Obținerea unui loc de muncă extrem de râvnit în cadrul unui laborator de elită specializat în inteligență artificială (AI) ar putea presupune o abordare surprinzător de veche, este de părere un inginer de top de la Google DeepMind, divizia de cercetare în AI a gigantului american.
„Muncerește ca un câine”, a scris Vladimir Feinberg, cercetătorul care conduce echipa de pre-antrenare a modelului Gemini (sistemul prin care AI-ul învață să proceseze informațiile înainte de a fi lansat) în cadrul laboratorului Google. Sfatul a fost publicat într-un articol recent de pe blogul său, intitulat „Cum să obții un job într-un laborator din prima linie”, relatează Business Insider.
Elita studențească, avantajată în joburile AI
Feinberg a explicat că angajarea într-un astfel de laborator de top este o provocare uriașă, având în vedere concurența acerbă.
„Există întotdeauna o elită formată din studenți și doctoranzi de top care fac cercetare în domeniul Machine Learning (învățarea automată a computerelor) la conferințe de renume, participă la competiții de matematică și programare și au deja conexiuni cu aceste laboratoare prin intermediul colegilor mai mari sau al prietenilor”, a explicat Feinberg.
„Există întotdeauna o elită formată din studenți și doctoranzi de top care fac cercetare în domeniul Machine Learning (învățarea automată a computerelor) la conferințe de renume, participă la competiții de matematică și programare și au deja conexiuni cu aceste laboratoare prin intermediul colegilor mai mari sau al prietenilor”, a explicat Feinberg.
Cu ani în urmă, același grup de talente ar fi fost recrutat de titanii de pe Wall Street, cum sunt fondurile de investiții Citadel și Jane Street. Astăzi însă, spune Feinberg, mulți dintre acești studenți străluciți luptă pentru roluri extrem de disputate în companii de AI precum OpenAI (creatorii ChatGPT), Anthropic (creator Claude și Mythos) și Google DeepMind.
„Motivul pentru care acest grup are atât de mult succes este că trăsăturile lor de bază anticipează reușita”, a mai scris Feinberg, indicând trei calități cheie: „intenția clară”, „maturitatea matematică” și „perseverența brută” (grit).
„Tocmai de aceea sfatul pe care mi l-aș da mie însumi dacă aș intra astăzi la facultate: fă tot ce poți pentru a te alătura acelui grup menționat mai sus”, a subliniat el.
Cercetătorul le recomandă tinerilor care aspiră la o carieră în AI să urmeze „cursuri dificile, bazate pe demonstrații”, „evident, să scrie cod” și să folosească instrumentele AI „agresiv, dar exclusiv pentru lucrurile pe care știu deja cum să le facă singuri”.
Asta înseamnă ore lungi de muncă în afara sălii de curs și sacrificarea nopților și a weekendurilor pentru a dezvolta abilitățile necesare în cursa pentru un job la marile laboratoare de AI.
„Nu există un substitut pentru toate acestea dacă vrei să atingi maturitatea matematică, ceea ce este esențial. Dar, lăsând asta la o parte, cel mai evident mod de a fi angajat de un laborator este să demonstrezi că deții o abilitate specifică de care acel laborator are nevoie”, a adăugat Feinberg.
„Nu există un substitut pentru toate acestea dacă vrei să atingi maturitatea matematică, ceea ce este esențial. Dar, lăsând asta la o parte, cel mai evident mod de a fi angajat de un laborator este să demonstrezi că deții o abilitate specifică de care acel laborator are nevoie”, a adăugat Feinberg.
Acesta a recunoscut, totuși, că încercarea de a pătrunde într-un laborator de AI se poate simți adesea ca un cerc vicios (un paradox de tip „Catch-22”, unde ți se cere experiență, dar nu ai de unde să o obții).
„Calea de ieșire din acest cerc este să lucrezi la periferia zonelor în care operează aceste laboratoare de top. Ele își petrec timpul creând LLM-uri (modele mari de limbaj, tehnologia din spatele roboților conversaționali). De ce au nevoie aceste LLM-uri pentru a rula și care sunt punctele de contact pentru rezultatele lor? Aceasta este direcția în care laboratoarele își extind activitatea și, prin urmare, sunt printre puținele domenii specifice care nu presupune antrenarea directă a modelelor de limbaj, dar sunt totuși esențiale pentru afacere”, a explicat el.
„Fii genul de coleg pe care oamenii ar dori să-l vadă reușind”, este sfatul general al lui Feinberg privind cariera, pe care l-a transmis publicației citate.
„Identifică oportunitățile prin care abilitățile complementare ale echipei tale pot ieși în evidență, laudă-ți colaboratorii în mod concret în fața conducerii și caută proiecte în care succesul tău atrage după sine și succesul celorlalți”, a adăugat el.
Ce caută marii angajatori AI de la angajați
Într-un episod al podcastului The Peterman Pod lansat pe 15 iunie, Feinberg a menționat că, după ce și-a publicat articolul, a primit mesaje de la angajați ai companiilor rivale Anthropic și OpenAI, care i-au dat dreptate.
„Există poate diferențe în ceea ce privește strategia de afaceri și gama de servicii, lucru care ține de specializarea fiecărui laborator și de tipul de clienți pe care îi are. Dar aș spune că există o suprapunere foarte mare între laboratoare în ceea ce privește calitățile pe care le caută la oameni”, a afirmat el.
Abilitatea care va deveni „din ce în ce mai importantă”
Întrebat de gazda podcastului, Ryan Peterman, dacă progresele din domeniul inteligenței artificiale ar putea diminua valoarea muncii de cercetare – așa cum se tem unii că se va întâmpla cu ingineria software în general – Feinberg a răspuns că, din contră, consideră că „setul de abilități de cercetare va deveni din ce în ce mai important”.
„Să te gândești cum poți construi sisteme în jurul acestor modele de limbaj pentru a-ți face treaba mai eficient — acesta va fi lucrul care te va diferenția în viitor”, a conchis Feinberg. „Și cred că acest lucru este valabil indiferent de domeniul în care vei activa”.