非名校科班出身，如何憑藉自學和策略性的職涯規劃，成功入職DeepMind ？ 文章核心：打破學歷門檻文章的核心觀點在於打破「必須擁有頂尖名校博士學位才能進入DeepMind 這樣的頂級AI 機構」的迷思。作者證明了透過極度自律的系統化自學、高品質的開源專案輸出以及有效的人脈網絡，也能敲開頂級科技公司的大門。 關鍵成功要素拆解💡 獨特的「宏/微週期」自學法不是漫無目的地學習，而是製定了非常嚴謹的「課程表」： · 宏週期(Macro Cycles)：每3 個月透過特定主題（如GANs, Transformers, 強化學習）。 · 微週期(Micro Cycles)： · 輸入模式：閱讀論文、看影片教學。 · 輸出模式：這是他成功的關鍵。他強迫自己透過寫部落格、錄製YouTube 影片、開源GitHub 程式碼來「輸出」所學。這不僅鞏固了知識，也成為了他能力的公開證明。 🤝 「輸出」即社群作者並沒有海投履歷，而是透過建立個人品牌獲得了內推機會。 · 他透過LinkedIn 和YouTube 分享學習筆記和專案。 · 他的內容吸引了領域內專家的注意（包括DeepMind 的研究員），從而建立了真實的聯繫。 · 客觀評價：這種「吸引力法則」比傳統的求職方式更有效，但門檻極高，需要持續且高品質的內容產出。 🎯 針對性的面試準備他的準備工作不僅是刷題，而是深度客製化： · 研究面試官：閱讀面試官發表的論文，以了解他們的研究方向。 · 不僅是程式碼：除了常規的演算法題（LeetCode/CTCI），他還深入複習了數學基礎、統計學和電腦科學基礎（作業系統、資料結構）。 · 文化契合：他深入研究了DeepMind 的核心使命（AGI，通用人工智慧），以便在行為面試中展現出高度的文化契合度。 真實的一波三折文章非常誠實地記錄了並非一帆風順的過程。他最初申請Research Engineer (Core team) 實際上失敗了，原因是他表現得太熱衷於「研究」而非「工程」。但因為技術底子過硬，他被推薦到了DeepMind 的Applied 團隊並最終拿到了Offer。這點非常真實且具有參考價值——面試不僅看能力，更看人崗匹配度。 總結與啟示這是一個典型的「非科班逆襲」案例，但它不應被簡單地看作「勵志雞湯」。背後的專業啟示是： · 學歷的替代品是「公開的工程能力」：如果你沒有名校光環，你需要用GitHub 程式碼和技術文章來證明自己。 · 長期主義的勝利：作者的學習計畫跨度長達數年，期間即使在微軟全職工作，也保持了高強度的業餘學習。 · 主動創造機會：與其等待機會，不如透過開源貢獻和分享知識來讓機會找到你。 閱讀原文
