谷歌 DeepMind 的首席工程师弗拉基米尔 · 费恩伯格在《商业内幕》22 日的报道中指出，若想获得顶尖人工智能实验室的职位，求职者可能需要付出“像狗一样拼命干”的努力。

费恩伯格在其撰写的《如何获得前沿实验室职位》博客中，详细阐述了应聘 OpenAI、Anthropic 以及谷歌 DeepMind 等机构所需的条件。

他提到，这些顶尖 AI 实验室的职位竞争异常激烈，通常能吸引到“最优秀的本科生和博士生”。这些学生在顶级会议上发表机器学习研究，积极参与数学和编程竞赛，并且已经通过人脉与相关实验室建立了联系。费恩伯格认为，他们之所以更易成功，是因为具备“目标感、数学成熟度和毅力”这三项能预示未来成就的关键特质。

费恩伯格表示，如果他现在刚开始大学生涯，会“尽一切努力跻身上述群体”，并建议选择以数学证明为基础的课程，同时大量编写代码。他强调，AI 工具的应用应建立在自身已有知识的基础上，并鼓励在此范围内大胆、充分地使用。

根据费恩伯格的建议，学生需要投入大量时间，牺牲夜晚和周末，以培养进入顶尖 AI 实验室所需的能力。他指出，获得“数学成熟度”没有捷径，而获取实验室职位最直接的方式是“证明自己掌握了实验室需要的某项具体技能”。

费恩伯格承认，进入 AI 实验室存在一个“两难困境”：没有前沿模型开发经验，就难以获得职位；而无法进入实验室，又难以积累相关经验。他建议求职者可以“从前沿实验室的业务边界寻找突破口”。他解释道，当前这些实验室主要精力集中在大语言模型的开发上，而模型运行所需的支撑以及输出的接入环节，正是其未来扩展的方向。他补充说，一些领域虽然不要求亲自训练模型，但对业务同样至关重要。

此外，费恩伯格还分享了一条通用的职业发展建议：“要成为那种同事们愿意看到你成功的人。”他鼓励大家积极寻找能够让“团队成员互补技能充分发挥”的机会，并向管理层清晰地传达合作者的贡献。他建议寻找那些“你的成功也能推动他人成功”的项目，并提到在研究体育赛事赔率时，这种合作共赢的理念同样适用。