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This article compiles the job-seeking experience of Chinese PhD Alisa Liu, who landed at OpenAI after 57 interviews, covering strategy, preparation for seven types of interviews, negotiation tips, and mindset management. 
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> 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。
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。 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……
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。
Alisa把她经历的面试归纳为7类。
!Image 9 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」：
1、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；
2、提前预判对方可能抛出的问题，想好应对策略。
3、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