我的OpenAI面试经历：Machine Learning Engineer岗位的深度解析

刚面完OpenAI的Machine Learning Engineer职位，坦白说，这次面试的强度超乎我的预期！这不只是调模型那么简单，反而更像是在考察你的能力，是否能够构建和支持一整个大模型训练系统。💪

面试流程概览

整个流程一共经历了5轮，主要分为：

• 编码挑战 (Coding Challenge)
• 基础设施设计 (Infrastructure System Design)
• 现场编码与调试 (Onsite Coding + Debugging)
• 项目深入解析 (Project Deep Dive)

第一轮：编码挑战

第一轮是编码挑战，任务是编写一个模型训练的管道。

难点在于数据是流式的，需要支持中断恢复、并发处理、异常日志，还要确保数据的一致性。这一轮不仅要求代码能够成功运行，更重视代码的鲁棒性和结构。🛠️

第二轮：基础设施设计

第二轮是基础设施设计，题目是设计一个支持基础模型训练的平台。

在这轮中，你需要思考参数切分、训练任务的容错性、日志记录以及模型版本管理等重要因素。⚠️提示：从“能够扩展到千卡GPU”的角度去考虑，而不仅仅是实现一个演示系统。

第三与第四轮：现场编码与调试

第三和第四轮是现场编码和调试环节：

• 一个环节是构建异步训练任务调度器，要求支持任务优先级、OOM后的恢复和接口热更新。
• 另一个则是实现嵌入服务，重点关注缓存设计、模型热更新、QPS限流与尾延迟控制。

这一过程注重实际的工程能力，面试官不仅看代码，更重视设计选择和取舍。

最后一轮：项目深入解析

最后一轮是项目深入解析。面试官关注的不仅是你完成了什么，更重要的是你是否考虑到了可扩展性、监控、故障恢复和可维护性。📈

总结感受

整体来看，OpenAI更看重你如何将模型训练视为一个系统工程，而不是单点的建模优化。调节模型只是起点，关键在于让模型在大规模场景中稳定运行！🌍

为了帮助大家准备，我整理了一些我面试前刷过的真题和面经，戳【OP】share~free！！！

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