¿Cuál es el proceso de contratación de Google para los roles de ingeniero de aprendizaje automático e investigador de aprendizaje automático?

No he tenido una entrevista en Google, así que esta es solo una respuesta de una persona que ha estado tratando de convertirse en un mejor candidato para una empresa de alta tecnología.

El proceso de contratación de Google para el ingeniero de software es difícil. Sin embargo, con la cantidad correcta de tiempo y esfuerzo, es factible, creo. Ahora mismo estoy entrenando para esto también.

Para un investigador de ML, debe tener un doctorado o un Master para convertirse en candidatos calificados para la mayoría de las empresas. Si publica activamente trabajos de investigación ( buenos ) y ha realizado contribuciones activas e impactantes a la comunidad de código abierto y ML, o tiene una alta clasificación en Kaggle, creo que también lo tendrán en cuenta.

Para el ingeniero de ML, creo que debe demostrar su habilidad a través de proyectos de IA y ML o hacer un enfoque impactante sobre la funcionalidad de ML en sus puestos de trabajo anteriores. También debe tener una buena comprensión del algoritmo y la estructura de datos.

Eso es lo que creo que se necesitará para convertirse en un candidato calificado no solo para Google, sino también para otras grandes empresas.

Difieren bastante.

Su reclutamiento aún está separado del resto de. DeepMind contrata a científicos de investigación, ingenieros de investigación e ingenieros de software puro.

Lai, un ingeniero de investigación, dijo que fue entrevistado por un total de aproximadamente ocho horas por un ingeniero de software, un científico de investigación senior y uno de los fundadores de DeepMind. Antes de recibir su oferta de trabajo, Lai dijo que también tenía una “prueba de Google Hangout” que incluía preguntas sobre aprendizaje automático, estadísticas y matemáticas.

“Si quieres unirte como científico investigador, necesitarás un doctorado y probablemente algunos años de experiencia en investigación de aprendizaje automático”, dijo Lai. “Suena bastante competitivo, y todos los científicos de investigación con los que he hablado tienen credenciales y experiencias impresionantes tanto de la academia como de otros laboratorios de investigación industrial.

“Si quieres unirte como ingeniero de investigación (aún en investigación, pero con un poco menos de teoría y más práctica), no se requiere un doctorado, aunque creo que la mayoría de las personas todavía tienen al menos una maestría y una experiencia significativa en aprendizaje automático”.

Lai dijo que las entrevistas para puestos de ingeniero de investigación incluyen dos horas de preguntas (que cubren temas como estadísticas y matemáticas) y algo de codificación algorítmica. “El enfoque está más en el lado práctico, pero definitivamente también necesitas conocer tu aprendizaje automático”, dijo.

Difiere masivamente.

Investigan de manera diferente en Google. Los científicos de investigación no están enclaustrados en el laboratorio, sino que trabajan en estrecha colaboración con los ingenieros de software para descubrir, inventar y construir a la mayor escala.

Las ideas pueden provenir de proyectos internos, así como de colaboraciones con programas de investigación en universidades e institutos técnicos asociados de todo el mundo. Desde la creación de experimentos e implementaciones de prototipos hasta el diseño de nuevas arquitecturas, los científicos de investigación y los ingenieros de software trabajan en los desafíos de la percepción de la máquina, la minería de datos, el aprendizaje automático y la comprensión del lenguaje natural.

Permanece conectado a sus raíces de investigación como un contribuyente activo a la comunidad de investigación en general al asociarse con universidades y publicar documentos. Hay mucha más libertad en Google y una mayor libertad de ideas.

Google obtiene alrededor de 2000000 hojas de vida cada año y recluta solo 4000, pero la mayoría de los candidatos están invitados por la investigación web y el raspado de la web. El departamento de recursos humanos de Google es muy activo en comunidades como GitHub y en varios eventos de piratería, que son la mejor prueba práctica de que un candidato puede hacer algunos trabajos.

Si quiere que Google lo note, comience a estar activo en comunidades y eventos de código abierto.

Puede encontrar un poco más de información sobre el artículo de Career Metis: Cómo obtener una entrevista con Google para un puesto de ingeniero de software