刚结束 OpenAI 的面试，整体感受是：强度很高，但不虚。整个 OpenAI 面试流程 并不是靠刷题就能覆盖的那种，而是从理论理解、工程能力到思维方式，对候选人进行一次完整的考量。背景简单说下：全程线上，一共 4 轮，节奏偏快，但每一轮都挺有针对性。
面试流程 & 实际体验
1. Recruiter Chat
这一轮不像传统 HR 面，更像是一个技术背景很强的人在确认你到底对什么感兴趣、为什么做这些事。
问得比较多的是：
- 最近一次让你投入最多精力的 technical deep dive 是什么？
- 当时你卡在哪，怎么走出来的？
不太关心结果多牛，反而一直追问你是怎么想的、为什么这么选。如果只是照着 blog / paper 复现，基本会被问穿。
参考回答：
我比较享受那种从一个模糊现象出发，一步步把问题拆清楚的过程。相比单纯做 feature，我更容易被“系统为什么会这样表现”这类问题吸引。最近一次让我投入最多精力的 deep dive，其实就是在排查一个模型在规模稍微上来之后，性能和稳定性明显偏离预期的问题。那次让我意识到，如果只停留在“模型层面理解”，很多问题是解释不通的，必须往系统和实现细节里走，这也慢慢影响了我后面对项目的选择方向。
2. Coding + ML Debug
这一轮是我觉得最有特色的一轮。
不是 LeetCode，也不是让你手写 Transformer，而是围绕真实 ML 工程问题展开，比如：
- 模型权重迁移时 layer 对不上，你会怎么快速定位？
- 给你一个不太理想的训练循环，让你当场改成更 memory-efficient 的版本
代码量不大，但非常考验：你是不是写过真实训练代码，你有没有踩过坑，你是不是知道为什么这么写。
参考回答：
我一般不会一上来就改代码，而是先确认异常是“趋势问题”还是“偶发问题”。如果是训练相关的问题，我会先看 loss 和关键指标的整体走势，再结合日志确认是不是某个阶段开始出现异常；如果是推理或部署问题，我会优先确认输入分布和资源使用有没有发生变化。在代码层面，我会尽量通过控制变量的方式定位，比如只改 batch size、不动模型结构，或者只替换一个模块，观察系统行为的变化。
对我来说，debug 更像是在验证假设，而不是快速 patch。
3. ML Deep Dive / Research Chat
基本完全围绕你简历上的项目展开，而且是往细节里钻。
常见追问包括：
- loss 曲线异常波动时，你的 debug 顺序是什么？
- 为什么当时选这个 loss / optimizer / quantization 方案？
- KV cache、量化、吞吐和延迟之间你怎么权衡？
参考回答（为什么当时选这个 loss / optimizer / quantization 方案？）：
当时做这个选择，主要基于两个考虑：一是理论上它能解决我们遇到的核心瓶颈，二是工程成本在可控范围内。但实际跑起来之后，效果并没有完全符合预期，这也是我后来花时间重新分析的原因。我当时的处理方式是先确认假设本身有没有问题，再去看实现细节是否引入了额外噪声。如果确认方向是对的，但效果不稳定，我会优先从数据分布、优化过程和系统约束这几个角度去找原因，而不是立刻换方案。
4. System Design + Collaboration
偏向真实场景下的系统设计，而不是抽象框架图。
会让你在约束条件下设计一个可扩展的 LLM 服务，同时讨论当研究目标与工程成本发生冲突时如何做取舍。除了技术能力，也会关注你在复杂环境中的沟通方式和决策逻辑。
参考回答
我做系统设计时通常先明确目标和约束，比如当前是更看重延迟、吞吐还是成本，这会直接决定后续取舍，而不是一上来画完整架构。在实现上我会尽量模块化，把请求调度、模型执行和缓存解耦，保证在高并发下可以通过批处理和异步调度提升资源利用率，同时用限流和优先级机制控制尾延迟。当研究收益和工程成本冲突时，我会先量化 trade-off，再决定是否做分场景或小范围验证，而不是一次性全量上线。协作层面，我会把决策依据和回退条件讲清楚，确保团队在同一前提下做判断。
一些真实的准备感受
Debug 能力至关重要，面试更关注 ML + 系统级别的定位和验证问题能力，而不是单纯写 trick。对自己的项目要非常熟悉，每个设计选择都能解释清楚：为什么这么做？备选方案是什么？如果重做会改吗？可以大胆提出假设，但关键是能根据反馈快速调整。刷题有用，但不够，核心还是理解模型在真实系统中的行为并能 debug。整体来说，OpenAI 想找的是能把前沿研究稳定落地的人。强度高，但聊起来很过瘾。
写在最后：关于准备这类高强度面试
如果你在准备这类高强度技术面试时感觉把握不大，尤其是卡在项目深挖、系统取舍或临场表达上，其实很常见。我们这边也提供各大厂岗位的 面试辅助 ，过去已经陪伴数百名学员顺利走到 offer 阶段，积累了不少真实面试反馈。有需要的话，欢迎联系我们。
