OpenAI面试流程，分阶段解析

你想要一份阶段清单，诚实地说，这份清单必须附带一个提醒。本节给出候选人反映最一致的模式，以及你应该自行核实而非全盘相信的原因。OpenAI 发展迅速，扩张迅速的招聘流程也会经常被调整。

• 招聘官筛选。了解职位、团队、级别，以及你将从事的工作。可以在这一步询问你的面试会安排哪些轮次。
• 技术筛选。在真实运行环境中进行实际编码，重点在于写出能跑起来的东西。
• 带回家作业或限定范围的项目。许多工程岗位都会有，通常耗时几个小时，并附带一份书面总结。
• 现场轮次。通常结合编码、系统或机器学习设计，以及对带回家作业的复盘与追问。
• 研究讨论。针对研究岗位，会深入探讨你过去的研究成果，而不是设计题。
• 使命与价值观对话。为什么选择这份工作，以及你如何看待负责任地部署强大系统。

把它当作一张地图，而不是日程表。如果你想对比更稳定的流程，可以参考 公司面试流程 专题。

据反映，考察的重点是贴近实际工作的任务：写出能运行的代码、阅读陌生的接口、在限定时间内做出可用的功能。这就改变了你应该如何准备。快速背出教科书算法的重要性，不如熟悉自己的开发环境、能直接读懂陌生文档、并且边写边测试而不是最后才测试。

这也改变了沉默的代价。在实践类轮次中，如果面试官听不到你的思路，在代码跑起来之前几乎没有什么可以评分。说出你接下来要尝试什么、为什么这么做，不是凑字数，而是大部分的评分依据。

一位从基础设施岗位转型的机器学习工程师，在 OpenAI 筛选面试前花了一个月刷算法题，结果却在带回家作业中吃了苦头——那份作业主要要求她拼接一个陌生的 API，并用书面形式为设计辩护。刷题并非白费，只是练错了技能。大声排练讲解、并在被打断的情况下继续说下去，正是 模拟面试 练习模式的用途所在。

这一轮是真实的考察，把它当成寒暄闲聊的候选人往往回答得很空泛。你不需要一篇立场文件，你需要的是具体、诚实地说明你为什么想做这份工作，以及你如何看待自己所构建之物的后果。

• 有一个具体的理由。一个你想解决的具体问题，胜过对这个领域泛泛的热情。
• 带一个你曾经做过的真实取舍。比如你曾放缓过一次发布、加过一道安全防线，或对某个上线决定提出过异议。
• 阅读公开发表的资料。能够就公司自己公开表明的立场进行讨论，是基本要求，而不是加分项。
• 坦诚面对不确定性。承认自己不知道的地方，比一种经不起追问的排练式自信更让人信服。

整个流程中的规律都是一样的：一个你已经大声说出来过一次的答案，明显好过一个你只在脑子里想过的答案。

准备阶段很直接。排练研究成果的讲解、针对带回家作业的追问进行演练、练习使命对话，这些都是常规的准备工作，而大声说出来这一步，正是大多数候选人会跳过的部分。

面试过程中的实时辅助则是一个更狭窄的问题，取决于具体轮次。对话式的视频通话和共享屏幕的编码练习是不同的情况，而带回家作业通常都会附带明确规则，说明你可以使用哪些工具。请阅读那些规则——它们才是那一轮的真实答案，而不是任何供应商的说辞。

SubcueAI 提供两种实时辅助形态：原生的 macOS 与 Windows 桌面应用，以及用于浏览器标签页通话的浏览器扩展侧边栏，二者都不会以会议机器人的身份加入通话，也不会向会议页面注入任何内容。二者都无法在共享屏幕、录制轮次或公司托管设备上蒙混过关。这些限制在 可检测性 专题中有清楚说明。