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「这是目下互联网上老诚的机器学习口试指南。」

工程师 Vaishinavi 在 上对篇近期上线的博客著作作念出了如斯评价。而这篇著作来自行将加入 DeepMind 任职推敲科学的牛津大学统计学博士生 Silvia Sapora，况且领有帝国理工学院诡计机科学等荣誉工程硕士学位。

值得细心的是，求职中，她完成口试的公司均向她发出了 Offer，包括 DeepMind、Isomorphic Labs、Cohere、Meta 以及仍处于隐身情景的创业公司；终，她采纳了 DeepMind。

是的，她不是某公司的庆幸儿，而是把顶 AI 实验室的口试进程完竣跑通了遍，而且是多遍。

在这篇博客中，她把这段资历原原原土产货写了出来。况且，这并非份「我作念对了什么」的告捷学复盘，而是份带着挫败、失眠和自我怀疑的过程记载。

要知谈，对于许多机器学习推敲者而言，顶实验室的求职口试像只黑箱：论文要发到什么程度，口试究竟考什么，准备是否有条可复用的旅途？

Silvia Sapora 的回答并不讨巧。她先给出了个弥散现实的门槛：若想踏实获取头部实验室的回信，闲居需要 3 篇以上作论文，再加上段实习或业界资历；而真实决定去留的，常常是简历投出之后那连串压、具体的时代口试。

著作中，她也共享了我方的口试准备技巧、心态乃至谈判技巧，可以说既有时代也有战略。

时代上，她淡薄以岗亭为中心准备：刷约 150 谈中等难度算法题，亲手制作学问卡片，并在限时条款下从罢了 Transformer、细心力机制、Flash Attention 及反向传播；口试前还可让大模子上演口试官，进行针对模拟。

战略上，她盘问了大厂与创业公司的弃取、股权薪酬的真实风险、若何安排多个进程的时候窗口，以及谈薪时竞争 Offer 的践诺作用。

热切的是，她坦率写下失眠、恶心、口试中大脑片空缺的时刻，并请示读者：次口试的阐述，并不界说个推敲者的价值。

追忆起来，这篇博客很好地展示了机器学习岗亭口试中那粗砺、令东谈主惊慌的面，但对于正在准备叩开顶实验室大门的推敲者，这大约比任何份题库齐有效。

机器之心编译了这篇博文，以飨读者。

机器学习求职口试：终指南

我如安在机器学习博士毕业后找到推敲科学岗亭

我想，写下我方在机器学习博士毕业后寻找推敲科学使命的资历大约能匡助到些东谈主。

对于这件事的府上险些为；在我刚开动求职时，我相配但愿有东谈主照旧写过这样篇著作。论你正在求职，照旧只是探究开动准备，但愿它齐能派上用场。

总体而言，我的求职过程很告捷：我完成口试的每公司齐给了我 Offer，包括 DeepMind（我接纳了）、Isomorphic Labs、Cohere、Meta，以及隐身的创业公司。另稍作阐明：Anthropic、Mistral 和 TeslaAI 也恢复了我，但恢复得太晚，我莫得走完那些进程。ReflectionAI 是唯真实拒我的公司：他们不探究我担任推敲科学，却将我转到了工程岗亭进程。

我央求的大多数公司齐邀请了我口试，例外是 SpaceXAI、Waymo 和 Wayve。SpaceXAI 那次，我照实让位一又友以打趣的式帮我写了央求，但我以为也没那么糟。至于 Waymo 和 Wayve：我很可爱自动驾驶汽车。博士期间，我每六个月就向 Waymo 投次（先投实习，再投全职），次恢复也充公到，尽管同实验室的东谈主能得到恢复。

Waymo，如若你在读这篇著作，我满足见原你。我那些「意满满」的求职信可齐是艺术品。你们可以通过系统里照旧存着的邮箱，屡次磋磨我。

获取口试契机

拿到口试契机本人就挺难。如若你在这步受阻，可用的筹码也等于那些常见项：多论文、热点的推敲向，以及好的实习资历。你可以参考我网站上的简历；肤浅说，我博士期间有 4 篇作或共同作论文，发表在 ICLR、NeurIPS 和 ICML，推敲既包含 LLM、强化学习等热点向，也包含元学习、进化战略等较时常髦的向。

我还曾在 Apple 实习，并有在 Meta 担任软件工程师的业界资历。如若定要给个和鄙俚基准：3 篇以上作论文，加至少段实习或业界岗亭资历，似乎是踏实获取顶实验室回信的门槛。

不外，如若你照旧能拿到口试，多论文在此刻就帮不上忙了。你得通过口试，而且口试官常常以至不会看你的简历。因此，别再把细心力放在推敲和论文上，开动准备口试吧！我相识那种想拖拖的神色，但你长期不会以为我方「准备好了」，是以当今就开动吧。

还有几个值得了解的细节：求职信、内、冷邮件，以及 LinkedIn/X

LinkedIn/X。许多公司会在这里发布职位，尤其是实习岗亭，有时这以至是唯央求渠谈。你必须填写帖子相连中的 Google 表单，央求才算持重提交。关注你感敬爱公司里那些令你钦佩的东谈主，别错过契机。

内。有固然好，但不是必需品。在 DeepMind，我有两个岗亭拿到了内，三个莫得；终，得到口试邀请的是个有内的岗亭和个莫得内的岗亭。在 Anthropic，我滥觞毫音讯，直到发现位前共事刚加入那儿，于是请他帮我内。因此，有契机就争取，但不要因为莫得内而废弃央求。

冷邮件。径直给招聘司理或团队成员发邮件（如若你知谈他们是谁）闲居会受到宽待。别只是相通简历内容（简历可以作为附件），要愚弄邮件阐明：为什么你适合这个特定团队，以及他们的使命有什么真实眩惑你的地。比如在 DeepMind，我给招聘司剪发过邮件，他很兴，也恢复了我。

另个岗亭的招聘司理曾在 X 上明确饱读吹大给他发邮件……但我其时正忙着另个团队的口试，实在懒得作念这件事。尽管没发邮件，我终照旧得到了他们的口试。

求职信。它很少是硬要求，但旦要求，就值得崇拜写。委派，看在我珍重的切的份上，不要径直让 Claude、Gemini 或 ChatGPT 替你写。你可以先我方写，再让它们润，这没问题；但请让你的个与温雅在信里走漏来。

公司采纳：创业公司照旧大厂

论断是：取决于你。任何我能写出的泛泛好坏表，齐不如你的践诺情况有劝服力。不外，以下是几个主要身分。

寻找创业公司难，莫得个汇聚的搜索进口。问问实验室同学、一又友和前共事……口碑传播是找到你推敲域质创业公司的佳式。同期，由于它们难被发现，这些岗亭的竞争闲居也没那么强烈。

创业公司的口试进程各别大。大厂有极端可预测的结构，创业公司则各有玩法。平均难度大致极端，但波动大。属意口试进程显现出的公司信息：如若它得过于肤浅，也许是在示意你真实要作念的使命并不复杂。和口试样，我认为创业公司的使命质地与东谈主员质地，比大厂有大的差。

使命本人双方齐可能好。在合适的创业公司，你作念的推敲可能比大实验室任何项目齐真义、有影响力；但它也可能带来大压力、多你本来没算承担的工程与基础设施使命，以及闲居变化的推敲议程。口试时要发问：谁决定推敲先？盈利旅途是什么？竞争敌手是谁？如若 OpenAI 来日醒来决定作念相似的事，会奈何？

成漫空间也不同。创业公司闲居能让你快成长、承担职守并塑造使命向。在大实验室里你是许多东谈主中的个；在创业公司里，你会眼。这可能很热切（对我来说等于如斯）。

简历的辨识度相似热切。简历上的 OpenAI 或 Anthropic，任何东谈主眼就懂；没东谈主听过的隐身创业公司，则需要稀奇解释。这不是避独创业公司的原理（如若你有创业者气质，那是另回事），但坦荡说，值得纳入考量。

至于「踏实」，我不算用它作为论据。夙昔几年，大厂照旧屡次眼齐不眨地大规模裁人；哪条路齐不是百分之百安全。

薪酬阐明：甘休股票单元（RSU）与期权

我花了无语地长的时候才弄懂这个问题，是以试着替你免却困惑。这里谈的是英功令律和税务。

RSU（大厂较常见）是按包摄时候表给你的真实公司股票。包摄后衡阳不锈钢保温工程，你可以出或持有。大致半闲居会立即出以交纳所得税（没错，这会让 23 岁、次收到 Meta 股票的我大吃惊：RSU 被作为收入）。

期权（创业公司较常见）则不是股票。它是以固订价钱 X 买入股票的职权，不论其时市集价钱 Y 是若干。若 Y 大于 X，太好了：你可以行权，以 X 买入、以 Y 出，赚取差价；若 Y 小于 X，期权就文不值。

接下来狂。期权闲居会在你下野 90 天后到期。如若公司尚未上市，你买入后法出股票，这意味着你可能不得不以现款支付 X × 期权数目来行权，却法保证将来定能掉。况且在英国，你行权，即使股也没、还没见到分钱，也要就 Y−X 的差额交纳所得税。

是以，如若你在创业公司使命两年后离开、决定行权，而公司尚未上市，那么你要先支付：买股票的成本（X × 期权数目），再加上账面收益的所得税（(Y−X) × 期权数目 × 税率）。而你还莫得赚到任何钱。

还有几点补充：多数公司提供现款行权，你交回部分期权，来支付其余期权的行权成本；许多公司也会有流动事件，回购部分股票。但请记着，每轮融资齐会稀释你的股份；过需缴所得税部分的收益还要再缴成本利得税（约 20）。流动事件给股票的估值闲居也低于公司的官估值。

追忆：当招聘报出个包含创业公司股权的总薪酬数字时，端正地浅笑，并在心里大幅折。可能的情形是：你来岁不会退休。不外，祝你好运。

口试结构

多数公司的结构大体交流，只是各门径权重收支很大。

招聘初筛。闲居是场安稳、风险很低的聊天。它让你展示我方的妙技与职位联系，也讲明你照实了解并能评述署有我方名字的论文。

时代口试。这是进程主体，亦然准备热切的部分。凭据公司不同，展望会有 3 至 8 轮：

编程：LeetCode 作风题目，闲居为中等或贫穷难度。

机器学习编程与调试：罢了细心力机制、写反向传播、找出教导轮回中的 Bug。

机器学习学问：基础、表面、应用机器学习与系统联想。

步履口试。它分为两类：经典步履问题，如「说说你与东谈主发生突破的次资历」「说说你收到反馈的次资历」；以及推敲作风口试，如「你对哪些议题感敬爱」「你认为域会若何发展」。它们比时代口试安稳，但千万别低估，也要崇拜反念念并准备谜底。

我若何准备：时代

这是要道部分！别跳过。我果断些其秀的推敲者，只是因为莫得准备口试而被拒。日常从事机器学习，与能从罢了细心力机制、反向传播，或编写 Flash Attention，是两回事。至少留出个月进行步调学习。

个对我有匡助的元战略是：我险些不作念泛泛的准备，大部分时候齐针对下场具体口试或公司。这让我注，也让行将被问到的材料在脑中保持簇新（这对像金鱼样忘记的我至关热切）。到后，你归正会掩饰大部天职容。但我也知谈有东谈主偏好其他战略，是以按适合你的式来。

走完整个这个词口试之旅后，我整理了份极端的资源与战略目次，底下会共享。是的，内容好多。但机器学习推敲科学/工程师口试的现实是：你可能被问到任何东西，从过拟合这类基础倡导，铁皮保温到 LeetCode，从罢了 Transformer，到极端当代的具体架构问题，举例 Griffin、TransformerXL、S4。这个列表响应的恰是这样的跨度。

抽认卡

适用于机器学习基础、应用机器学习和推敲盘问。我先试了 Anki，但不顺应；实体抽认卡对我有得多。热切的是，亲手写卡的过程本人等于半学习，不要只下载别东谈主的卡组。文末会相连我完竣的主题列表，供你作为启航点。温习时要保持好奇：多问我方问题，并确保真实相识每个主题。

学习时，我屡次问过我方些问题，自后照实在口试中被问到。提前搞定狐疑好。

用大谈话模子模拟口试（Claude/Gemini）

每场口试前，我齐会把岗亭、口试和公司的态状贴给今日可爱的大模子（闲居是 Claude），让它来口试我。锻真金不怕火问题和真实口试问题之间的重合频率得惊东谈主。我淡薄每场口试齐这样作念。如若难度不合，就新开对话，明确地阐明你的水平与布景。

我认为 Claude 适合学习，它的反馈闲居也相比公正；Gemini 有点太会夸东谈主了（「他们能口试你是他们的庆幸」——Gemini 如是说）。

LeetCode / NeetCode

至少完成 Blind 75；如若过剩力，再作念 NeetCode 150，放在中等难度题。每谈题齐尽量得到解；TwoSum 的 O(N²) 解法不算真实解出来。不要在贫穷题上花太多时候。如若你以前没刷过 LeetCode：开动时会很痛苦，会以为我方很笨，这是正常的，也会夙昔。到 100 题时，你会自信得多。

务必掌持基础模式（DFS、BFS、图、回溯、动态经营、二分查找等），并确保我方能又快又有主理地罢了它们。中等题贪图是在 20 分钟或短时候内完成。若卡住过 15 分钟，就看解答、相识、记号为待温习，然后无间往下。广度比度热切！我总计作念了约 150 谈中等题。

册本

Chip Huyen 的《Designing Machine Learning Systems》：掩饰许多你会碰到的基础与应用机器学习问题。划并作念条记。

《JAX Scaling Book》：晦气的是我在口试后才发现它，但它很秀；如若其时知谈，我会深广使用。

Sutton 与 Barto 的《Reinforcement Learning》：只荐给强化学习生人；如若你已在这个域使命，我以为它有些过量。

课程

线代数：Gilbert Strang 在 YouTube 上的课程。用 2 倍速可在天内看完竣套（我可能是教会之谈）。他是我本科线代数能通过的唯原因。愿他再活 91 年。

扩散/流匹配：MIT 和 Stanford 的课程齐可以，但数学较重。如若你莫得在这个向积作念推敲，问题很可能相比浅，因此掌持层直观并记着基础即可，举例扩散 SDE 与流匹配 ODE。

机器学习编程与调试

这是我找到质资源少的部分，亦然践诺教会热切的部分。调试口试尤其难练，大模子在被要求时也法踏实生成弥散委果的 Bug 代码。复查你我方的代码库（或一又友的）大约是佳法。DeepML 有些好题，但也有许多用的题；我还发现 Tensor Puzzles 很有匡助。你应达到的基准是：

端到端罢了个 Transformer；

罢了因果细心力、交叉细心力和自细心力；

罢了 Flash Attention；

罢了细心力的反向传播；

罢了 MLP 的前向与反向传播；

用 PyTorch 或 JAX 罢了个采纳 SGD 的肤浅教导轮回。

如若能在时候压力下从完成这些，你的情景就很好。

我若何准备：情愫

我弗成代表整个东谈主，但对我来说，这个进程险些耗尽了我的韧。我夙昔直很擅长应付口试和检察，也没什么超过战略……此次不是。

如若你的情愫情景没问题，可以跳过这节。我不想在本来莫得惊慌的地种下惊慌。

先说实用层面

我大的问题是寝息：口试前晚睡不好；当你周有 10 场口试时，这会变成严重问题。我也吃不下东西，口试前看到食品就恶心。我的搞定主义是灌下好几升可乐来补糖。我不宣称这是佳案，但这是我其时能预想的好主义。

除了生涯，我淡薄：步调贯通、固定的晚间进程，以及不要把我方与酬酢苦恼。口试前跑步很帮我，它花消了垂危能量，也让我重置念念绪。（如若这样作念，请放安稳并摄入弥散碳水。）勤劳的几周里，我章程我方惟一二天早上没口试，晚上就和一又友吃饭。这对我很有匡助。

口试前典礼

我发现，固定的口试前典礼很能带来劝慰。我会在布景里放上簇新花朵（收到过不少推奖），化妆（把细心力放在别的事上会儿，很削弱——男一又友也许可以试试护肤），再看几段固定的「劝慰」。

我的轮播清单包括 Alysa Liu 的名堂溜冰与东谈主生感悟，以及经典的《指环》片断。如若你还想要多健康进取的荐，可以邮件问我。

难的部分

到某个阶段，惊慌对我的绝交照旧过准备不及。口试中，我偶尔会片刻大脑片空缺。我照实想过在过程中开动心情疗，但还没来得及就没时候了。回头看，这种反念念在开动前有效：了解我方的触发点、我方与失败的关系、我方的价值感究竟系于何处。这样就不必像我样，在战火中才发现这些问题。不荐，哈哈。

但这也引向我想说的点：这些口试不会决定你作为个东谈主的价值。（我知谈几个月前的我看到这句话会翻冷眼，但它是果真！）这个过程本色上带有当场，有时六合还很有幽默感。DeepMind 口试今日早上，我凌晨 5 点满身盗汗醒来，片刻想起没温习主题 X。

我提起手机，让 Claude 帮我追忆主题 X，然后无间睡。早上 9 点过问口试时，口试官说：「你对主题 X 了解什么？」我不是说有神；但如若有，那天祂然站在我这边。不外，你也可以有阐述不好的日子。在口试里没能解释为什么正向 KL 是均值掩饰、反向 KL 是众数寻求，并不会让你成为个糟糕的机器学习推敲者。

我曾在两篇不同论文中处理过正向与反向 KL，却正好把这个问题答，过后哭得很惨。你会搞，以至会在我方明明懂的东西上搞；这不过失。

对我有匡助的书

以下册本不门针对口试惊慌，但有助于处理底层的心态问题：

《The Now Habit》（Neil Fiore）

《The Gifts of Imperfection》（Brené Brown）

《Mindset》（Carol Dweck）

《The Tyranny of Merit》（Michael Sandel）

我若何准备：进程安排

天场口试。惟一能作念到，我可爱这样安排。它并不老是可行，但口试很耗东谈主，你在天三场口试中的阐扬当然会变差。我的节律是：早上完成口试，剩余时候准备下场。这避了我天中抑遏切换高低文。

从没那么介意的公司开动。举例微型创业公司、你不太想去的场所、虽特道理却不是选的岗亭。你会借此了解进程长什么样、校准自信，并在为真实想要的 Offer 谈判前，对薪酬水平造成现实果断。

探究时候安排。有的公司很快，有的慢且难以预测。旦进程启动，节律常常会较可预测。因此，如若 A 公司发来个你可以随时完成的测试相连以启动口试进程，而你还在等 B 公司恢复……那就等 B 公司安好看口试后，再作念 A 公司的测试。贪图是让 Offer 大致落在同个时候窗口，让你领有真实的筹码与采纳。

然，这个过程依然充满当场，是以实操中很难安排好。举例，我曾试图磋磨果断的 Anthropic 职工以加速进程，但终没能在 DeepMind 截止日前启动 Anthropic 的进程。

告诉每公司你正在进行的其他进程。我知谈这会让些东谈主不冷静，但它正常，也在预期之内。它能让时候线显著，促使进程顺畅进；如若公司感敬爱，常常也会加速。我认为，知谈多公司齐把你当作崇拜候选东谈主后，公司也会崇拜看待你。

谈判

我以为 Haseeb Qureshi 的篇博客很适和解为启航点，但坦荡说，我莫得按它的淡薄作念。那篇著作淡薄把谈判当成密封拍，不要显现竞争 Offer。对我：好几公司明确要求看到其他 Offer 的讲明，才满足提报价；其中以至质疑我的截图（笑）。所谓「扑克脸」战略也就这样。

我学到几件事。惟一公司果真想要你，它们可以著调度数字，幅渡过我的预期。长期值得启齿问。大多数公司齐满足谈。

截止期限从周、两周，到疲塌的「请在合理时候内决定」不等。以我的教会，公司不太满足延伸期限（不外它们对我些一又友满足！），是以要把这点纳入时候经营。

招聘东谈主员很擅长读懂你。有几位只问了疲塌问题，就看出了我的真实偏好；公正地说，我相配透明，可能也很好读。请提神，微细信号齐会起作用：你说起某公司的频率、评述它们的式，切齐会被记载。如若招聘知谈他们的公司已是你的选，谈判会难。

公司会跟踪候选东谈主采纳的历史数据。如若你告诉 Anthropic，我正大在崇拜探究 Peppers Burgers 的 Offer，它们掌持的数据会示：同期拿到两 Offer 的候选东谈主，有多常采纳后者。如若谜底是「险些从不」，你的虚张气势不会奏。这亦然为什么来自真实同别公司的竞争 Offer，举例 OpenAI 或另顶实验室，具有践诺重量，而其他 Offer 偶而如斯。不外，照旧那句话，让这些进程同期进相配贫穷。

有野心过程

我法替你判断处境，但就我个东谈主而言，进程开动我很衰败安全感。因为局促再也找不到其他使命，我曾想接纳些较早拿到的 Offer，而不是让它们到期并无间口试。我照实找到了好的契机。固然，畴昔进程若何谁也法预测，但信赖你的直观。

在 Offer 间采纳时，每个东谈主的权重不同：场所、薪酬、声望、使命类型、费食品和可乐（后两项对我很热切）。开动前，我有个和鄙俚偏好步调；跟着多了解团队、文化和薪酬，它发生了变化。然后，当我上 Isomorphic Labs、DeepMind 又向我发 Offer 时，我那套其「凭嗅觉」的排行系统崩溃。

我的主义是和两公司里险些整个东谈主齐聊过。令东谈主惶恐的是，DeepMind 的每个东谈主齐说他们会选 DeepMind，Isomorphic 的每个东谈主齐说他们会选 Isomorphic。太有匡助了。后真实有效的是，和真实了解我的东谈主盘问（对我而言是我的男一又友），再从那儿理清谜底。

如若重来次，我会作念什么不同

即使举座服从可以，如若畴昔再资历次这个过程，我仍会变嫌几件事。

保留张电子表格。我曾敬佩我方能在脑中跟踪切。时代上照实能，但张肤浅表格——列出要央求的公司、每个进程所处阶段、截止日历和磋磨东谈主——本可以避我忘记央求那些我真实感敬爱的地。我知谈，这不是什么学问。

准备情愫，不单是准备时代。口试进程很容易让东谈主把它看作对推敲能力的终裁决，以至是对博士是否有价值的裁决。这不是理框架，但身处其中时很难躲避。我处理得不好；我认为，在开动前作念些心情疗，或者至少崇拜内省，而非进行中再作念，会有很大匡助。

对忽略我的公司主动。回头看，我应当给公司里的东谈主发冷邮件，径直抒发敬爱，真实让我方过问某个东谈主的视线，而不是但愿央求表替我作念到这点。如若你真想去某个地却直收不到恢复，就采纳行径。

时代主题

底下是我在开动口试前作念的主题清单。就我个东谈主而言，由于布景关系，我被问到许多大谈话模子和强化学习问题。如若你有扩散模子布景，展望会被问到多这面问题。在至少场口试中，我险些被问到了我方学过的整个主题的某种阵势。因此……务必熟识整个内容！

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