è un ingegnere di ricerca del team Google Gemini e ha spiegato praticamente tutto ciò che c'è da sapere su come entrare nella ricerca sull'AI di frontiera nel 2026 in soli 40 minuti. Ecco i punti principali: > come iniziare? segui corsi su ML e DL. possono essere universitari o online. impara matematica a livello universitario. non è necessario padroneggiare tutto in una volta, continuerai a rivederli. poi passa a leggere articoli. questo ti aiuta a costruire una "mappa mentale" del campo. > come leggere articoli in modo efficiente: è un'abilità che migliori man mano che leggi più articoli. inizia con l'abstract, poi passa alla sezione principale. > come trovare articoli correlati quando fai ricerca su qualcosa? leggi un articolo ben citato sull'argomento, poi vai alle sue citazioni per tornare indietro nel tempo, o trova articoli che lo citano per andare avanti nel tempo. > come passare dalla lettura all'inizio della propria ricerca? trova un articolo correlato che abbia codice pubblico. scarica il codice e il dataset e gioca un po' con esso. prova nuovi parametri, benchmark, ecc. non si tratta di implementare articoli da zero, ma di costruire sul lavoro di altri autori. > quanta matematica hai realmente bisogno? hai bisogno di matematica ma non tutto in una volta e non tutta la matematica. se sei un ricercatore teorico devi conoscere matematica avanzata. i ricercatori empirici hanno principalmente bisogno di matematica per comprendere. > contatta studenti di dottorato più anziani, professori o autori di articoli correlati per cercare guida/mentorship o se puoi contribuire a uno dei loro progetti. > trovare ruoli di ricerca è molto più legato alle raccomandazioni rispetto ad altri ruoli. > lavoro nell'industria senza dottorato? la residenza in AI è un ottimo intermedio per questo. puoi ottenere esperienza pratica e avviare la tua carriera.