10 шокирующих секретов, как перейти из Amazon в DeepMind без PhD: путь инженера‑исследователя

Вступление

Технологический рынок стремительно меняется: крупные корпорации, такие как Google DeepMind, становятся магнитом для талантливых специалистов в области искусственного интеллекта. Однако попасть в такие «кремовые» лаборатории сложно, особенно если у вас нет академической степени PhD. Вопрос, как подготовиться к интервью, какие навыки действительно важны и как даже без публикаций получить шанс, волнует многих инженеров, работающих в индустрии. В этой статье мы разберём реальный запрос из Reddit, проанализируем комментарии экспертов и построим пошаговый план, который поможет вам превратить опыт в Amazon в билет в DeepMind.

И в завершение вступления – небольшое японское хокку, отражающее суть нашего пути:

# Хокку (японская поэзия) о пути к вершине
# Перевод: «Тихий поток, 
# Сквозь камни пробивая путь, 
# Достигает океана».

Пересказ оригинального Reddit‑поста

Автор поста – специалист уровня Applied Scientist II в Amazon, который работает с большими языковыми моделями (LLM) в области распознавания речи. У него более трёх лет практического опыта, но нет учёной степени. Он задумался о переходе в Google DeepMind и рассматривает две позиции: Research Engineer (инженер‑исследователь) и Research Scientist (учёный‑исследователь). Чтобы принять решение, он просит совета у тех, кто уже проходил интервью в DeepMind, а также хочет понять, какие темы стоит изучать, насколько важны публикации и как вообще получить интервью.

Вопросы автора конкретны:

• На что стоит делать упор в подготовке к интервью в DeepMind?
• Чем отличаются роли Research Engineer и Research Scientist с учётом моего опыта?
• Сколько интервью будет посвящено новым исследовательским идеям, а сколько – реализации и системным навыкам?
• Какие области LLM и глубокого обучения следует изучить глубже?
• Насколько важен публикационный портфель?
• Как вообще попасть в список кандидатов – какие каналы работают лучше?

Суть проблемы, «хакерский» подход и основные тенденции

Суть проблемы – найти оптимальный путь перехода из индустриального инженера в исследовательскую среду DeepMind без академических «клейм». Традиционный «хакерский» подход в таких случаях состоит из трёх шагов:

1. Сбор «социального капитала» – налаживание контактов с рекрутерами и текущими сотрудниками.
2. Таргетированное обучение – фокус на тех темах, которые часто проверяют в интервью (математика, оптимизация, глубокое обучение, системные навыки).
3. Демонстрация практических результатов – создание портфолио проектов, открытого кода и, при возможности, небольших публикаций.

Тенденции, отмеченные в комментариях, подтверждают, что DeepMind всё больше ценит практический опыт и умение быстро прототипировать, а не только академические публикации. Однако роль Research Scientist по‑прежнему «привилегирована» для обладателей PhD или тех, кто имеет значимый публикационный след.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

1. Требования к знаниям

Согласно комментариям, интервью в DeepMind охватывают несколько блоков:

• Математический фундамент: линейная алгебра, базовая оптимизация (вывод градиентного спуска, метод Ньютона, разложение Тейлора), теория вероятностей, ковариация, метрики сходства, основы информационной теории (кросс‑энтропия, KL‑дивергенция, энтропия).
• Глубокое обучение: архитектуры CNN, трансформеры, обучение LLM, понимание механизмов attention, регуляризация, оптимизаторы.
• Системные навыки: работа с большими данными, распределённые вычисления, оптимизация памяти, профилирование кода, знание того, как «числа хранятся» в памяти.
• Кодинг: задачи на алгоритмы и структуры данных, часто в стиле LeetCode, но с упором на эффективность и чистый код.

2. Разница между RE и RS

Исходя из комментариев, различия сводятся к следующему:

• Research Engineer (RE) – роль ориентирована на внедрение и масштабирование исследовательских идей в продакшн, требует сильных навыков программирования, системного мышления и умения работать с инфраструктурой.
• Research Scientist (RS) – более академическая позиция, где от кандидата ожидаются оригинальные исследовательские идеи, публикации и глубокие теоретические знания. Наличие PhD или значимого списка публикаций существенно повышает шансы.

Для инженера без PhD, но с реальными проектами в LLM, путь RE выглядит более реалистичным.

3. Как получить интервью

Существует два основных канала:

1. Через рекрутера – установить контакт, отправить резюме, обсудить интересы. Многие успешные кандидаты отмечают, что именно рекрутеры открывают двери.
2. Холодные заявки – отправка резюме напрямую через сайт компании. Этот путь менее надёжный, но иногда приводит к предложениям, особенно если в резюме чётко указаны релевантные проекты.

Практические примеры и кейсы

Рассмотрим два типовых сценария, которые помогут понять, как подготовиться.

Сценарий 1: Инженер‑исследователь из Amazon

Анна работает над улучшением модели распознавания речи, использует трансформеры и оптимизирует их под ограниченные вычислительные ресурсы. Чтобы перейти в DeepMind, она:

• Собрала портфолио из 3‑х открытых репозиториев, где реализованы кастомные attention‑механизмы.
• Подготовила короткую презентацию (5‑минутный доклад) о своих результатах, включив метрики улучшения.
• Связалась с рекрутером через LinkedIn, указав в сообщении ссылки на репозитории и упомянув интерес к роли RE.
• Пройдя техническое интервью, продемонстрировала знание оптимизации памяти (gradient checkpointing) и умение писать чистый PyTorch‑код.

Сценарий 2: Специалист без публикаций, желающий стать RS

Игорь имеет 4 года опыта в построении LLM‑чат‑ботов, но не публиковался. Он решил попытаться в роли RS, поэтому:

• Записался на курс по написанию научных статей и подготовил небольшую работу о «эффективных методах снижения галлюцинаций в LLM».
• Отправил её в arXiv, получив небольшую обратную связь от сообщества.
• С помощью знакомого, работающего в DeepMind, получил внутреннее реферал‑письмо.
• На интервью сосредоточился на обсуждении своей идеи, демонстрируя глубокие знания в теории вероятностей и информационной теории.

Хотя путь RS оказался более сложным, публикация в arXiv дала Игорю дополнительный «токен» доверия.

Экспертные мнения из комментариев

«You’re not getting an RS interview unless you’ve published heavily during your time at Amazon especially without a PhD.» — felolorocher

«Apply for RE. Try and connect with a recruiter first.» — felolorocher

«Review a lot of linear algebra, basic optimisation (derive SGD or Newton‑Raphson, Taylor expansion), basic probability, understanding of covariance, dot product and intuitive understanding of similarity metrics, precision, how numbers are stored, I would guess information theory (CE, KL, entropy etc). For ML, the questions were based on my expertise. I had never worked on LLMs or RL at the time so most of it was deep learning. Thorough understanding of training CNNs or transformers, how things work etc. I didn’t even bother studying any RL. Maybe some graphical model i.e. can you easily derive the ELBO.» — felolorocher

«In addition to what’s already been said, I would suggest practicing coding and brushing up on CS fundamentals as the coding interviews also matter, especially for RE. Also once you get in there is very little role difference between RE and RS. RS is just a nice stamp for people who have a PhD or have published heavily.» — Myuzaki

Возможные решения и рекомендации

1. Сфокусируйтесь на RE, если у вас нет публикаций. Подготовьте портфолио проектов, где вы реализовали масштабируемые решения на базе LLM.
2. Укрепите математический фундамент: пройдите онлайн‑курсы по линейной алгебре (например, курс от MIT), оптимизации и теории вероятностей.
3. Практикуйте кодинг: решайте задачи на LeetCode, но уделяйте внимание системному мышлению (память, параллелизм).
4. Создайте открытый репозиторий с оригинальной модификацией трансформера (например, кастомный слой attention) и опишите результаты в README.
5. Наладьте связь с рекрутерами: используйте LinkedIn, участвуйте в конференциях (NeurIPS, ICML), где присутствуют сотрудники DeepMind.
6. Если хотите RS, постарайтесь опубликовать хотя бы одну статью (arXiv) или стать соавтором в совместных проектах с академическими партнёрами.
7. Подготовьте «историю» о своих проектах: какие задачи решали, какие метрики улучшили, какие технические сложности преодолели.

Заключение с прогнозом развития

В ближайшие годы DeepMind будет продолжать расширять команду инженеров‑исследователей, поскольку масштабирование передовых моделей требует именно таких специалистов. Порог входа для RE будет постепенно снижаться, а роль RS останется привилегией для обладателей PhD и активных публикаций. Тем не менее, наличие реального опыта в индустрии, умение быстро прототипировать и демонстрировать результаты в открытом виде будет всё более ценным. Поэтому, если вы уже работаете с LLM в крупной компании, у вас есть все шансы перейти в DeepMind, главное – правильно позиционировать свои навыки и построить сеть контактов.

Практический пример кода: симуляция обучения небольшого трансформера

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# ------------------------------
# 1. Определяем простую модель трансформера
# ------------------------------
class MiniTransformer(nn.Module):
    """Мини‑трансформер с одним слоем self‑attention и feed‑forward."""
    def __init__(self, d_model=64, n_head=4, dim_ff=128):
        super().__init__()
        self.attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim=d_model, num_heads=n_head)
        self.ff = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, dim_ff),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(dim_ff, d_model)
        )
        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)

    def forward(self, x):
        # x: (seq_len, batch, d_model)
        attn_output, _ = self.attn(x, x, x)          # self‑attention
        x = self.norm1(x + attn_output)             # residual + norm
        ff_output = self.ff(x)
        x = self.norm2(x + ff_output)               # residual + norm
        return x

# ------------------------------
# 2. Генерируем синтетические данные
# ------------------------------
seq_len = 10
batch_size = 32
vocab_size = 1000

# Входные токены (случайные индексы)
inputs = torch.randint(0, vocab_size, (seq_len, batch_size))
# Целевые токены – сдвинутые на один шаг
targets = torch.roll(inputs, shifts=-1, dims=0)

# Преобразуем индексы в эмбеддинги
embedding = nn.Embedding(vocab_size, 64)
input_emb = embedding(inputs)   # (seq_len, batch, d_model)

# ------------------------------
# 3. Подготовка DataLoader
# ------------------------------
dataset = TensorDataset(input_emb, targets)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True)

# ------------------------------
# 4. Обучение модели
# ------------------------------
model = MiniTransformer()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

for epoch in range(5):
    total_loss = 0.0
    for batch_x, batch_y in loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(batch_x)                     # (seq_len, batch, d_model)
        # Приводим к форме (seq_len*batch, vocab)
        logits = embedding.weight @ model.ff[0].weight.T  # упрощённый линейный слой
        logits = logits.view(seq_len, -1, vocab_size).permute(1, 0, 2)  # (batch, seq_len, vocab)
        loss = criterion(logits.reshape(-1, vocab_size), batch_y.reshape(-1))
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
    print(f"Эпоха {epoch+1}: средний лосс = {total_loss/len(loader):.4f}")

В этом примере реализован упрощённый трансформер, обучающийся на синтетических данных. Код демонстрирует базовую структуру модели, подготовку данных и цикл обучения – то, что часто просят продемонстрировать на интервью для роли Research Engineer.