Как получить работу в OpenAI?

Автор – Алиса Лю – закончила 6-летний PhD по NLP в США. Подавался в крупные AI-компании на позиции исследователя. За несколько месяцев: 11 компаний, 57 интервью, 46 звонков с рекрутерами. Типы интервью: ML coding – написать модель или алгоритм с нуля. Самый частый формат. Без PyTorch не пройти. General Coding – классические задачи на алгоритмы. Встречаются даже в ML-интервью.

На интервью проверяют технические навыки, а не опыт исследований. Публикации помогают попасть на собеседование – но не пройти его. Поиск работы занял всё время. Это не преувеличение — буквально полный рабочий день. Как готовиться? Лекции Stanford, статьи, реализация всего с нуля. И главное – тренироваться без ChatGPT, как будто ты уже на интервью. Трансформер нужно уметь написать на автопилоте – это задание попадается слишком часто.

После оффера начинаются переговоры. Этому не учат в PhD. Рекрутеры сами говорили: «Мы не ждём, что вы примете первое предложение». Пара недель переговоров = годы разницы в зарплате. Подготовка к интервью расширила кругозор автора как исследователя. Она стала увереннее в разговорах, начала видеть больше задач – и работал эффективнее, чем до поиска. Знания, которые качают карьеру, одновременно качают и саму работу.

LeetCode и ML coding – два формата, которые встречаются почти везде. И оба требуют одного: крепкой базы в алгоритмах и структурах данных. Именно это мы прокачиваем на буткампе nFactorial Algos. Хочешь прокачать алгоритмы и структуры данных? Ждем на буткампе nFactorial Algos! Программа обучения: https://lnkd.in/dmAa_ZG7