57场面试杀进OpenAI！华人博士开源「AI面经」，含泪推荐

摘要： 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...

来源：量子位 | 原文链接

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：

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。