华人博士的AI面经，火爆硅谷量子位
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。
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。
Alisa 的 OpenAI 取经路
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。
如何安排面试日程？
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。
1、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。
2、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。
3、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……
如何拿到面试机会？
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。
华人博士的 AI 面经
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。
