谷歌 DeepMind 的杰出工程师弗拉基米尔 · 费恩伯格（Vladimir Feinberg）近期在一篇博文中分享了关于如何进入顶尖人工智能研究机构的见解。他指出，尽管听起来有些出人意料，但想要获得在 OpenAI、Anthropic 和谷歌 DeepMind 等前沿 AI 实验室的职位，求职者可能需要付出“像狗一样拼命”的努力。

费恩伯格在题为《如何获得前沿实验室职位》的文章中，详细阐述了申请这些竞争激烈职位的要求。他提到，顶尖 AI 实验室吸引着来自一流大学的最优秀本科生和博士生，他们通常在机器学习领域有研究成果，参与过数学和编程竞赛，并且已经通过人脉与这些实验室建立了联系。这些候选人之所以更具优势，是因为他们普遍具备“目标感、数学成熟度和毅力”这三项能够预示未来成功的特质。

费恩伯格表示，如果他现在刚开始大学生涯，会全力以赴加入这样的群体，选择那些以数学证明为基础、具有挑战性的课程，并大量编写代码。他强调，AI 工具的应用应建立在扎实的基础之上，并且要大胆、充分地利用。

根据费恩伯格的建议，学生需要在课堂学习之外投入大量时间，包括牺牲夜晚和周末，才能逐步培养出具备竞争顶尖 AI 实验室职位所需的技能。他强调，数学能力的提升没有捷径。此外，他认为获得实验室职位最直接的方式是“证明自己掌握了实验室所需的某项具体技能”。

费恩伯格也承认，求职者常会遇到一个“先有鸡还是先有蛋”的困境：没有前沿模型开发经验，就难以获得实验室职位；而无法进入实验室，又难以积累此类经验。他建议求职者可以从“前沿实验室的业务边界”寻找切入点。他解释说，当前的研究重点在大语言模型开发，但模型的运行和后续的输出接入同样关键，这些都是实验室未来扩展的方向。他指出，还有一些领域虽然不直接涉及模型训练，但对业务同样至关重要。

此外，费恩伯格还分享了一条普适性的职业发展建议：努力成为“同事们愿意看到你成功”的那种人。这包括主动创造机会，让团队成员的互补技能得到充分发挥，向管理层清晰地展示合作者的贡献，并选择那些能让你成功的同时也能带动他人成功的项目。