剛結束 OpenAI 的面試，整體感受是：強度很高，但不虛。整個 OpenAI 面試流程 並不是靠刷題就能覆蓋的那種，而是從理論理解、工程能力到思維方式，對候選人進行一次完整的考量。背景簡單說下：全程線上，一共 4 輪，節奏偏快，但每一輪都挺有針對性。
面試流程 & 實際體驗
1. Recruiter Chat
這一輪不像傳統 HR 面，更像是一個技術背景很強的人在確認你到底對什麼感興趣、為什麼做這些事。
問得比較多的是：
- 最近一次讓你投入最多精力的 technical deep dive 是什麼？
- 當時你卡在哪，怎麼走出來的？
不太關心結果多牛，反而一直追問你是怎麼想的、為什麼這麼選。如果只是照著 blog / paper 復現，基本會被問穿。
參考回答：
我比較享受那種從一個模糊現象出發，一步步把問題拆清楚的過程。相比單純做 feature，我更容易被“系統為什麼會這樣表現”這類問題吸引。最近一次讓我投入最多精力的 deep dive，其實就是在排查一個模型在規模稍微上來之後，效能和穩定性明顯偏離預期的問題。那次讓我意識到，如果只停留在“模型層面理解”，很多問題是解釋不通的，必須往系統和實現細節裡走，這也慢慢影響了我後面對專案的選擇方向。
2. Coding + ML Debug
這一輪是我覺得最有特色的一輪。
不是 LeetCode，也不是讓你手寫 Transformer，而是圍繞真實 ML 工程問題展開，比如：
- 模型權重遷移時 layer 對不上，你會怎麼快速定位？
- 給你一個不太理想的訓練迴圈，讓你當場改成更 memory-efficient 的版本
程式碼量不大，但非常考驗：你是不是寫過真實訓練程式碼，你有沒有踩過坑，你是不是知道為什麼這麼寫。
參考回答：
我一般不會一上來就改程式碼，而是先確認異常是“趨勢問題”還是“偶發問題”。如果是訓練相關的問題，我會先看 loss 和關鍵指標的整體走勢，再結合日誌確認是不是某個階段開始出現異常；如果是推理或部署問題，我會優先確認輸入分佈和資源使用有沒有發生變化。在程式碼層面，我會盡量透過控制變數的方式定位，比如只改 batch size、不動模型結構，或者只替換一個模組，觀察系統行為的變化。
對我來說，debug 更像是在驗證假設，而不是快速 patch。
3. ML Deep Dive / Research Chat
基本完全圍繞你簡歷上的專案展開，而且是往細節裡鑽。
常見追問包括：
- loss 曲線異常波動時，你的 debug 順序是什麼？
- 為什麼當時選這個 loss / optimizer / quantization 方案？
- KV cache、量化、吞吐和延遲之間你怎麼權衡？
參考回答（為什麼當時選這個 loss / optimizer / quantization 方案？）：
當時做這個選擇，主要基於兩個考慮：一是理論上它能解決我們遇到的核心瓶頸，二是工程成本在可控範圍內。但實際跑起來之後，效果並沒有完全符合預期，這也是我後來花時間重新分析的原因。我當時的處理方式是先確認假設本身有沒有問題，再去看實現細節是否引入了額外噪聲。如果確認方向是對的，但效果不穩定，我會優先從資料分佈、最佳化過程和系統約束這幾個角度去找原因，而不是立刻換方案。
4. System Design + Collaboration
偏向真實場景下的系統設計，而不是抽象框架圖。
會讓你在約束條件下設計一個可擴充套件的 LLM 服務，同時討論當研究目標與工程成本發生衝突時如何做取捨。除了技術能力，也會關注你在複雜環境中的溝通方式和決策邏輯。
參考回答
我做系統設計時通常先明確目標和約束，比如當前是更看重延遲、吞吐還是成本，這會直接決定後續取捨，而不是一上來畫完整架構。在實現上我會盡量模組化，把請求排程、模型執行和快取解耦，保證在高併發下可以透過批處理和非同步排程提升資源利用率，同時用限流和優先順序機制控制尾延遲。當研究收益和工程成本衝突時，我會先量化 trade-off，再決定是否做分場景或小範圍驗證，而不是一次性全量上線。協作層面，我會把決策依據和回退條件講清楚，確保團隊在同一前提下做判斷。
一些真實的準備感受
Debug 能力至關重要，面試更關注 ML + 系統級別的定位和驗證問題能力，而不是單純寫 trick。對自己的專案要非常熟悉，每個設計選擇都能解釋清楚：為什麼這麼做？備選方案是什麼？如果重做會改嗎？可以大膽提出假設，但關鍵是能根據反饋快速調整。刷題有用，但不夠，核心還是理解模型在真實系統中的行為並能 debug。整體來說，OpenAI 想找的是能把前沿研究穩定落地的人。強度高，但聊起來很過癮。
寫在最後：關於準備這類高強度面試
如果你在準備這類高強度技術面試時感覺把握不大，尤其是卡在專案深挖、系統取捨或臨場表達上，其實很常見。我們這邊也提供各大廠崗位的 面試輔助 ，過去已經陪伴數百名學員順利走到 offer 階段，積累了不少真實面試反饋。有需要的話，歡迎聯絡我們。
