57场面试杀进OpenAI！华人博士开源「AI面经」，含泪推荐

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 57场面试杀进OpenAI！华人博士开源「AI面经」，含泪推荐 Jay 2026-06-23 15:31:30 来源： 量子位 希望你能找到快乐 Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 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。 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。 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。 端到端面试SOP 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 ：