下周入职 OpenAI,夯爆了!!!

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华人博士的 AI 面经，火爆硅谷。原因无他：姐们实在太无私了(Ｔ▽Ｔ)。

一点不把咱当外人，在下周入职 OpenAI 之前，Alisa 决定将自己这一路的求职经历，全部以 Blog 的形式开源出来……

要知道，这背后，是 Alisa 在 AI 圈摸爬滚打好几个月，才积累的经验与 Know-How。包括——57 场面试，46 次 recruiter call，还有，无数次 coffee chat……

而除了 Blog，她甚至还分享了一份 LLM 零基础学习笔记，从神经网络基础一路覆盖到后训练。

全是干货，大家可以在文末自取。

咱就是说，华人在「经验帖」这一块还是有说法的（bushi）。

正值毕业季。如果你也在投 AI 相关岗，或者对这个行业好奇，都建议读一读这篇 Blog。

毕竟，她把一直看似「玄学」的 OpenAI 等顶级科技公司的求职之路，拆成了一棵能一步步爬上去的技能树。

下面是量子位整理后，更适合阅读的版本。

Enjoy。

先简单补充下背景，Alisa Liu，华盛顿大学 NLP 方向博士。

和所有 OpenAI 员工一样，她的履历足够亮眼：

• 本科：西北大学，计算机、数学双专业GPA满绩。

• 博士：华盛顿大学，计算机。

• 2023 年：谷歌 Student Researcher

• 2024-2026 年：英伟达 Academic Collaborator。

可即便如此，她还是面了整整 57 场。

Alisa 把几个月的求职流程做成了一张时间线图，相当直观——灰色图标（面试次数）的密度，令人窒息。

具体面了哪些公司、过程如何，咱就不对着图一个个数了。重点在于：她怎么决定面谁、怎么拿到的机会、怎么做的准备。这些前置工作，很多时候比所谓的面试技巧更宝贵。

大家可能常常听到一种经典建议：先拿几家练练手，再把重要的公司集中到同一时间段，等 offer 一起来再谈价格。

Alisa 说，大方向没错，但这里面有三个大坑：

• 练手有成本：你不是超人。练得太多，等排到真正在意的公司时，人已经垮了。

• 时机这件事，不全由你掌控：对方有没有 headcount、哪个 team 在招人——这些外部变量，有时候比你准备得多充分更关键。与其自己对着日历推算，不如提前跟公司内部的朋友和HR聊，获取一手信息。

• offer 的 Deadline，比你想象的有弹性：HR 心里门儿清，知道你肯定还在面其他公司。所以大多数情况下，可以拖、可以谈。但也要看公司，有些狠人 HR 的 offer，过期是真的会爆……

好的好的 Alisa 老师，注意事项都记下来了。但问题是——你怎么拿到面试机会的？很多时候简历都过不了啊！！

Alisa 表示，答案其实很「老登」：在 PhD 期间好好做事，多交朋友，多合作。第一个 interview，往往需要有人在公司里帮你背书。所以，多多参加会议吧，参与 networking 活动。

很多技术人很反感「networking」这个词，觉得它像某种不够纯粹的游戏。

但在 Alisa 看来，这再正常不过了。求职期间，重新联系那些可能几年没说过话的朋友，这很正常，大家都这么干。而且，这往往是整个求职过程一个意外的收获。

当然，这很消耗人。Alisa 承认，对内向的人来说真的很难，她自己也是。但想通往顶级公司的门口，真没有什么神秘的捷径。

发邮件、约 coffee chat、给别人讲自己的研究……这些都是很常规的操作，但就是有用，能最快地把人推到那扇门前。

这些做好了，才有机会谈面试本身。

AI 面试的 7 类主题：Alisa 把她经历的面试归纳为 7 类。

1、ML Coding

最常见的那种。让你实现某个架构、解码策略、传统 ML 算法，偶尔也会出创意题。

PyTorch 必须熟练。有时会碰到只用 NumPy 的情况（比如手写反向传播），但不需要背 NumPy 的所有 API。

2、General Coding

其实就是 LeetCode。基础打牢就行，ML Coding 里的概念经常和这些题目重叠。

3、Technical discussion

不写代码，完全是技术性的聊天。一种形式是围绕某个话题展开：比如你会怎么设计实验来解决某个问题？

面试官会追问你的设计选择，给你假设性的结果让你分析，再让你设计 follow-up 实验。

另一种是速射问答：Positional Encoding 有哪些方法？5D Parallelism 是什么？PPO 和 GRPO 的区别？

前者测你的思维方式，后者测知识面。

4、Research Discussion

开始一般会让你介绍一个过去的项目，接着就是顺着往下聊。面试官也可能问简历上其他论文的问题。

不需要把每篇论文背熟，背后的第一性原理更重要：你为什么选择做这个方向？这路上你形成了什么判断？你觉得未来哪里最值得去做？

建议大家根据对方公司的特点，调整自己的 research pitch。面试官都很累，帮他们快速判断你的方向和他们是否相关，会很加分。

5、Behavioral

就是常规的行为面试：你遇到过最困难的项目是什么？你和同事有冲突时怎么处理？

偶尔会有一两道关于 AI 安全或社会影响的题。但看上去最人畜无害的，反而最有杀伤力。

Alisa 第一场行为面试就翻车了。她觉得自己这个人没啥问题，挺靠谱的，就没准备。结果遇到最基础的题目，脑子直接一片空白，只能一顿瞎说。

结束后，面试官淡淡地来了一句：你没有回答这个问题。

因此 Alisa 建议大家：提前整理几个博士期间印象深刻的故事，面试时直接套，千万不要现场编。

6、Math

有些公司会单独设数学面试，从逻辑题到数学推导都有。建议复习概率、线性代数、微积分。

7、Job Talk

比学术 Job Talk 短一些，聚焦在一篇论文或一个方向上。

Alisa 的 Job Talk 全程讲的是 tokenizer——主要是一篇一作的工作，顺带提了几篇合作论文和进行中的项目，因为主题恰好能串在一起。

搞清楚了 7 种面试类型，接下来就是针对性训练了。这也是最重要的冲刺阶段。

Alisa 说，这段日子让她仿佛梦回本科——做笔记、画架构图、刷练习题，整天泡在咖啡馆里，死磕基础 ML 概念。

备考的第一站，她选择把斯坦福的 Language Modeling from Scratch 课程讲座全部刷一遍。

强烈推荐大家也去看看，这门课非常适合用来将碎片化的知识「连点成线」。

有了全局观，接下来就是深挖细节。一个概念一个概念地啃，大量读博客、读论文，并且跟 ChatGPT 和 Claude 聊。

但千万别只停留在纸上谈兵，一定要亲自动手写代码。

Alisa 强烈建议大家，反复死磕这门课的 Homework 1：Transformer 的实现/调试在面试中非常常见，把它练成肌肉记忆，会给你带来巨大的回报。相信我，你绝对不想在考场上因为手生而丢分。

这里有一个注意事项：练习时绝对不要依赖 AI，请尽可能 100% 模拟真实面试环境。

一旦平时习惯了让 AI 帮你补全代码，到了不让用 AI 的考场，你的大脑大概率会一片空白。

当然，也别死背书，一些小 trick 也很重要。每一场面试都有自己的特点，从 JD 描述、公司方向、面试官的暗示到公司的技术声誉，你大致能推断出面试的范围，「开小灶」准备。

接下来，就像准备期末考一样拼命突击吧。不过，面试前一天就不要这么努力了。

Alisa 分享了自己的血泪教训：她有一场技术面，前一晚临时抱佛脚疯狂背书，只睡了两小时。

结果，那晚熬夜背的内容，面试里一个都没考上……

最后还因为严重缺觉导致大脑宕机，花了整整十分钟，才搞定一个简单的 off-by-one error（差一错误）。

睡够觉。真的。

如果一切顺利，恭喜你，终于拿下了 offer。但先别急着开香槟——打起精神，马拉松还没到终点！

接下来，是漫长且消耗心力的谈判拉锯战。和未来同事聊、和 hiring manager 聊、去公司吃个饭、跟 HR 极限拉扯……还有永远处理不完的邮件。

谈判最难的地方在哪？在于学校几乎从来不会教你这个。

你要知道，坐在桌子对面的，是一个比你更摸透市场行情、谈判经验比你丰富百倍的资深面试官。

有些佛系的同学可能会想：我对钱要求没那么高，差不多接了就行。

心态平和是好事。但真相是，初始的 Offer 本来就预留了谈判空间。 有些 HR 甚至在尘埃落定后会半开玩笑地坦言：我没想到你会直接接受我们的第一个 offer。

所以，千万别在临门一脚时亏待自己。在这个阶段多磨几周，实际上等于你未来好几年的工资。

为了打赢这场仗，Alisa 也总结了一套自己的「谈判 SOP」：

• 每次和 HR 通话前，明确写下「哪些能透露、哪些绝对不能说」，把关键话术逐字写下来并背熟；

• 提前预判对方可能抛出的问题，想好应对策略。

• 最重要的一点是，这个阶段一定要多跟朋友聊。 尽可能多地获取真实的「市场数据」，让自己的每一次报价都有据可依。

最后的最后，让我们一起再回到 Blog 开头的部分吧。OpenAI 华人女博士 Title 的背后，其实并非一直那么光鲜。天才叙事的另一面，是一度看不到尽头的求职地狱。

坦白说，那几个月我压力巨大、痛苦不堪，生活的其他方面也完全无法正常运转。

在博士生涯的大部分时间里，求职这件事，在 Alisa 眼里就像一顶哈利波特里的「分院帽」——

高年级的学长学姐消失几个月，然后突然带着大厂的桂冠凯旋；即使是身边最亲密的好友在找工作，她也很少知道他们究竟经历了怎样的煎熬。

都说「不要和别人比」，但真做起来，太难了。

在这个阶段，周围同学如果又拿了什么神仙 offer，很难不拿来暗暗对比。

因此，当聚光灯终于打到自己身上时，Alisa 感到前所未有的手足无措。像是一边学德扑的牌型规则，一边被推着在牌桌上 All in 所有筹码。

与同龄人比较的感觉并不好受，每个人都会对你的去向发表意见，而且人们会异常关注你的生活状况。在信息不完整的情况下做决定，令人倍感压力。

这也是 Alisa 写下这篇 Blog 的原因。

不求能输出多么深刻的 insight，但至少能让下一个处在类似位置的求职者，在晚上睡不着刷 Boss 时，看到这篇文章，能稍微没那么焦虑。

最后，就用 Alisa 在 Blog 的原话作为结尾吧——希望你能找到快乐。但如果没有，请记住，你并不孤单。

博客：https://alisawuffles.github.io/blog/job-search/笔记：https://alisawuffles.notion.site/alisa-s-book-of-llms

参考链接：[1]https://x.com/alisawuffles/status/2068765723569324462[2]https://x.com/paper2comic/status/2069089198905360787[3]https://alisawuffles.github.io/uploads/Alisa-Liu-CV.pdf

来源：转载量子位公众号

微信：dsxaigc