Вышел хороший пост от чела из DeepMind про то, как попасть в frontier lab сегодня. Автор сейчас lead for Gemini pretraining в GDM, а до этого дропнулся с PhD и пошел в стартап Sisu, где быстро стал Head of ML.
Суть поста коротко: если хочешь попасть в топовую AI-лабу, надо прокачивать mathematical maturity, жутко потеть во время универа (причем задрачивать без использования LLM), уметь очень хорошо кодить, и делать работу на “краях” LLM-стека – снизу kernels / inference / systems / quantization, сверху agents / rigorous evals / agentic loops. Не просто “поиграться с агентами”, а делать технически строгие эксперименты и показывать вклад, который реально нужен frontier labs.
В целом всё по делу, но мне кажется, что автор упускает несколько важных вещей.
Не весь интересный frontier-level research вне топ-лаб ограничивается разработкой кернелов, low-level оптимизациями LLM и написанием агентских врапперов.
И чтобы заниматься frontier research, не обязательно идти только в большие лабы типа OpenAI, Anthropic, Meta Superintelligence Labs или GDM.
Frontier-level research можно делать и в стартапах на более ранних стадиях. И часто там у вас будет в разы больше ownership, а рост по карьере и по скиллам будет намного быстрее.
Иронично, что сам автор как раз так и сделал: дропнулся с PhD, пошел в стартап, быстро стал Head of ML – и уже после этого попал в Google, причем сразу на Staff-level позицию.
В стартапах есть куча фундаментально интересных задач, где не нужны $100M+ бюджеты. Есть задачи, для которых достаточно “двузначных миллионов”, сильной команды и правильного технического фокуса.
А в бигтехе, если ты не Director+, ты часто просто взаимозаменяемый винтик, которому дают потрогать маленькую фичу в огромной системе. Ownership минимальный, scope ограничен, выбиться на следующий уровень очень и очень трудно. Большинство людей до Staff+ никогда в жизни так и не дорастают.
Да, стартапов, где реально сильная команда и где можно делать фундаментальные вещи, не так много. Но именно в такие стартапы можно попасть на восходящей траектории карьерного роста — когда у тебя еще нет крутого track record, который нужен, чтобы хотя бы пройти скрининг в топовую большую лабу, но видно как ты резко ускоряешься. (Именно такой принцип я и применяю, когда отбираю более молодых кандидатов к себе в стартап)
И там намного больше пространства для роста. Никто не будет искусственно ограничивать тебя в scope. Всё зависит от тебя: насколько ты готов ебашить, брать ответственность и тащить сложные куски.
@devs_kz