Comment une personne sans formation académique formelle dans une université prestigieuse peut-elle décrocher un emploi chez DeepMind grâce à l'autoformation et à une planification stratégique de sa carrière ? Au cœur de l'article : Lever le voile sur les obstacles académiques. Cet article s'attache à déconstruire le mythe selon lequel « il faut absolument un doctorat d'une université prestigieuse pour intégrer un institut de recherche en IA de pointe comme DeepMind ». L'auteur démontre qu'il est également possible d'accéder aux plus grandes entreprises technologiques grâce à un travail personnel rigoureux et systématique, à des contributions de qualité à des projets open source et à un réseau de contacts efficace. Analyse des facteurs clés de succès 💡 La méthode d'auto-apprentissage unique « macro/micro cycle » n'est pas un apprentissage sans but, mais plutôt un « programme de cours » très rigoureux : • Macro Cycles : Tous les 3 mois, un thème spécifique est exploré (comme les GAN, les Transformers, l'apprentissage par renforcement). • Microcycles : Modes de saisie : lecture de documents, visionnage de tutoriels vidéo. • Modèle de production : Ce fut la clé de son succès. Il s’est imposé de « partager » ses connaissances en rédigeant des articles de blog, en enregistrant des vidéos YouTube et en publiant du code open source sur GitHub. Cela a non seulement consolidé ses acquis, mais a également constitué une preuve publique de ses compétences. 🤝 « Production » signifie que les créateurs de contenu sur les réseaux sociaux n’ont pas envoyé de CV au grand public, mais ont plutôt obtenu des opportunités de recommandation en développant leur marque personnelle. Il partage ses notes de cours et ses projets sur LinkedIn et YouTube. Son travail a attiré l'attention d'experts du domaine (dont des chercheurs de DeepMind), établissant ainsi de véritables liens. • Évaluation objective : Cette « loi de l’attraction » est plus efficace que les méthodes traditionnelles de recherche d’emploi, mais elle a un seuil très élevé et nécessite une production de contenu continue et de haute qualité. 🎯 Préparation ciblée aux entretiens : Sa préparation va bien au-delà de la simple pratique des problèmes de codage ; il s’agit d’une approche profondément personnalisée. • Renseignez-vous sur l’intervieweur : lisez les articles publiés par l’intervieweur afin de comprendre ses intérêts de recherche. • Pas seulement du code : en plus des problèmes d'algorithmes classiques (LeetCode/CTCI), il a également passé en revue en profondeur les fondements des mathématiques, des statistiques et de l'informatique (systèmes d'exploitation, structures de données). • Adéquation culturelle : Il a approfondi la mission principale de DeepMind (AGI, Intelligence Artificielle Générale) pour démontrer un haut degré d’adéquation culturelle lors de son entretien comportemental. Ce récit sincère de son parcours mouvementé est une histoire vraie, pleine de rebondissements. Il n'a d'abord pas obtenu de poste d'ingénieur de recherche (équipe centrale) car son enthousiasme pour la « recherche » primait sur celui pour l'« ingénierie ». Cependant, grâce à ses solides compétences techniques, il a été recommandé à l'équipe des applications de DeepMind et a finalement reçu une offre. C'est un exemple concret et précieux : les entretiens évaluent non seulement les compétences, mais aussi l'adéquation entre le candidat et le poste. Résumé et enseignements tirés : Il s’agit d’un cas classique de « réussite non professionnelle », mais il ne faut pas la réduire à un simple récit motivationnel. Les leçons professionnelles à en tirer sont les suivantes : • L'alternative aux diplômes universitaires est celle des « compétences d'ingénierie accessibles au public » : si vous n'avez pas le prestige d'une université de renom, vous devez faire vos preuves avec du code GitHub et des articles techniques. • Le triomphe du long terme : le plan d’apprentissage de l’auteur s’est étalé sur plusieurs années, durant lesquelles il a maintenu un niveau élevé d’apprentissage à temps partiel tout en travaillant à temps plein chez Microsoft. • Créez des opportunités de manière proactive : au lieu d’attendre les opportunités, faites-les venir à vous en contribuant à l’open source et en partageant vos connaissances. Lire le texte original
