Получить должность научного сотрудника или технического персонала в ведущих лабораториях ИИ (например, в OpenAI и Anthropic) — цель многих инженеров и исследователей. Алиса Лью, докторантка лаборатории НЛП Вашингтонского университета (UW), выиграла предложение от ведущей лаборатории искусственного интеллекта и поделилась в личном блоге материалами и заметками о подготовке.
На собеседованиях в таких лабораториях больше внимания уделяют «внедрению кода» и «интуиции для низкоуровневого проектирования», чем чисто академическому исследовательскому опыту. Отборочные сессии обычно включают несколько направлений:
- ML-кодирование (машинное обучение): часто требуется с нуля реализовать архитектуру модели, стратегию декодирования или алгоритм машинного обучения в PyTorch — при этом нельзя пользоваться помощниками вроде GitHub Copilot.
- Общее кодирование: задачи по алгоритмам и структурам данных (например, из подборки LeetCode «Blind 75»).
- Техническое обсуждение: детальный разбор экспериментального проекта — нужно разработать план эксперимента и ответить на вопросы интервьюера о выборе метода.
- Концептуальный тест: проверка широты знаний (например, сравнение методов позиционного кодирования, объяснение параллелизма, различий между арифметикой PPO и GRPO).
- Обсуждение результатов исследований: анализ прошлых проектов с оценкой глобальных перспектив — интервьюеры интересуются мотивами выбора темы, ключевыми выводами и видением будущего направления исследований.
- Бихевиористское интервью: вопросы о культурном соответствии и прошлом опыте.
- Математика: логические головоломки и задачи на вывод формул — полезно углубиться в теорию вероятностей, линейную алгебру и математический анализ.
Алиса предложила трёхэтапную стратегию подготовки:
1. Создание системной структуры: собрать целостное представление об области с помощью систематизированных лекций (например, курса CS336 «Языковое моделирование с нуля» в Стэнфордском университете).
2. Устранение пробелов в знаниях: углублённое изучение ключевых концепций (механизм внимания, обратное распространение ошибок, обучение с подкреплением и др.). Для этого стоит читать научные блоги и статьи, обсуждать сложные моменты с экспертами (например, с ChatGPT и Claude), а также самостоятельно реализовывать и отлаживать компоненты Transformer core без помощи ИИ-инструментов.
3. Финальная подготовка: за 2–3 дня до собеседования максимально углубиться в нужные темы, при этом важно хорошо выспаться — ясность мышления важнее зубрёжки.
Вот несколько полезных ресурсов для подготовки:
- систематическая учебная программа / Stanford CS336: «Языковое моделирование с нуля»;
- алгоритмы кодирования / LeetCode 75 / Blind 75 — основы общего кодирования и структуры данных;
- «Иллюстрированный GPT-2» — блог с наглядными объяснениями внутренних механизмов GPT-2;
- черновик PDF-документа CS224n «Самонаблюдение и трансформаторы» — для глубокого понимания математических и инженерных аспектов;
- материалы по обратному распространению ошибок из курса CS231n;
- блог Айвисона о градиенте политики для LMS — чтобы разобраться в методах градиента политики (RLHF) в языковых моделях;
- блог Гитлостмурали о принципах GRPO;
- JAX Scaling Book — руководство по масштабированию моделей для современных LLM.
Ведущие компании в области ИИ при отборе кандидатов ориентируются на основательные математические рассуждения, умение писать сложный код и чувство актуальных академических трендов. Систематическое понимание базовых теорий — ключ не только к успешному прохождению собеседования, но и к успешным исследованиям и разработкам.
Подписаться в Макс
