Jun 22, 2026, 08:30 AM [原文]

Google DeepMind 工程師建議，欲進入頂尖 AI 實驗室，須具備「意圖」、「數學成熟度」與「毅力」。應修習艱深課程、勤於程式設計，並投入大量時間培養技能，以應對激烈競爭。

• 一位 Google DeepMind 傑出工程師分享了如何獲得前沿 AI 實驗室工作的秘訣。
• 弗拉基米爾·費恩伯格（Vladimir Feinberg）指出了三個關鍵特質：「意圖」、「數學成熟度」和「毅力」。
• 他建議有志成為 AI 研究員的人選修「困難且基於證明的課程」並練習寫程式。

根據一位 Google DeepMind 傑出工程師的說法，要在頂尖 AI 實驗室獲得一份炙手可熱的工作，可能需要一種出人意料的傳統方法。

「像狗一樣工作。」在 Google AI 實驗室領導 Gemini 預訓練的研究員費恩伯格，在最近一篇題為〈如何獲得前沿實驗室工作〉的部落格文章中寫道。

費恩伯格解釋，考慮到激烈的競爭，要在前沿實驗室獲得一份工作特別具有挑戰性。

費恩伯格表示：「總有一群精英大學生（包括大學生和博士生）在頂級會議上進行機器學習研究，參加數學和程式競賽，並且已經透過學長姐或朋友與這些實驗室建立了聯繫。」

幾年前，同樣的人才庫可能會被 Citadel 和 Jane Street 等華爾街老牌機構招攬。費恩伯格指出，如今許多頂尖學生轉而競爭 OpenAI、Anthropic 和 Google DeepMind 等 AI 公司的熱門職位。

「這群人之所以如此成功，是因為其潛在特質高度預示了成功。」費恩伯格寫道，並指出了三個關鍵特質：「意圖」、「數學成熟度」和「毅力」。

「這讓我想起如果我今天剛進大學會給自己的建議：盡一切努力加入上述提到的那群人。」他寫道，並建議有志成為 AI 研究員的人選修「困難且基於證明的課程」、「顯然要寫程式」，並「僅針對你已經知道如何做的事情，積極地」使用 AI 工具。

費恩伯格表示，這意味著要在課堂之外投入大量時間，並犧牲夜晚和週末來培養在領先 AI 實驗室競爭工作所需的技能。

「要達到數學成熟度，上述方法無可取代，這至關重要。但撇開這點不談，被實驗室聘用的最明顯方法是證明你擁有實驗室所需的特定技能。」費恩伯格寫道。

他承認，進入 AI 實驗室有時感覺像是一個陷入僵局的矛盾困境。

「解決之道是在前沿實驗室運作的邊緣領域工作：他們花時間創造大型語言模型（LLM）。LLM 運行需要什麼？其輸出的接觸點又是什麼？這是前沿實驗室擴展業務的方向，因此是少數不需要訓練 LLM、但對業務至關重要的特定領域。」他寫道。

費恩伯格告訴《Business Insider》，他還有一條通用的職業建議。那就是「成為那種別人都希望看到你成功的同事」。

「尋找能讓團隊互補技能發光的機會，具體向領導層表揚合作者，並尋找那些你的成功也能帶動他人成功的計畫。」他補充道。

在 6 月 15 日發布的《The Peterman Pod》一集節目中，費恩伯格表示，在他發表該部落格文章後，他收到了來自 Anthropic 和 OpenAI 員工的回饋，他們表示認同他的建議。

「在商業策略和產品組合方面可能存在差異，這是實驗室專業領域和不同客戶群的函數。」他說。「但我會說，各個實驗室在選才標準方面有相當多的重疊。」

當播客主持人瑞安·彼得曼（Ryan Peterman）問及 AI 的進步是否會降低研究工作的價值，就像有些人擔心 軟體工程 會受影響一樣時，費恩伯格表示，他相信「研究技能組將變得越來越重要」。

「思考如何圍繞這些 LLM 構建系統以更有效地完成工作。這將是未來讓你脫穎而出的關鍵。」費恩伯格指出。「而且我認為無論你打算做什麼，這都是事實。」

◎本文經 《Business Insider》 US授權刊登，原文發表於此，作者為Natalie Musumeci。

本文初稿由《Business Insider》TW 使用 AI 協助翻譯，並經人工審校確認。