách tôi được làm việc tại DeepMind với vai trò kỹ sư nghiên cứu (không có bằng cử nhân về Máy học)!

Mục lục

  1. Giới thiệu
  2. Học tập và chuẩn bị
  3. Thiết kế chương trình riêng
  4. Tìm việc thực tập và làm việc cho các công ty khởi nghiệp
  5. Áp dụng vào các công ty công nghệ lớn
  6. Chuyển sang hướng nghiên cứu
  7. Tiếp cận với DeepMind và có nguồn giới thiệu
  8. Quá trình phỏng vấn tại DeepMind
  9. Học hỏi và phát triển kỹ năng
  10. Kết luận

📝 How I Landed a Job at DeepMind as a Research Engineer

Chào mọi người! Trong video này, tôi muốn chia sẻ câu chuyện đầy đủ về việc tìm được công việc tại DeepMind như một kỹ sư nghiên cứu. Điều đặc biệt về câu chuyện của tôi là tôi không có bằng cử nhân, thạc sỹ hoặc tiến sỹ về học thuật máy tính, và tôi đã tiếp cận với lĩnh vực này sau khi học đến 19 tuổi. Hơn nữa, đất nước tôi có hệ thống giáo dục không quá tốt, vì vậy tôi đã phải tự xây dựng chương trình học thuật riêng của mình.

1. Giới thiệu

Trong giai đoạn trung học, tôi chưa được biết đến việc làm cho các công ty công nghệ lớn. Tuy tôi sử dụng các ứng dụng trên máy tính như Windows và Google Search, nhưng tôi chưa thực sự nhận ra rằng có thể làm việc cho các công ty này và xây dựng những sản phẩm tuyệt vời như vậy. Tuy tôi không phải là người đã bắt đầu lập trình từ khi lên sáu tuổi, hoặc mơ ước xây dựng một trí tuệ nhân tạo tổng quát từ khi tôi chỉ mới bảy tuổi.

2. Học tập và chuẩn bị

Vào năm 2013, khi tôi chuẩn bị chọn ngành học, tôi chưa chắc chắn về định hướng. Tôi nghe nói về viện Kỹ thuật Điện tử, nơi chỉ những người thông minh mới có thể vào và đó là ngành khó nhất ở đất nước tôi. Tôi đã thử thách bản thân và đăng ký học kỹ thuật điện. Trong những năm đầu tiên học tại đây, ngoài việc học chăm chỉ, tôi không liên quan đến việc xây dựng các ứng dụng hay các dự án công nghệ thông tin. Tôi tập trung vào việc học ngôn ngữ của con người và tập luyện Thể lực như thể dục dụng cụ và những thứ tương tự. Khi ấy, tất cả những việc này có vẻ rất không liên quan đến sự nghiệp tương lai của tôi, nhưng sau này tôi mới nhận ra rằng những kỹ năng tổng hợp này thực sự quan trọng đối với con đường sự nghiệp của tôi. Tôi đã học cách tự kỷ luật bản thân, xây dựng chương trình và thực hiện nó, và tôi đã học cách tự học. Những kỹ năng này rất quan trọng đúng với định hướng sự nghiệp của tôi.

3. Thiết kế chương trình riêng

Sau khi hoàn thành khóa học đại học vào năm 2017, tôi quyết định chuyển hướng sang kỹ thuật phần mềm. Lý do là chương trình học của tôi tập trung chủ yếu vào điện tử số và điện tử tương tự, và tôi chỉ có một số khóa học lập trình, chiếm tỷ lệ nhỏ trong các khóa học đã học. Tôi bắt đầu tiếp nhận nhiều khóa học lập trình hơn và cũng có được một vị trí thực tập ở một công ty công nghệ khởi nghiệp nhỏ làm lập trình viên Android thông qua tổ chức sinh viên. Tôi bắt đầu chuẩn bị bằng cách học lập trình Android, xây dựng ứng dụng và tải chúng lên Google Play Store. Giai đoạn này của việc tìm hiểu và học hỏi đã giúp tôi chuẩn bị tốt hơn cho hành trình sắp tới.

4. Tìm việc thực tập và làm việc cho các công ty khởi nghiệp

Trong khi tôi đang thực tập ở Đức vào mùa hè năm 2017, tôi nhận ra rằng mình đang tụt hậu và lý do là tôi quyết định bắt đầu xin việc ở các công ty công nghệ lớn. Tôi nhận ra rằng điều quan trọng nhất là các thuật toán và cấu trúc dữ liệu, vì vậy kiến thức kỹ thuật mà tôi đã tích lũy suốt nhiều năm trước đó không quá quan trọng. Tôi cảm thấy rất tồi tệ khi nhận ra rằng một người chỉ mới 19 tuổi và đã tham gia vào lập trình cạnh tranh từ đã có lợi thế so với tôi. Tuy nhiên, tôi không từ bỏ mà tiếp tục học, tìm hiểu và nộp đơn xin việc. Cuối cùng, vào tháng 12 năm 2017, tôi có cuộc phỏng vấn đầu tiên với Facebook và thất bại thảm hại. Tuy nhiên, tôi không từ bỏ và tiếp tục học hỏi, nộp đơn và cuối cùng, tôi có các cuộc phỏng vấn tiếp theo với Microsoft, Nvidia và cuối cùng, DeepMind. Quá trình này không dễ dàng, nhưng điều quan trọng là tôi không từ bỏ.

5. Áp dụng vào các công ty công nghệ lớn

Trong cuộc phiêu lưu tìm việc của mình, tôi đã học nhiều về lĩnh vực liên quan đến trí tuệ nhân tạo và học máy, như neural style transfer, deep dream, generative adversarial networks (GAN), và reinforcement learning (RL). Tôi đã nghiên cứu, thực hành, và viết các dự án mã nguồn mở trong những lĩnh vực này. Tôi đã tạo video và viết blog để chia sẻ kiến thức của mình với cộng đồng. Nhờ vào những hoạt động này, tôi đã tích lũy được kiến thức và kỹ năng rất quan trọng cho việc ứng tuyển và làm việc tại các công ty công nghệ lớn.

6. Chuyển sang hướng nghiên cứu

Sau khi làm việc cho Microsoft và tham gia vào dự án Hololens, tôi quyết định tiếp tục học về mỹ thuật tính toán như neural style transfer, đồng thời tìm hiểu thêm về statistcal learning, deep learning và các thuật toán tối ưu hóa. Tôi cũng đã nghiên cứu tích lũy các nhân vật hàng đầu trong lĩnh vực này và xem xét các bài báo được công bố. Tôi đã thực hiện và chia sẻ các dự án liên quan thông qua các video trên YouTube và blog cá nhân.

7. Tiếp cận với DeepMind và có nguồn giới thiệu

Trong quá trình nghiên cứu về lĩnh vực graph machine learning, tôi đã tiếp xúc với Peter Velitchkovic từ DeepMind thông qua LinkedIn. Chúng tôi bắt đầu trò chuyện và giao lưu ý kiến về các bài báo và dự án liên quan đến graph neural networks. Anh ấy đã giới thiệu tôi cho DeepMind và sau một vài cuộc phỏng vấn, tôi đã có cơ hội được làm việc tại DeepMind. Điều quan trọng là xây dựng một mối quan hệ thực sự với các chuyên gia trong lĩnh vực của bạn và đó có thể là yếu tố quan trọng giúp bạn đạt được công việc ở một công ty hàng đầu.

8. Quá trình phỏng vấn tại DeepMind

Quá trình phỏng vấn tại DeepMind không dễ dàng. Tôi đã phải nâng cao kiến thức về các thuật toán và cấu trúc dữ liệu, chuẩn bị cho các câu hỏi về hành vi và đọc nghiên cứu gần đây của DeepMind. Tôi cũng đã tiếp cận với triết học trí tuệ nhân tạo từ cả phương diện triết học và kỹ thuật. Cuối cùng, với sự chuẩn bị kỹ lưỡng và kiên nhẫn, tôi đã vượt qua được các cuộc phỏng vấn và nhận được đề nghị làm việc tại DeepMind.

9. Học hỏi và phát triển kỹ năng

Sau khi gia nhập DeepMind, tôi đã tiếp tục học hỏi và phát triển kỹ năng của mình. Tôi tiếp tục nghiên cứu và thực hiện các dự án để đóng góp cho cộng đồng. Tôi tiếp tục viết blog và chia sẻ kiến thức của mình thông qua video trên YouTube. Đồng thời, tôi luôn tìm cách cải thiện và nâng cao kỹ năng của mình để đáp ứng yêu cầu công việc tại DeepMind.

10. Kết luận

Cuộc hành trình tìm việc của tôi là một hành trình đầy thách thức và khó khăn. Tuy nhiên, với sự kiên nhẫn, nỗ lực và sự chuẩn bị cẩn thận, tôi đã thành công đạt được công việc mong muốn tại DeepMind. Tôi rất biết ơn những kinh nghiệm và cơ hội mà tôi đã có được. Hy vọng câu chuyện của tôi sẽ truyền cảm hứng và khuyến khích những người khác theo đuổi đam mê trong lĩnh vực khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo.


Đánh giá

Ưu điểm

  • Câu chuyện cá nhân và thiết kế chương trình riêng của tác giả tạo nên sự độc đáo và gợi cảm hứng.
  • Lời kể thân thiện và ngôn từ thông thường giúp tạo sự gần gũi và tương tác với người đọc.
  • Tổ chức mục lục rõ ràng và bố cục bài viết cấu trúc hợp lý, dễ theo dõi.

Nhược điểm

  • Cần sửa chính tả và cấu trúc câu trong một số đoạn văn để nó trở nên rõ ràng và trôi chảy hơn.
  • Tiêu đề và mục lục chưa thể nổi bật nếu không được định dạng Markdown.

Tổng kết

Trong bài viết này, tôi đã chia sẻ câu chuyện cá nhân về việc làm việc tại DeepMind như một kỹ sư nghiên cứu. Tôi đã trình bày về quá trình học tập, chuẩn bị và ứng tuyển cho công ty công nghệ lớn. Tôi cũng đã chia sẻ về việc tiếp cận với DeepMind thông qua mạng xã hội và làm thế nào để có nguồn giới thiệu. Cuối cùng, tôi đã nói về quá trình phỏng vấn và học hỏi tại DeepMind. Việc thực hiện kế hoạch học tập riêng và xây dựng mối quan hệ tốt với các chuyên gia trong lĩnh vực là những yếu tố quan trọng để đạt được mục tiêu. Tôi hy vọng câu chuyện của tôi sẽ truyền cảm hứng và khuyến khích những người khác theo đuổi đam mê của mình trong lĩnh vực khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo.


FAQ

Q: Làm thế nào tôi có thể chuẩn bị để làm việc cho các công ty công nghệ lớn?

A: Điều quan trọng đầu tiên là phải có kiến thức và kỹ năng chuyên môn cần thiết. Bạn cần nghiên cứu và làm quen với các thuật toán, cấu trúc dữ liệu và công nghệ mới nhất trong lĩnh vực của mình. Bên cạnh đó, quan trọng hơn nữa là xây dựng mối quan hệ và tạo liên kết với các chuyên gia trong lĩnh vực của bạn. Tham gia vào các dự án mã nguồn mở, tham gia các sự kiện và hội thảo, và chia sẻ kiến thức của bạn thông qua việc viết blog hoặc tạo video.

Q: Làm thế nào tôi có thể nhận được nguồn giới thiệu từ một công ty hàng đầu như DeepMind?

A: Một trong những cách hiệu quả để nhận được nguồn giới thiệu là xây dựng một mối quan hệ thực sự với các chuyên gia trong công ty đó. Tận dụng mạng xã hội và các dịch vụ chuyên môn như LinkedIn để kết nối với những người hoạt động trong lĩnh vực của bạn. Tìm hiểu về công ty và các dự án của họ và cố gắng đóng góp và giúp đỡ trong các hoạt động liên quan. Nếu bạn có thể gắn kết với một người từ công ty đó, họ có thể sẵn lòng giới thiệu bạn để bạn có cơ hội được phỏng vấn và lái xe ít nhất.

Q: Làm thế nào tôi có thể nâng cao kỹ năng của mình và tiến xa trong sự nghiệp?

A: Để nâng cao kỹ năng của mình, hãy tiếp tục học hỏi và theo đuổi các dự án thú vị. Đừng ngại tham gia vào các khóa học trực tuyến, đọc sách và bài báo chuyên ngành. Xây dựng dự án cá nhân và công khai chúng để chia sẻ kiến thức của bạn và đóng góp vào cộng đồng. Hãy tiếp tục tham gia các sự kiện và hội thảo để mở rộng mạng lưới quan hệ và kết nối với những người đồng sự và chuyên gia trong lĩnh vực của bạn.

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.