OpenAI面試流程，分階段解析
作者 Aaron Cao · 更新於
候選人普遍反映流程包括：招聘官篩選、實際編碼測試、許多工程崗位還有帶回家作業或專案輪次，隨後是線上現場面試，綜合考察編碼、設計或研究深度，以及使命契合度的對話。隨著團隊擴張，細節變化很快。
OpenAI面試流程通常包含哪些階段？
你想要一份階段清單，誠實地說，這份清單必須附帶一個提醒。本節給出候選人反映最一致的模式，以及你應該自行核實而非全盤相信的原因。OpenAI 發展迅速，擴張迅速的招聘流程也會經常被調整。
- 招聘官篩選。瞭解職位、團隊、級別，以及你將從事的工作。可以在這一步詢問你的面試會安排哪些輪次。
- 技術篩選。在真實執行環境中進行實際編碼，重點在於寫出能跑起來的東西。
- 帶回家作業或限定範圍的專案。許多工程崗位都會有，通常耗時幾個小時，並附帶一份書面總結。
- 現場輪次。通常結合編碼、系統或機器學習設計，以及對帶回家作業的覆盤與追問。
- 研究討論。針對研究崗位，會深入探討你過去的研究成果，而不是設計題。
- 使命與價值觀對話。為什麼選擇這份工作，以及你如何看待負責任地部署強大系統。
把它當作一張地圖，而不是日程表。如果你想對比更穩定的流程，可以參考 公司面試流程 專題。
為什麼編碼輪次偏重實踐，而非演算法？
據反映，考察的重點是貼近實際工作的任務：寫出能執行的程式碼、閱讀陌生的介面、在限定時間內做出可用的功能。這就改變了你應該如何準備。快速背出教科書演算法的重要性，不如熟悉自己的開發環境、能直接讀懂陌生文件、並且邊寫邊測試而不是最後才測試。
這也改變了沉默的代價。在實踐類輪次中，如果面試官聽不到你的思路，在程式碼跑起來之前幾乎沒有什麼可以評分。說出你接下來要嘗試什麼、為什麼這麼做，不是湊字數，而是大部分的評分依據。
一位從基礎設施崗位轉型的機器學習工程師，在 OpenAI 篩選面試前花了一個月刷演算法題，結果卻在帶回家作業中吃了苦頭——那份作業主要要求她拼接一個陌生的 API，並用書面形式為設計辯護。刷題並非白費，只是練錯了技能。大聲排練講解、並在被打斷的情況下繼續說下去，正是 模擬面試 練習模式的用途所在。
如何準備使命與安全方面的對話？
這一輪是真實的考察，把它當成寒暄閒聊的候選人往往回答得很空泛。你不需要一篇立場文件，你需要的是具體、誠實地說明你為什麼想做這份工作，以及你如何看待自己所構建之物的後果。
- 有一個具體的理由。一個你想解決的具體問題，勝過對這個領域泛泛的熱情。
- 帶一個你曾經做過的真實取捨。比如你曾放緩過一次釋出、加過一道安全防線，或對某個上線決定提出過異議。
- 閱讀公開發表的資料。能夠就公司自己公開表明的立場進行討論，是基本要求，而不是加分項。
- 坦誠面對不確定性。承認自己不知道的地方，比一種經不起追問的排練式自信更讓人信服。
整個流程中的規律都是一樣的：一個你已經大聲說出來過一次的答案，明顯好過一個你只在腦子裡想過的答案。
AI輔助在這個流程中處於什麼位置？
準備階段很直接。排練研究成果的講解、針對帶回家作業的追問進行演練、練習使命對話，這些都是常規的準備工作，而大聲說出來這一步，正是大多數候選人會跳過的部分。
面試過程中的實時輔助則是一個更狹窄的問題，取決於具體輪次。對話式的視訊通話和共享螢幕的編碼練習是不同的情況，而帶回家作業通常都會附帶明確規則，說明你可以使用哪些工具。請閱讀那些規則——它們才是那一輪的真實答案，而不是任何供應商的說辭。
SubcueAI 提供兩種實時輔助形態：原生的 macOS 與 Windows 桌面應用，以及用於瀏覽器標籤頁通話的瀏覽器擴充套件側邊欄，二者都不會以會議機器人的身份加入通話，也不會向會議頁面注入任何內容。二者都無法在共享螢幕、錄製輪次或公司託管裝置上矇混過關。這些限制在 可檢測性 專題中有清楚說明。