首先必须强调，这种经历非常的个人化而且难以复制，打此篇文目的在于分享这件事情的可能性，以及分享一些心态建立与准备方式。我不觉得这条路进得去Google Brain/ Facebook AI Lab等等顶级AI环境，想进那种环境最好还是乖乖读PhD累积publication和citation。
本人简介：
NTUEE Bachelor
Columbia University CSMS
暑假实习经历：
Tesla Autopilot Software Engineer Intern
Return Offer：
Tesla Autopilot Machine Learning Scientist
今年在特斯拉度过了人生至今最扎实的暑假，我很幸运地得到机器学习科学家的正职工作，也已经签下去准备明年二月中回去卖身了。回顾两年前挟带成为科学家的梦想申请Robotics博班但全数落榜，到今天硕班读一读直接得到这种职位，心情实在难以言喻 :D
再次强调这种经验非常个人化而且难以复制，打此篇文章用意不是在劝大家不用读博（有机会读博我绝对还是会一股脑读下去）而是分享一个特别的实习经验和心态建立给想（or被迫）走我这条路的人。
想得到Scientist职位必须要做研究上的贡献，而有趣 / 有产品化潜力的研究并不会从天上掉下来给你。理想上，在实习开始前就该对该领域有广泛的了解，并且知道哪方面可能比较有突破性的发展，如果能与业师建立联系并且请对方提供几篇有趣的论文那最棒。以我自身为例，自从我知道要去特斯拉自驾CV组实习后，闲暇时间多在阅读相关的论文，领域不限Vision，可能是Control / Planning甚至Ethithical Decision Making都大概知道，然后深入一两个CV题目，以提高SOTA表现为目标做pure research两个月以上。实习开始头两周Warm
up的同时多多和主管聊天，让他知道自己的强项在哪，因为先前做过充足功课，同时特斯拉某些领域还在起步阶段，而且曾做过该领域的研究，我直接自愿接管某一研究主题，就这样开始了为期一个半月的疯狂研究。
研究过程中难免遇到挫折，我问过很多蠢问题，甚至一度认为我的业师一定觉得我是来骗钱的（这部分是我的不足，实力没有PhD的实习同事深厚），但该问就是要问，问主管问到怕了不敢问了就问别的同事，不认识没关系，只要是实习生大家都愿意帮助你。熟悉公司的code base之后开始能自主把工作完成，同时（用下班时间）继续自己的研究项目，在一个半月后我得到比baseline还好的表现，于是开始寻找产品化我的研究内容的机会，我个人认为这是我这暑假实习的关键。
基本上，对于一个实习生，业师通常乐于指导你要做什么。但我认为实习的下半场业师通常会希望在实习生身上看到独立的一面。自从可以开始尝试产品化后，我鲜少跟业师做daily update，让他不用再花心思给我提供意见。正职工程师应该要知道自己要做什么，主动去接洽负责data pipeline、evaluation、production等等的人，与其他正职工程师合作推出这项产品，起先因为不懂我们推出产品的流程问了一堆蠢问题，但当最后做出实质贡献时，先前的蠢事全部都会烟消云散。得到业师以外的正职工程师的认可，与得到业师的推荐一样重要。
工作之余，下班时间也要顾到。尽量寻找组上可能与自己合拍的同事，主动邀约周末一同出游，这让我跟同事变熟很多，我相信大主管也看在眼里。
我觉得这段经历有四个关键要素，首先是要能够在短时间挖掘出对的题目并且积极争取机会，其次是要完成自己工作的本分，研究之余也要把份内事情完成，再者是用表现让大家知道自己能独当一面，从研究到产品化都能达成，最后则是要与同事们相处融洽，能讲干话最好。
我没有主动与主管提说我想要科学家的职位，当初只是心底偷偷期待能拿到这个职位没想到真被我拿到了，但我觉得有野心一点我应该要主动与主管提起这件事的。可能在特斯拉自驾组工程师与科学家并没有显著差别（科学家主要是做applied research而非纯研究，且做出来的研究成果通常得自己产品化），但我觉得这次的经历还是值得一些想要用硕士学历找科学家职位的人参考。
以上单纯经验分享，有问题欢迎直接写信与我讨论，我会尽我所能回答，谢谢！
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