Initial OPT刷题找工打卡

微信用户_aefef7a 发表于 2025-10-17 23:07
我截图截到放弃英语女生可以求分享嘛？另我也在刷题找工，不定期来和楼主align一下

我看的是 Leah's English

近期进度：
（1）好消息：面试准备得差不多了，坏消息：面试因为H1B影响被取消了。
（2）好消息：H1B政策不影响境内，然后立马又收到面试了。我这钝感力不错的，都还没来得及悲伤。不太刷新闻，爱刷小说。
（3）收到两家HR回复，1家5个月前投的（？？？），1家半个月前投的，果然卷厂10月给我解冻了耶。
近期能量：85/100. 最近肉末菜汤做的很顺手，又忘记之前做过的卤肉/煎牛排/烤三文鱼的步骤了，来来来，重新学。两个锅都被烧糊了，不会做饭的我确实有点费锅，而我和厨房的故事还会持续到老，想想还有点期待了，论一个人在厨艺上能多没有天赋。而运动类，都不用学，直接上手就能取得令人惊讶的结果。最近发现我好像音乐上也有点天赋，从小就有相对音感，这几天学钢琴看谱子手拿把掐。肉眼可见的天赋差异啊，这样观察自己了解自己还蛮有意思的，人类真的是好神奇的生命啊。感觉我能和自己玩一辈子。
统计： 320投递 -> 19 HR call -> 11 screen/HM -> 6 VO -> 1 intern offer

近期进度：
（1）好消息：有面试了，坏消息：一个面试被鸽了，另一个coding剩2个case没过，本来以为还可以，毕竟朋友说过半就行了，然后突然意识到这轮coding有两部分，我连第一部分都还没过^_^，我真棒。大概是世界在帮我排除错误选项吧。更坏的消息：meta和亚麻裁员了。不虚不虚，就看看行情还能多差。
（2）准备面试的过程中，想到3个超酷的论文idea，时隔大半年，终于有了比上一篇论文更喜欢的idea，发论文的欲望直接max了，突然之间不知道该发论文还是该找工作了。果然大晚上看论文就会有很多idea，然后就会失眠。
（3）最近和AI大神们的接触机会好像莫名其妙变多了，科研渣到处追论文追书追访谈，搞得像追星一样。各项面试知识稳步提升中……
近期能量：85/100.来来来，继续聊做饭，我终于找到了让我的厨房稳定输出的办法：每做一道好吃的菜写一下详细的documentation配图。在实践中，目前感觉好极了，终于不是每天从头开始学习了。
统计： 330投递 -> 19 HR call -> 11 screen/HM -> 6 VO -> 1 intern offer

近期进度：
（1）几个HR call。
（2）第一次过HM screen，纪念一下。面试前找不同行业的朋友问了下经验，说是要像卖产品一样把自己销售出去，那么产品首先就要满足客户的基本需求，其它都是锦上添花。
近期能量：85/100.终于打破了面试前必熬通宵的习惯，老早就睡了，5点起来继续准备，精神好多了，脑子也清楚，还是不能熬夜。
统计： 332投递 -> 23 HR call -> 14 screen/HM -> 6 VO -> 1 intern offer

近期进度：
（1）专门给想去的公司单独安排一周，这是我对面试最大的尊重了。按照openai准备的，一半没做出来。我已经尽力了，要不要是他们的事，不是我的事了。这个为喜欢的公司准备面试的过程就已经很幸福了。虽然有一丢丢不舍，不过世界这么大，公司这么多，下一个更乖！内耗不了一点。
（2）下周面试大乱炖，虽然都是一面，内容完全不一样。常规面试所有轮已经每天都是面试ready状态了，期待最后会是哪个幸运公司能遇到这么优秀的我呀！
（3）咦，论文被AAAI接收了，目前自己最喜欢的论文。最开心的是和最喜欢的团队一起做实验讨论的过程，毕竟所有的科研对宇宙来说都可能是无意义的，但这段开心的时间对我就是绝对的意义。即便如此，自己喜欢的东西被更多可能感兴趣的人看见也是高兴的。
近期能量：85/100. 脑子纯忙，心情依然平静如水。听说湾区最近枫叶好看，走起！面试错过了还有，秋天错过了就得等一年了啊。
统计： 334投递 -> 23 HR call -> 15 screen/HM -> 6 VO -> 1 intern offer

近期进度：
（1）phone scren们：这周面试全部裸考的，既然运气占很大成分，那就靠运气吧。一家聊科研的面试，一口气聊了我的5篇论文和2个项目，读博时期的努力具像化了，突然被自己曾经的努力感动了一下。
（2）刷题：这周按照主题刷的medium-hard题，感觉思路通了很多，刷过的类别差不多可以freestyle了。闲着也是闲着，继续把剩下的主题刷一刷。
近期能量：85/100。跟同事聊起一个996的工作，同事说"forget it. it's not a job"。醍醐灌顶。是啊，我们是在找一份job，不是在出卖自己的时间/健康。
统计： 334投递 -> 23 HR call -> 15 screen/HM -> 7 VO -> 1 intern offer

近期进度：
（1）phone screen们：3家都过啦，全部进入了final round！笑死，三家面试前我都没准备面试，已经彻底佛了，没想到都过了。不过也可能是我准备已经炉火纯青了，拖着个失眠几天加感冒的病体，leetcode coding hard题都是直接秒了，把面试官惊呆了，剩下的一堆问问题时间没给我一点机会，全都在给我安利他们公司。结束之后查了一下，发现那题我没做过^_^freestyle hard题我这找工也算是学习到位了。还有个ML coding写pipeline题也是几分钟写出来，面试官也是惊呆了，然后说那我们来增加几个问题吧，你写得太快了。我还在跟他讨价还价问附加题有没有附加分，他说有。把三家final round都安排在同一周了，最后究竟哪家幸运公司能得到我呢？我们期待一下。
（2）回头看这么多面试，发现一个很奇怪的事，大家都在说国人/印度人面试官很多，很难避免。我发现我这么多次面试，很少遇到国人/印度人，都其它国家的，美国/德国/英国/泰国……回头好好研究下原因。
近期能量：85/100。闲着无聊，可以去找个男朋友了。
统计： 334投递 -> 23 HR call -> 15 screen/HM -> 10 VO -> 1 intern offer

近期进度：
（1）一家面完了，裸考的，感觉还行，都是tailored问题，好评。没想到能再次遇到非常喜欢的团队，这么多面试里最喜欢的一个。不过谁家好人面10轮啊，有种用6位数的密码保护3位数的余额的感觉。现在面试我都基本上不准备了直接上的，面试官们都惊讶于我的写码速度，我已经和代码人题合一。
（2）又拿到两家面试，想withdraw了，一家大厂方向新但是跟我方向不符合，另一家方向符合但是太卷完全不会去。
（3）下周应该能有结果了，到底是继续苟着，还是能拿到人生中第一个full time offer呢？我们期待一下。珍惜这难得的人生动荡期，蛮有意思的，啥事都不确定。
（4）心态有了巨大变化，之前会去拼命准备各种不熟悉的内容，拿到GenAI面试就去准备GenAI，拿到NLP面试就去看RAG，为了MLSD看recommendation system设计。但是啊，突然之间明白，我从来都不需要去adapt我的knowledge，我只用把我自己领域的东西吃透，专注投递自己想做的东西。因为那些奇奇怪怪的问题要么就是公司太懒，设置的一些general的流程，要么就是团队就是做那些的。不管是何种情况，都不是我想要去的团队，既然如此，何必费心准备。不然即使入职了，也每天都是煎熬。做好自己就好，再从符合职业规划的岗里去筛选自己喜欢的岗。不然每天做自己不想做的东西意义何在？为实现公司创始人的梦想献出自己宝贵的时间？献不了一点。
近期能量：85/100。这周啥也没干，既没有准备面试，也没上班，也没做饭/做手工/看书，纯待机。懒得上班。想起了契诃夫，“我没有钱，但我懒得挣”。几个朋友都说我已经天人合一了，也许也能去找个灵修的工作呢，路子很宽的。
统计： 334投递 -> 25 HR call -> 17 screen/HM -> 10 VO -> 1 intern offer

近期进度：
（1）实习马上结束了，即将失业。
（2）拿到了一个蛮合适的口头offer（偶然发现我有negotiate offer的天赋，也许是平时心理类的书看得比较多，不用费劲，轻松掌控negotiate的节奏，听说大部分HR也是学心理学的，我这也算是用魔法打败魔法），然后把所有的面试都withdraw application了，不过几家公司HR都很好，说是啥时候要找工作了随时联系他们。等了一周正式offer了……
（3）因为前两周面试太多，面完就生病了，歇了一周啥也没干终于养好了。正式offer再等个几天，即使被小概率事件击中拿不到，现在也有足够的能量重新面试啦。
近期能量：85/100。今年就快结束了，回头看看感觉今年没干啥，没写论文没上班，没有什么烦心事，只是单纯地活着，感觉挺幸福的。安安静静地做个人，是一件多么奢侈而快乐的事啊。
统计： 334投递 -> 25 HR call -> 17 screen/HM -> 11 VO -> 1 intern offer，1 verbal offer

近期进度：
（1）刚发完update就拿到written offer啦，马上入职。
（2）悄摸摸更新下我的极简MLE准备材料，送给看见的有缘人：
        - Leetcode：在neetcode上刷了blind75, 10-20遍吧。已经形成肌肉记忆。
        - ML coding：可以随时徒手写k-mean/knn/linear regression/logistic regression，以及整个transformer（包括PE/MHA/FFN/Encoder）和一个classification pipeline
        - MLSD：hellointerview里的video recommendation和harmful content。以及https://www.youtube.com/watch?v=XN2ymraj27g
        - ML breadth：传统的：https://northern-dracopelta-98c. ... b40c437631&pm=s , LLM相关：“Super Study Guide: Transformers & Large Language Models” by Afshine Amidi 和 Shervine Amidi
        - ML depth：把jd里提到的所有论文全部仔细看了一遍。
        - BQ：https://www.youtube.com/watch?v=WdyiUe7_3cA
（3）完结，撒花。希望大家也能保持工作中的主体性，让工作为我们所用。