非科班AI小哥火了：他没有ML学位，却拿到DeepMind的offer

这两天，DeepMind研究工程师的弟弟Aleksa Gordi在推特上发布了自己的亲身经历不到半天，赞就达到了431重点是，这个小哥哥没有机器学习的背景，但是接触ML才3年，就成功加入了DeepMind

他强调自己不是一个有计算天赋的人，他靠的是对机器学习的热情在不耽误工作的前提下，他疯狂地摄取ML知识，同时保持知识的自我消化和输出，最终成功登陆

他在评论中说，这篇博文对很多DeepMinder找工作很有帮助让我们来看看这位非专业的AI小哥做了哪些具体的努力和准备

非专业背景

本科阶段，小哥哥的专业是电子工程，和计算机专业的课程几乎没有交集2016年底，即将本科毕业的他震惊地表示，自己要转行做软件行业了相比硬件行业，他认为软件行业更开放，各种黑客马拉松，数据马拉松，也有可观的薪资

说了就做了第二年年初，小哥哥开始自学安卓，暑假在Telocate做安卓开发者这时，我哥哥和曾在MSFT，脸书，简街等公司做过软件工程师的朋友聊天

对他的一些朋友来说，算法和结构化数据是第二天性，对于小弟来说，大型科技公司并不太在意他在EE方面的技能和知识积累算法和数据结构是硬通货

经过一番交流，小哥哥意识到了自己和软件工程师的差距对于23岁的人来说，一个缺乏很多工程基础知识的16岁孩子是遥遥领先的

小哥幽默的告诉朋友他落后了，朋友鼓励他慢慢来。

这种恶趣味促使小哥哥下定决心赶紧追上去实习结束后，虽然毕业后申请了电子工程硕士，但还是向往大型科技公司的工作机会

为此，哥哥制定了软件工程学习计划，参加了本科算法课程在开始疯狂学习之旅的同时，小哥哥应聘了一家大型科技公司的职位

这一过程并非一帆风顺在2017年底的脸书面试和2018年3月和5月的两次微软面试后，我的小弟弟未能成功加入这份工作幸运的是，2018年2月，哥哥通过了为期三天的入学考试，成功申请了微软ML暑期培训班

微软暑期培训班录取通知书

我弟弟毫不犹豫地接受了这份工作，离开了巴西，并于9月份成功加入微软，成为一名软件工程师至此，小哥哥开始了他的SE和ML生涯

不得不提的是，自从参加了暑期培训班之后，《走向DeepMind》的挑战就已经在小哥哥的潜意识里生根发芽了当时加入DeepMind对他来说就像是天方夜谭:他在培训班遇到的DeepMinder都是牛津剑桥毕业的

但转念一想，对于曾经的他，微软也是遥不可及为什么不挑战DeepMind2018—2019年在微软任职期间，小哥哥努力学习SE，看了很多斯科特·迈耶斯写的C++等编程书籍，工作后，学习ML

2018年底前，小哥哥已经完成了吴恩达Coursera的所有课程，参加了内部的ML黑客马拉松和ML培训班，开始阅读相关的研究论文。

伴随着学习过程的深入，小哥哥在ML领域越来越得心应手2019年初，小哥哥第一次分享了一篇关于ML的博文

2019年底，哥哥被调到机器学习工程师，被派去参加ICCV2019大会。

ICCV2019大会上，哥哥在微软展台演示了HoloLens 2。

机器学习课程

ICCV2019回来后，小哥哥被要求用PyTorch从零开始实现一篇论文那时，他对PyTorch一无所知幸运的是，通过完成这个任务，小哥哥又快速成长了

其他方面的学习过程中，小弟制定了学习框架粗略规划后，一个一年学习AI各个子领域+三个月学习一个子领域的计划诞生了

最难的部分实际上是在开始的第一个人工智能子领域的研究，神经风格转移，花了3个多月就这样，小弟优化了学习计划，即每三个月在一个分领域的学习周期框架下穿插微学习周期

有两种类型的微型学习周期:

1.输入方式:大量信息被摄取这种模式的目标是通过博客，视频等对子领域结构有深入的了解，或者通过研究论文和书籍对某个课题有深入的了解

2.输出方式:分享所学制作YouTube视频，建立GitHub项目或撰写博客文章，更新Linkedln，将相关内容分享到Twitter和Discord

当然，主业也不能落后在如何平衡工作和学习的问题上，我的小弟弟表现出了他强大的意志力

他一直保持着接近疯狂的节奏:起床后写2个小时的代码，然后散步一会儿，散步回来，为微软工作，下班后，午睡30分钟，睡前再工作2—3小时。

这部分我哥的经验总结为三点，即毅力强，态度端正，午睡是金。

授人以鱼，小哥哥详细介绍了他学习NST，GAN等ML详细知识的方法论。

不断学习

阅读书籍和前沿论文是获取ML相关知识最直接的途径。

学习风格迁移，DeepDream，生成对抗网络，NLP amp在学习变形金刚，强化学习等知识的过程中，小哥哥阅读了大量的前沿和小众论文其中与变形金刚相关的论文，为我的小哥哥用PyTorch做一个流行的GAT提供了一些灵感

图表ML

因为对初学者友好，这款GAT很受欢迎，已经成为剑桥大学GNN讲座的推荐内容。

除了遵循学习的主线，早在2020年初，小哥哥就意识到了自己在数学方面的欠缺因此，他花时间阅读了《学习如何学习》，《Python数据科学手册》，《深度学习》等来加快自己的学习进度

从男人到女人。

在这个过程中，根据知识点的难易程度，结合实际情况，小弟也会对学习计划进行改进和完善比如调整学习年限因为好玩，小哥哥在NST领域的学习时间比原计划的3个月多了

或者提炼总结在学习甘的同时，他开始在每个学习框架的末尾写博文，总结自己所学

或者选择先熟悉后陌生的学习过程。它是RL Minds的一个突破性领域，不仅不同于其他ML子领域，还有无数论文和项目需要了解，比如AlphaGo，DQN，OpenAI机械手等

面对这个难题，小哥哥从自己最感兴趣的部分——计算机视觉开始，然后转移到不太熟悉的话题。

在做这件事的时候，小哥哥并没有闭门造车，而是和Graph ML最优秀的研究员之一Petar Veli kovi等人定期聊天，或者和博客读者交流，受益匪浅

消化输出

哥哥提到他在微软当着300多位同事的面演讲，是他跳出自己舒适区的一次操作。

在300多名微软同事面前演讲

跳出舒适区的尝试还有很多保持知识输入后，他也在消化知识，输出知识他开办了自己的YouTube频道，制作了NST和GNN等一系列视频，并与网友分享了自己的ML学习之旅他一边帮助别人，一边帮助自己深入思考

看这张照片这是用我弟弟写的代码合成的NST图像您可以使用他的GitHub项目来创建它

伯特和GPT系列模型的知识也在小哥哥的学习范围内，变形金刚可以帮助我理解他从零开始读NLP amp与变形金刚相关的论文懂英语和德语的他创造了英德机器翻译系统小哥哥主要用OneNote记录自己的学习历程

摘自OneNote兄弟

工作和学习是双线推进在微软这边，小戈在从事各种SE和ML项目，比如在HoloLens 2上开发眼球追踪子系统眼镜检测算法，利用视频编码为各种VR/MR设备添加注视点渲染功能

DeepMind给他开了门。

2021年4月，通过Petar的介绍，小哥哥认识了一个猎头在浏览了弟弟的YouTube视频，GitHub codebase和LinkedIn之后，弟弟得到了猎头的推荐，成功收到了DeepMind的面试通知

写到这里，小哥哥强调了人际关系在找工作中的重要性，要和志同道合的人建立高质量的人脉。

小哥哥申请了DeepMind的简历，却在博文中对这份简历提出了优化建议。

DeepMind有两个团队:

1.核心R&D团队倾向于纯研究，项目实例有AlphaFold，AlphaGo等这个团队中的研究工程师承担的其他项目可能涉及与研究科学家的合作，以实现一些研究想法

2.应用团队我们做过的项目有数据中心节能项目，改进Google App Store的推荐系统，WaveNet，Android节能等

我哥哥申请了一个研究工程师的职位能够加入DeepMind，说明这个人要有扎实优秀的知识储备

因为没有发表过论文，如果没有之前的项目和工作经验，小哥哥可能不会有这次DeepMind的面试机会他告诉大家，再优秀的人也有可能被科技巨头拒绝，所以不用给自己太大压力

哥哥分享了一些自己准备的面试技巧。

1.仔细研究每一个面试官了解他们的专业背景，如果可能的话，看看他们的论文，有助于提出相关问题

2.彻底了解简历中提到的每一项这样你就可以和面试官深入讨论这些问题

3.模拟面试。

围绕DeepMind的调性，小哥哥也认真研究了AGI，阅读了相关的前沿论文。

面对DeepMind研究工程师这个岗位，有第一次沟通，面试，测试，编程考核，领导等步骤准备好这些建议，提前做好计划，因为面试的日子就在眼前，弟弟才能撑得住佛脚

第六个方面，小哥哥很遗憾的通过了幸运的是，因为技术过硬，他被安排参加了孵化/申请部门的另一场面试经过又一次充分的准备，要约到手了

谢天谢地，这次面试后来让我哥意识到，孵化团队的工作更适合他。

7月30日在Twitter的评论区，哥哥对整个分享博文做了一个简明的总结，帮助读者快速抓取有效信息点。

当然，在原博文中，师兄还附上了很多他积累的ML相关课程的链接，以及当前ML的最新研究进展如果有兴趣，不妨进入原文，深入阅读

参考链接: