梭哈.AI (@SUOHA_AI) “想不想成为Anthropic 官方认证专家？学完这门课，马上领证变专家 Anthropic 官方推出” — TopicDigg

如果你想加入世界顶级的AI公司，这篇笔记能帮你少走很多弯路 Alisa Liu 是华盛顿大学（UW）的 NLP PhD 学生，她最近拿到了 OpenAI Research Scientist 的 offer，并分享了一篇非常实用的求职笔记 她是怎么备战的？ 先建立广度：把 Stanford CS336《Language Modeling from Scratch》全部 lectures 看完，这门课帮她把散落的知识点串成一个清晰的整体框架 再深度突破：一个概念一个概念深挖 —— 读 blog + paper + 大量和 ChatGPT/Claude 对话 + 从零实现代码 最关键的是：Transformer 的实现与调试要练到 muscle memory，并且完全关闭 AI 辅助练习 coding（因为真实面试时你必须自己写） 持续做结构化笔记（她有公开的 LLM Notes 可参考） 每个面试前做针对性突击复习，面试当天必须睡够觉（她第一次技术面试只睡 2 小时，结果发挥失常） 学习路径总结：广度先行（CS336）→ 逐个概念深度 + 动手实现 → 针对性面试前 cramming OpenAI面试主要考什么？ ML Coding（出现频率最高）：用 PyTorch 实现架构、decoding 策略、Transformer 等 General Coding：LeetCode 风格题目 Technical Discussion：实验设计讨论 + 快速概念问答（positional encoding 的不同方式、parallelism、PPO vs GRPO 等） Research Discussion：讲自己的项目、insight 和未来方向 Behavioral：提前把 PhD 经历整理成故事（她第一场 behavioral 直接翻车，因为没准备） Math + Job Talk（聚焦自己最核心的方向） 如果你想准备 OpenAI / 类似 lab 的面试，必须精通这些资源 以下是她实际使用的学习资源： 1. 斯坦福大学的“从零开始的语言建模”课 2. The Illustrated GPT-2（Jalammar） 用可视化方式快速理解 GPT-2 的内部机制，适合建立直觉 3. Self-Attention & Transformers（CS224n PDF） 深入理解自注意力机制的核心原理 4. Backpropagation（CS231n） 手写 backward pass 的基础 5. Introduction to Policy Gradient for LMs 理解语言模型的策略梯度方法 6. Lightweight Guide to understanding GRPO and RL principles 快速掌握 GRPO（近期 RLHF 相关的重要概念） 7. How to Scale Your Model（JAX scaling book） 理解模型 scaling 的工程与理论要点 额外高频练习： LeetCode（常规 + ML 相关题） 反复从零实现 Transformer（无 AI 辅助） 她的 LLM Notes（学习方法参考）：