軟體工程：ai安全團隊中的一些工程師崗位並不要求機器學習經驗。如果你具備以下條件，可能就申請這些職位了：
如果你是乙個對這些崗位感興趣的軟體工程師，那麼可能不需要任何額外的準備，可以直接申請這些職位。
機器學習工程和研究工程：一些崗位要求候選人具備實現和除錯機器學習演算法的經驗。如果你還沒有機器學習經驗，只要你願意花幾個月時間學習，就可以快速掌握必要的技能。在決定這樣做之前，你應該確認自己符合以下條件：
初步調研
機器學習基礎
如果你完全沒有機器學習方面的經驗，那就從熟悉基礎知識開始吧。如果你已經有了一些經驗，但最近又沒有完成實際的機器學習專案，那麼熟悉最新的工具（tensorflow、配備gpu的虛擬機器，等等）可能會是個好主意。
如果你已經有全職工作或者其他事情在做，那麼確實很難找到時間自學，但這並非不可能。這裡有幾個建議：
如果你從事全職軟體工程工作，那麼完全可以在工作的同時學習機器學習基礎知識：
對於簡單的機器學習問題，膝上型電腦上的cpu就足夠用了。但對於較複雜的問題，就有必要購買gpu或租用一些雲gpu。你可以通過免費試用、教育用途 或者通過初創公司的朋友獲得一些雲計算裝置的使用機會。
了解機器學習的實現和除錯，並與你想加入的團隊的人聊天
在了解了機器學習的基礎知識後，接下來要學習的是如何實現和除錯機器學習演算法。（從其他人的經驗來看，我們估計至少需要200個小時的全身心投入。如果你基礎更差，可能需要更多的時間。）
經驗的廣度在這裡並不重要：你不需要閱讀所有的最新**，或者讀完閱讀清單提到的所有東西。你也不需要做新研究或者想出新演算法。在這個階段，你也不需要關注安全問題。實際上，只關注那些比較重要的成熟機器學習演算法對你的學習來說會更有好處。
你需要做的是實踐，親自實現和除錯機器學習演算法，為工作面試提供有力的證據，證明你在這方面有豐富的經驗。
我強烈建議你在這個階段與你感興趣的團隊人多互動。給他們發電子郵件，詳細說明你打算花多少時間去學習些什麼，讓他們給你反饋。團隊的管理者或許會建議你應該使用哪些資源，幫你避免在與應聘崗位不相干的技能上浪費時間。
如果不清楚該如何開始——例如，如果你沒有獲取gpu的渠道，或者不知道該如何編寫tensorflow——上面的基礎部分中提到的許多資源都可以給你提供有用的提示。
如果你在這個階段需要辭掉工作才能騰出時間學習，但又沒有足夠的經濟基礎來自給自足，那麼當ea獎學金再次開放申請的時候去申請吧——他們願意為這種職業過渡提供資助。
案例研究：daniel ziegler的機器學習自學經驗
2023年1月，daniel已經具備了牢固的軟體工程基礎，但只掌握了基本的機器學習知識。他想以研究工程師的身份加入ai安全團隊，因此他與dario amodei（openai安全團隊負責人）進行了交談。根據dario的建議，daniel和室友一起花了大約六個星期的時間投入深度強化學習。他還花了一點時間複習基礎的機器學習知識，並嘗試影象和文字的監督學習。在隨後的面試中，daniel成功加入了安全團隊，成為一名機器學習工程師。
更重要的是，他們使用tensorflow實現了大量關鍵演算法：
他們借助openai gym嘗試應用這些演算法，從簡單的「cartpole-v0」到atari遊戲（如「breakout-v4」）。
他們在每個演算法上花費2到10天時間（同時執行實驗），具體取決於他們想要的深度。對於一些演算法，他們只想得到乙個可執行的實現。而對於ppo演算法，他們嘗試修復bug，並且通過調整一些東西，能夠接近openai 給出的基準實現。
對於每個演算法，他們先在非常簡單的環境下測試，然後移到更難的環境中。注意，有些環境對於一種演算法來說可能是簡單的，但對於另一種演算法來說並不簡單：例如，儘管cartpole的環境非常簡單，但它的時間線很長，這對於某些演算法來說很具挑戰性。
在演算法某些部分能夠執行之後，他們可以通過仔細檢查**並收集測量結果（如平均策略熵）來找出bug，從而獲得更高的效能，而不僅僅是調整超引數。最後，當他們希望演算法能夠達到baseline的效能時，他們會仔細檢視baseline的實現，來了解更小的重要細節，例如如何準確地預處理和正規化觀察。
六周後，daniel能夠流利地談論強化學習中的關鍵思想以及不同演算法之間的利弊。最重要的是，他能夠實現和除錯機器學習演算法，從讀懂**中的數學到親手執行**。回想起來，daniel希望他當初能在機器學習概念和數學基礎上再多花點時間，但其實整個過程已經讓daniel為面試和應聘工作做好了準備。
下面是ai安全研究團隊的軟體工程師崗位的招聘示例，這些崗位不需要機器學習經驗：
下面的招聘崗位需要具備機器學習經驗：
當你向乙個有多個研究領域的大型企業提出申請時，在你的申請中需要指出你最感興趣的是哪個領域。要提前調查公司的研究領域，以確保你列出的領域是公司所研究的領域。例如，如果乙個公司沒有研究人員在進行「價值對齊」研究，那麼就不要在申請中寫「價值對齊」。
如果你現在無法得到乙個安全研究領域的工作，可以先找乙份能讓你獲得相關經驗的工作，然後過渡到安全研究的職位。
其他企業ai實驗室也提供與安全無關的研究工程職位，儘管這些職位可能比agi安全團隊的角色更有競爭力。
最後，你可以考慮申請谷歌、openai、facebook、uber或微軟的1年獎學金專案。
檢視英文原文：
12月20-21，
aicon將於北京開幕，在這裡可以學習來自google、微軟、bat、360、京東、美團等40+ai落地案例，與國內外一線技術大咖面對面交流。
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