57场面试杀进OpenAI！华人博士开源「AI面经」，含泪推荐

最近，一位华人博士的AI求职经验帖在硅谷圈引发了不小的关注。

原因其实很简单：这位博士在即将入职OpenAI之前，把自己历经57场面试、46次招聘电话，以及无数次咖啡聊天的求职经历，毫无保留地以博客形式公开了。

这背后是在AI领域数月的摸爬滚打，积累下来的第一手经验与行业认知。除了详尽的求职记录，她还分享了一份从神经网络基础到后训练的LLM学习笔记，内容密度极高。

正值毕业季，如果你正在关注AI相关岗位，或对这个行业充满好奇，这篇博客值得仔细研读。她把看似玄学的顶级科技公司求职路径，拆解成了一套可逐步攀爬的技能树。

以下是经过整理、更适合阅读的版本。

Alisa的OpenAI取经路

简单交代一下背景：Alisa Liu，华盛顿大学NLP方向博士。

和多数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，计算机专业。
• 2023年：谷歌Student Researcher
• 2024-2026年：英伟达Academic Collaborator。

即便如此，她依然经历了

面试。她把几个月的求职流程做成了时间线图，密集的灰色图标（面试次数）足以说明过程的强度。

具体面了哪些公司、进程如何，暂且不细究。关键在于：

。这些前置工作，往往比面试技巧本身更具价值。

如何安排面试日程？

一个经典策略是：先拿几家练手，再把目标公司集中安排，等待offer同时到来以争取更好的条件。但Alisa指出，这个方向虽正确，却有三个容易踩的坑。

精力是有限的。练得太多，等到真正心仪的公司排上日程时，人已经疲惫不堪。

公司是否有岗位名额、哪个团队在招人——这些外部因素，有时比准备的充分程度更关键。与其自行推算时间，不如提前与公司内部的朋友或HR沟通，获取一手信息。

HR很清楚候选人通常还在面试其他公司，因此在多数情况下，时间是可以协商的。当然，也要看公司，一些严格执行政策的HR，offer过期确实会作废。

如何拿到面试机会？

好的，注意事项都记下了。但关键的问题是——

Alisa给出的答案听起来有些老生常谈：在博士期间扎实做事，多交朋友，多合作。第一个面试机会，往往需要有人在公司内部帮你背书。因此，多参加会议、参与社交活动至关重要。

许多技术人对“社交”这个词抱有抵触情绪，认为它不够纯粹。但在Alisa看来，这再正常不过。求职期间，重新联系那些可能几年没说过话的朋友，这是普遍做法，而且往往是整个求职过程中一个意想不到的收获。

当然，这确实消耗心力。对于内向的人来说尤其艰难，Alisa承认自己也是如此。但通往顶级公司的道路，没有什么神秘的捷径。发送邮件、约咖啡聊天、向他人介绍自己的研究……这些常规操作，正是最有效的推进方式。

做好这些，才有机会进入面试环节。

AI面试的7类主题

Alisa将她经历的面试归纳为7个类别。

这是最常见的一类。让你实现某个架构、解码策略或传统ML算法，偶尔也会出现创意题。PyTorch必须熟练掌握，有时会要求只用NumPy（例如手写反向传播），但不需要记忆NumPy所有API。

本质上就是LeetCode。打好基础即可，ML Coding中的概念经常与此类题目重叠。

不写代码，完全是技术性对话。一种形式是围绕某个话题展开：如何设计实验解决特定问题？面试官会追问设计选择，给出假设性结果让你分析，再要求设计后续实验。另一种是快速问答：Positional Encoding有哪些方法？5D Parallelism是什么？PPO和GRPO的区别？前者考察思维方式，后者考察知识广度。

通常从介绍一个过去项目开始，然后深入讨论。面试官也可能询问简历上的其他论文。不需要死记每篇论文，背后的第一性原理更为关键：

建议根据目标公司的特点，调整自己的研究介绍。面试官都很疲惫，能帮助他们快速判断你的方向与公司是否相关，会大大加分。

常规的行为面试：遇到过最困难的项目是什么？与同事发生冲突如何处理？偶尔会涉及AI安全或社会影响的题目。看上去最人畜无害的环节，反而最容易翻车。Alisa第一场行为面试就吃亏了，她认为自己没问题、挺靠谱，便没有准备，结果面对最基础的题目大脑空白，只能即兴发挥。面试官事后淡淡地指出：“你没有回答这个问题。”因此，建议提前整理几个博士期间印象深刻的故事，面试时直接套用，切忌现场编造。

有些公司会单独设置数学面试，涵盖逻辑题到数学推导。建议复习概率、线性代数、微积分。

比学术Job Talk更短，聚焦于一篇论文或一个方向。Alisa的Job Talk全程围绕tokenizer展开——主要是一篇一作论文，顺带提及几篇合作论文和进行中的项目，因为主题恰好能串联起来。

端到端面试SOP

明确了7种面试类型，下一步就是针对性训练。这是最重要的冲刺阶段。Alisa形容这段日子让她仿佛回到本科——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

课程讲座全部刷一遍。这门课非常适合将碎片化的知识“连点成线”，强烈推荐。

建立全局观后，接下来是深挖细节。一个概念一个概念地啃，大量阅读博客和论文，并与ChatGPT、Claude交流。但不能停留在纸上谈兵，

。Alisa强烈建议反复练习这门课的：Transformer的实现和调试在面试中非常常见，将其练成肌肉记忆会带来巨大回报。练习时不要依赖AI，尽可能100%模拟真实面试环境。平时习惯了AI补全代码，到了禁止使用的考场，大脑很可能会一片空白。

当然，也不能死记硬背。每场面试都有自己的特点，从职位描述、公司方向、面试官的暗示到公司的技术声誉，大致可以推断出面试范围，从而进行针对性准备。接下来，就像准备期末考试一样拼命突击。但

。Alisa分享了一次血泪教训：一场技术面试前一晚疯狂背书，只睡了两小时，结果熬夜背的内容一个都没考到，反而因为严重缺觉导致大脑宕机，花了整整十分钟才解决一个简单的off-by-one错误。所以，。

谈薪很重要！！

如果一切顺利，恭喜拿下offer。但先别急着庆祝——

接下来是漫长且消耗心力的谈判拉锯战：与未来同事聊、与招聘经理聊、去公司参观、与HR极限拉扯，以及处理不完的邮件。谈判最难的地方在于，学校几乎从不教这个。坐在对面的HR，是比你更了解市场行情、谈判经验丰富百倍的资深人士。

有些心态平和的候选人可能会想：对薪资要求不高，差不多就行。但真相是，

有些HR甚至在尘埃落定后会坦言：“没想到你会直接接受我们的第一个offer。”因此，不要在临门一脚时亏待自己。在这个阶段多花几周时间，实际上等同于未来好几年的工资收入。

Alisa总结了一套自己的谈判SOP：

1、每次与HR通话前，明确写下

，将关键话术逐字写下来并背熟；

2、提前预判

，准备好应对策略；

3、最重要的一点：这个阶段

，尽可能获取真实的“市场数据”，让自己每一次报价都有据可依。

OMT

最后，让我们回到博客的开头。“OpenAI华人女博士”这个Title背后，并非始终光鲜。“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眼中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offer凯旋；即使身边最亲密的好友在找工作，也很少有人了解他们究竟经历了怎样的煎熬。

“不要和别人比”说起来简单，做起来很难。周围同学拿到神仙offer时，很难不暗暗比较。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，就像一边学习德扑的牌型规则，一边被推上牌桌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看法，人们会异常关注你的生活状态。在信息不完整的情况下做决定，令人倍感压力。

这也是Alisa写下这篇博客的原因。不求输出多么深刻的洞见，只希望让下一个处在类似位置的求职者，在晚上睡不着刷招聘信息时，看到这篇文章能稍微减轻一些焦虑。

就用她博客中的原话作为结尾吧：

希望你能找到快乐。

但如果没有，请记住，你并不孤单。