亚麻内推流程详解：北美CS留学生求职指南

在北美找工作时，OpenAI 的面试一直被认为是技术含量很高的一类，尤其对我们这些计算机专业的留学生来说，不仅是一次挑战，也是一种自我提升的机会。作为 AI 领域的头部公司，OpenAI 面试过程通常偏向深入，既考察基础功底，也很看重解决问题的方式和思维逻辑。 第一轮通常是在线的技术筛选，一般会给几道算法题。虽然题目看起来跟 LeetCode 类似，但往往更贴近实际问题，比如处理大数据、优化运行效率，或者让你设计一个简化版本的小系统。这时候，不仅代码要写得正确，更重要的是思路要清晰，还得能用英语把自己的想法讲明白。对我们来说，除了算法本身的准备之外，把算法思路清楚地表达出来，也是一个很值得提前练习的地方。 如果通过初筛，接下来会有几轮技术面试，内容可能涉及系统设计、分布式计算，或者跟 AI 模型相关的内容。如果你是申请偏工程方向的职位，面试官可能会让你设计一个服务，要求可扩展性高、性能稳定，而且要考虑到用户隐私和安全性。而如果你是偏研究方向，那面试就更注重你对模型架构的理解，比如 Transformer 的原理，或者你怎么看待大模型未来的优化方向，有时候还会聊到一些近期的顶会论文。 不过 OpenAI 并不只看技术能力，他们也很重视一个人的思考方式和价值观。行为面试时，面试官可能会问你怎么看待 AI 对社会的影响，有没有在项目中经历过伦理方面的矛盾，或者你是怎么跟团队成员沟通协作的。这些问题虽然看起来不像技术问题那么具体，但其实很能体现一个人是不是适合 OpenAI 的文化。 总的来说，准备 OpenAI 的面试除了打好技术基础，更重要的是理解他们为什么做这些事，以及你自己能为这家公司带来什么。对我们留学生来说，语言表达、文化理解和技术沟通能力都是很重要的部分。如果能提前了解他们在做什么，结合自己的经历进行反思和准备，相信就算最终结果不尽如人意，也是一段非常值得的成长经历。

我在纽约大学读金融专业。大学期间，我对金融特别是投行的工作很感兴趣。通过学长的介绍，我得到了中金公司投资银行部门的实习机会，这段经历让我学到了很多。 在学校，我一直专注学习金融相关的课程，像金融建模和资本市场这些，打下了很好的基础。除了上课，我还参加了学校里的金融俱乐部和模拟投资比赛，把学到的理论知识用到实际中。通过这些活动，我更加确认自己喜欢投行的工作。虽然学校有很多招聘机会，但我并不是通过校园招聘获得这次实习，而是通过学长的推荐知道了中金的招聘信息。 准备面试时，我花了很多时间了解中金的背景和工作内容。面试时，我介绍了自己在项目中的经历，展示了我能把理论知识用到实际分析中。 实习开始后，我的工作主要是做行业研究、财务建模和数据分析。刚开始节奏有点快，但我很快就适应了，学会了如何处理大量的数据，也参与了不少实际项目。这段经历让我更了解了金融行业的实际运作。 在实习过程中，我学到的最重要的一点是，投行的工作不仅仅是专业能力的比拼，还需要很好的沟通能力。我在团队合作中学会了如何更清楚地表达自己的想法，确保大家都能理解我的分析。 总的来说，中金的实习让我更清楚地知道自己未来想做什么，也帮助我在职业发展上迈出了重要的一步。

LeetCode当然可以用Python刷！作为在北美找SDE工作的过来人，我可以很负责任地说Python是最适合刷题的编程语言之一。 去年我靠Python刷了300多道题，最后成功拿到了Amazon和Microsoft的offer。Python的简洁语法让我能更专注于算法逻辑本身，而不是被复杂的语法细节困扰。 Python在处理字符串和数组问题时特别有优势。 记得有次面试遇到一个字符串匹配的问题，用Java可能要写十几行代码，而Python只需要一行正则表达式就搞定了。 面试官当时明显眼前一亮，这种简洁性在紧张的面试环境中简直是救命稻草。 而且Python强大的内置函数库，比如collections和itertools，能帮你省去很多重复造轮子的时间。 不过要注意Python在性能敏感型问题上的局限性。 我面Google时遇到一个需要处理百万级数据的问题，Python的实现就因为超时被拒了。 后来面试官建议我用Java重写，果然就通过了。 所以现在我的策略是：平时刷题用Python快速实现，遇到性能瓶颈时再用Java/C++优化。 大厂对编程语言的要求其实很灵活。 Amazon的面试官告诉我他们更看重解题思路，用什么语言反而不重要。 但有些做底层开发的组可能会要求特定语言，比如做操作系统的组通常偏好C++。 所以最好提前研究目标公司的技术栈，做好两手准备。 建议把Python当作主要刷题工具，同时保持对其他语言的熟悉度。 我每周会专门抽时间用Java重写一些经典题目，这样既能巩固算法，又能保持多语言能力。 毕竟在真实的软件开发中，语言只是工具，解决问题的能力才是核心。