Нашли настоящий клад для тех, кто мечтает попасть в OpenAI: инженер, недавно устроившийся в компанию, расписал весь процесс отбора в блоге. Получился почти идеальный гайд по прохождению собесов на любую ML-позицию. Пересказываем коротко и по делу 👇 Этап 1. Знакомство с рекрутером (15–30 минут) Легкий старт. Вам рассказывают про команду, этапы и сроки, а вы — про себя. Главный совет: подготовьтесь заранее, порепетируйте, отвечайте четко и задавайте вопросы. И не забудьте всё записать. Этап 2. Чат с менеджером Здесь важно показать, что понимаете цели компании и реально хотите работать именно в этой команде. Балансируйте между уверенностью и скромностью. Этап 3. Кодинг Самое жаркое место. Примеры задач: – отладить трансформер (ошибка может быть в механизме внимания или в форме тензоров), – реализовать KV-cache, BPE или backprop с нуля, – классика алгоритмов: Дейкстра, сортировки, бинарный поиск, кучи. Главное — решать быстро. Лучше оставить #todo и проверки, чем зависнуть. Подготовка: 100+ часов на LeetCode + столько же на чтение и реализацию статей. Этап 4. ML Здесь тестируют фундамент и актуальные знания. Типичные вопросы: supervised vs unsupervised, математика линейной регрессии, как обучить модель с контекстом в 10M токенов, разница GRPO и PPO, интерпретируемость. Рецепт один — много статей и книги по базе. Этап 5. Поведенческое интервью Проверяют, как справляетесь с трудностями. Работает метод STAR(I): Situation, Task, Action, Result, Insight. И да, вопросы про провалы и конфликты будут почти наверняка. ✨ В итоге получается марафон, где нужны и технические скиллы, и стрессоустойчивость. Но если готовиться правильно — шанс попасть в OpenAI вполне реален