投简历、面试、拿offer。我们习惯把求职压缩成这三步，但真正发生在周围的那些事，很少被看见。

OpenAI预训练团队的研究员Alisa Liu，在读完六年NLP博士之后，写下了一份自己的业界求职笔记。她面试了11家公司，经历了57场面试。除此之外，还有46次招聘方通话、16次offer后的沟通，以及大量非正式的人脉交流。

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如果只看最后那句话——"我面了11家公司"——你永远不会知道背后有多少工作量。

面试只是求职里露出来的一角

决定每个流程什么时候启动、为每场面试做准备、和招聘人员沟通、跟踪不同公司的进度、在面试之间恢复状态、在信息不完整的情况下做决定，拿到offer之后可能还要再来一遍。

有时候感觉"什么都没发生"，实际上可能涉及大量从外面根本看不到的工作。

还有一个不太明显的点：常见建议是拿几家公司练手，再把你真正在意的公司时间卡好，让offer差不多同时到。写出来很整齐，现实要乱得多。Alisa指出，公司的招聘时间线不同、headcount不同、不同团队招人的时间不同、紧急程度也不同。

所以你的流程节奏，有时会被跟你准备得怎么样毫无关系的事情影响。offer的截止日期也可能比候选人以为的更有弹性，而有些offer的期限则紧得多。知道这些存在，能帮你问出更好的问题，而不是把每个时间线都当成固定的。

人脉不是需要时才启动的事

Alisa提到，读博期间做好工作、交朋友、合作、参加会议、建立关系。等到求职开始，其中一些连接可能帮你拿到第一场面试。

这让人重新理解networking。我们常把它当成需要找工作时才突然开始做的事，但几年前通过一个项目或一次合作建立的关系，可能在很久之后派上用场。她还提到重新联系上多年没说过话的人。

你未必需要认识几百个人。有时候只是不怕去联系一个你已经认识的人，哪怕已经过去很久。她也说，社交对每个人来说都不容易，人应该照顾好自己的精力和舒适度。这不是逼自己变成房间里最social的那个人，而是用你觉得可行的方式去建立关系。

简历能开门，但走进去要靠别的

Alisa说，面试中技术和知识的评估权重远高于研究经历，而她的研究背景可能帮她拿到了面试机会。

这是两个不同的阶段。背景能让人有兴趣跟你聊，但进了面试，你仍然要展示自己实际能做什么。强简历能打开一扇门，但它不能代替你走进去。

她的面试包括ML coding、general coding、技术讨论、研究讨论、行为面试、数学，以及一场job talk。有用的不只是这份清单本身，而是它说明了什么。