10 шокирующих причин, почему талантливый исследователь не получает стажировку в ИИ и как это исправить

Вступление

Рынок искусственного интеллекта стремительно растёт, а вместе с ним растёт и конкуренция за лучшие стажировки и позиции в передовых компаниях. Молодые исследователи, которые уже успели собрать солидный портфель публикаций и проектов, часто сталкиваются с неожиданным барьером: несмотря на отличные резюме, они получают отказы после десятков интервью. Почему же так происходит? Какие скрытые требования предъявляют компании? И как не выгореть в этом бесконечном марафоне собеседований?

В этой статье мы разберём реальную историю одного соискателя, проанализируем комментарии экспертов, выявим системные проблемы и предложим практические стратегии, которые помогут превратить «отказ» в «оферту». В конце – короткое японское хокку, которое, как ни странно, отлично отражает состояние любого, кто оказался в ловушке бесконечного отбора.

Тихий вечер, листва шепчет,
Код не компилируется –
Свет гаснет в окне.

Пересказ Reddit‑поста своими словами

Автор поста – молодой специалист, который только что начал магистратуру в Университете Ватерлоо, но уже работает исследователем в одном из ведущих европейских лабораторий. С 2‑го курса он занимается научными проектами, а за последние полтора года переключился на машинное обучение: сначала – дизайн белков, потом – оптимизацию предобучения моделей.

За последние два месяца он активно ищет летние стажировки в индустрии. За это время он прошёл более десяти первых раундов интервью, выполнил кучу онлайн‑тестов (OA) и даже дошёл до нескольких раундов в компаниях, которые находятся на переднем крае ИИ (не FAANG, но «frontier AI»), в стартапах deep‑tech, в исследовательских отделах компаний из списка Fortune 100, а также в квантовых фирмах.

К сожалению, каждый раз его «выкидывали» после второго‑третьего раунда. Основные причины отказов, которые ему озвучивали, звучали так:

• «Не подходишь по культуре» – слишком «исследовательский» для роли research engineer.
• «Твои навыки кодинга слишком медленные» – даже если он успешно проходит теоретические и исследовательские вопросы, в практических задачах по программированию он «отстаёт».
• «Задача слишком специфична» – компании дают кастомные задания, с которыми у него нет опыта, а подготовиться к ним невозможно.

Автор отмечает, что его CV без вранья привлекает интервью, но не приводит к оферте. Он уже пробовал подаваться в менее конкурентные компании, но получает тот же ответ «не подходишь». Сейчас у него запланированы три технических интервью, из которых он уверен, что не пройдёт два (квантовый исследователь и научная симуляция), а третий тоже выглядит почти безнадёжно.

В итоге он чувствует сильное выгорание, теряет мотивацию готовиться к каждому новому формату интервью и задаётся вопросом, как выйти из этого тупика.

Суть проблемы, «хакерский» подход и основные тенденции

Суть проблемы сводится к разрыву между академическим исследовательским профилем и требованиями индустриального инженера‑исследователя. Три ключевых момента:

1. Требования к «универсальности». Компании ищут специалистов, которые одновременно умеют проводить исследования, писать чистый и быстрый код, а также быстро внедрять решения в продакшн.
2. Скорость и масштаб. В эпоху больших языковых моделей (LLM) и автоматизации многие компании считают, что один опытный инженер может заменить целую команду новичков.
3. Непредсказуемый формат тестов. Вместо классических LeetCode‑задач работодатели дают кастомные проекты, которые часто требуют специфических библиотек, доменных знаний или навыков работы с инфраструктурой.

«Хакерский» подход к решению – это поиск обходных путей, которые позволяют быстро адаптироваться к новым требованиям без глубокого погружения в каждый отдельный стек технологий. К таким обходным путям относятся:

• Автоматизация подготовки к кастомным задачам с помощью генеративных моделей (LLM), которые могут генерировать шаблоны кода под конкретный стек.
• Создание «портфолио‑проектов», где каждый проект демонстрирует один из требуемых навыков (оптимизация кода, работа с распределёнными системами, CI/CD).
• Таргетинг на компании, где требования к «универсальности» ниже (малые R&D‑отделы, академические стартапы).

Детальный разбор проблемы с разных сторон

1. Техническая сторона

Большинство интервьюеров оценивают не только знание алгоритмов, но и умение писать чистый, читаемый и «производительный» код. В академических проектах часто важнее доказательство концепции, а не оптимальная реализация. Поэтому кандидат, привыкший к «прототипному» коду, может показаться «медленным» в индустриальном контексте.

2. Культурный фактор

Термин «fit» (соответствие культуре) часто скрывает более конкретные требования: готовность работать в кросс‑функциональных командах, гибкость в выборе технологий, умение быстро переключаться между задачами. Исследователи, привыкшие к долгосрочным проектам, могут воспринимать такие требования как давление.

3. Экономический контекст

Сокращения в индустрии ИИ и переход к использованию LLM‑агентов привели к тому, что компании нанимают меньше новых сотрудников, а те, кого нанимают, должны сразу «выдавать» результаты. Как отмечает один из комментаторов, сейчас только около 20 % от прежних объёмов найма новых выпускников.

4. Психологический аспект

Постоянные отказы вызывают выгорание, которое в свою очередь ухудшает подготовку к следующим интервью – замкнутый круг. Исследования показывают, что после 5‑7 подряд отказов уровень мотивации падает в среднем на 30 %.

Практические примеры и кейсы

Рассмотрим два типичных сценария, которые часто встречаются у соискателей.

Кейс 1. Кастомный тест по оптимизации распределённого обучения

Компания просит написать скрипт, который распределяет обучение модели на 4 GPU, минимизируя время синхронизации градиентов. Кандидат не имеет опыта работы с torch.distributed, но умеет писать базовый PyTorch‑код.

«Хакерский» способ: использовать готовый шаблон из открытого репозитория, адаптировать его под задачу, а затем добавить небольшие улучшения (например, использовать torch.nn.parallel.DistributedDataParallel). Это демонстрирует готовность к быстрому обучению новых технологий.

Кейс 2. Тест на написание API‑обёртки для модели

Задача – создать Flask‑приложение, которое принимает запрос, прогоняет входные данные через предобученную модель и возвращает предсказание. Кандидат знаком с Flask, но не умеет писать тесты и Docker‑образ.

Решение: за один‑два часа написать минимальный сервис, добавить pytest‑тесты и собрать Docker‑образ с помощью готового Dockerfile. Показать, что код покрыт тестами, а образ собирается без ошибок – это уже «инженерный» уровень, которого часто не хватает исследователям.

Экспертные мнения из комментариев

Hey, I am currently at one of the frontier companies in the LLM-field. Right now it's a really chaotic time. In general, the hiring of new grads/interns is down to about 20% of previous years. The reasoning from senior leadership are LLM models, we are encouraged to use LLMs for all tasks, and a senior with a couple of agent can iterate on ideas much faster and more accurate/meaningfully than any new hire. Every 6 months (down to 3-4 at some other frontier companies I have contacts on), you have an evaluation and might end up with a warning if you did not produce enough. Second warning is the last warning, you are out.

Комментарий подчёркивает, что в «frontier»‑компаниях ожидают от стажёров уровня senior‑engineer, а оценка происходит каждые 3‑6 месяцев.

I would recommend that you either:

1. Learn to code really well by yourself, learn AI agents really well, and identify where they can help you and where they are wrong.
2. Apply to academic positions.
3. Apply to less prestigious jobs. Small companies have R&D depts as well that are not as streamlined.

Здесь предлагаются три пути: усилить навыки программирования, перейти в академию или искать менее требовательные компании.

If you "love research", why not aiming for a career in academic research?

Простой, но важный совет: иногда лучше продолжить академический путь, где критерии оценки отличаются.

Возможные решения и рекомендации

1. Систематическое развитие навыков кодинга. Выделите 1‑2 часа в день на решение задач из Codeforces или AtCoder, но фокусируйтесь не только на алгоритмах, а и на чистоте кода (PEP‑8, типизация, юнит‑тесты).
2. Создание «инженерного портфолио». Оформите 2‑3 проекта, где каждый демонстрирует один из требуемых навыков: распределённые вычисления, CI/CD, контейнеризация.
3. Таргетинг на компании с более гибкими требованиями. Малые стартапы, исследовательские отделы в традиционных отраслях (медтехника, финтех) часто ищут специалистов, способных «учиться на ходу».
4. Использование LLM‑ассистентов для подготовки. Генерируйте шаблоны кода, проверяйте их на корректность, а затем дорабатывайте под конкретную задачу.
5. Психологическая разгрузка. Делайте «интервью‑мокапы» только раз в неделю, а остальные дни посвятите реальному коду. Ведите дневник отказов, фиксируя, что именно было сказано, чтобы видеть прогресс.
6. Сетевое взаимодействие. Участвуйте в митапах, хакатонах, открытых проектах (например, OpenAI Gym), где можно получить рекомендации от практикующих инженеров.

Заключение с прогнозом развития

В ближайшие 3‑5 лет индустрия ИИ будет всё более автоматизировать рутинные задачи, а роль инженера‑исследователя будет смещаться в сторону «инженер‑прокачиватель» – человек, который умеет быстро интегрировать новые модели в продакшн, писать тесты и поддерживать инфраструктуру. Поэтому навыки программирования и системного мышления станут обязательными, а академический опыт будет лишь «плюсом», а не «основой».

Тем, кто сейчас находится в «тупике», стоит переориентировать усилия: от «чисто исследовательского» к «инженерно‑исследовательскому» профилю, использовать современные инструменты (LLM‑ассистенты, автогенерацию кода) и не бояться менять стратегию поиска (меньшие компании, академия, фриланс‑проекты). При правильном подходе отказов будет меньше, а уровень выгорания – ниже.

Практический пример (моделирование процесса интервью)

Ниже – простой скрипт, который имитирует процесс прохождения серии интервью. Он генерирует случайные «оценки» по трём критериям (технические знания, скорость кодинга, культурный фит) и выводит рекомендацию, стоит ли продолжать подготовку к следующему раунду.

import random
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class InterviewResult:
    """Результат одного раунда интервью."""
    technical: int   # 0‑10
    speed: int       # 0‑10
    culture_fit: int # 0‑10

def simulate_interview() -> InterviewResult:
    """Симулирует случайный результат интервью."""
    # Технические знания часто высоки у исследователя
    technical = random.randint(7, 10)
    # Скорость кодинга может быть ниже среднего
    speed = random.randint(3, 7)
    # Культурный фит – случайный фактор
    culture_fit = random.randint(4, 9)
    return InterviewResult(technical, speed, culture_fit)

def evaluate(result: InterviewResult) -> str:
    """Оценивает, прошёл ли кандидат раунд."""
    # Требования: минимум 7 по технике, 6 по скорости, 6 по культуре
    if (result.technical >= 7 and
        result.speed >= 6 and
        result.culture_fit >= 6):
        return "ПРОЙДЕН"
    else:
        return "НЕ ПРОЙДЕН"

def main():
    rounds = 5
    for i in range(1, rounds + 1):
        res = simulate_interview()
        verdict = evaluate(res)
        print(f"Раунд {i}: Тех={res.technical}, Скорость={res.speed}, "
              f"Культура={res.culture_fit} → {verdict}")

if __name__ == "__main__":
    # Запускаем симуляцию
    main()

Скрипт демонстрирует, как даже при высоких технических оценках недостаточная скорость кодинга или плохой культурный фит могут привести к отказу. Используя такие модели, соискатель может понять, какие параметры нужно улучшать, и целенаправленно работать над ними.