布朗大学博士生 Yong Zheng-Xin 近日宣布，他将于下个月正式加入 OpenAI，担任 Astra Fellow，专注于人工智能安全研究。

Yong Zheng-Xin 的博士导师是 Stephen Bach，其研究领域涵盖提升模型的语言能力以及前沿的人工智能安全与对齐问题。他目前的研究重点在于通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI）的风险防范与准备。他深入探讨了可扩展监督、模型对齐的泛化能力，以及大型模型在处理多语言等复杂指令时的对抗鲁棒性和越狱漏洞。

此前，另一位即将毕业的博士 Alisa Liu 加入 OpenAI 的消息在 X（原 Twitter）上引起了广泛关注，浏览量超过百万。她的经历被收录在《从 57 场面试到 OpenAI offer：一位 NLP 博士的顶级 AI 公司求职复盘火了》一文中。

受到 Alisa Liu 分享的启发，Yong Zheng-Xin 也公开了自己的研究科学家求职经历。不同于 Alisa 分享的标准化面试准备经验，Yong Zheng-Xin 的博文《Surprising lessons from my research scientist job search》提供了另一番视角。

作为一名在博士最后一年从多语言大型模型跨界转向人工智能安全领域的候选人，他总结了六个在求职过程中让他感到意外的洞察。

Yong Zheng-Xin 在其博客中提到，他是一名在布朗大学就读的五年级博士生，其求职经历因在博士最后一年转换研究方向而显得与众不同。他曾于 2025 年秋季申请多语言和人工智能安全相关职位，但收到的多为多语言/后训练方向的研究科学家机会，原因是他此前在核心人工智能安全课题上的工作量相对较少。

在学期中，他决定全身心投入人工智能安全研究，认为随着 AGI/ASI 的到来，该领域存在许多亟待解决的重要问题。因此，在获得 Astra 奖学金后，他选择暂停求职数月，专注于奖学金项目，以期能更好地胜任人工智能安全领域更具影响力的职位。为此，他推迟了毕业时间至 2027 年，并拒绝了一些现有的工作邀约。

在研究项目接近尾声时，他重新启动了求职进程，但过程比预想的要更为曲折。原计划在六月完成研究项目并撰写论文后开始面试，但由于时间安排和对职位资源可能不足的担忧，他于五月中旬便开始了面试，并在六月中旬前收到了数份令他满意的 offer，甚至退出了部分正在进行的面试。最终，他庆幸自己解决了资金问题，并摆脱了持续求职的焦虑。

Yong Zheng-Xin 总结了求职过程中的六个意外发现：

意外之一：求职中，真正起作用的仅一两篇论文。 他认为，与 LeetCode 式的面试不同，在求职过程中，可能只有一两篇论文真正起到关键作用，有时甚至一篇论文都不需要，评价完全取决于现场解决问题的能力。论文的主要作用在于获得面试机会，以及在研究报告或讨论中进行深度阐述。因此，除了建立信誉，论文数量本身并非决定性因素。他指出，即使是获得最佳论文奖的多语言研究论文，也与他最终获得 AI 安全职位的结果关系不大。这既是一种解放，意味着可以随时转向新领域，也要求持续学习和关注行业动态。

意外之二：面试形式出乎意料地多样。 他原以为面试会是 LeetCode、行为面试结合 LLM/深度学习技术面试的模式，类似于 Alisa 和 Silvia 的经历。然而，他遇到了系统设计、并行编程（如 asyncio 的应用）等方面的问题，甚至了解到有些面试会考察使用 AI 智能体的能力，这表明需要为各种意想不到的面试环节做好准备。

意外之三：工作试用成为新常态。 他发现，在 AI 初创公司，工作试用正变得越来越普遍，这与他最初的认知不同，他曾以为这仅在 AI 安全岗位上常见。工作试用不同于现场面试，而是与团队合作完成一项任务，有时甚至是开放式任务。这些试用通常有报酬，但有时可能长达一周，这会影响其他面试的准备。

意外之四：时机至关重要。 他强调了时机在当前就业市场中的重要性。例如，AI 安全职位的机会在不同时期有所波动。作品的走红、研究领域的升温、职位的需求以及工作邀约的集中出现，都会影响求职的节奏和策略。他建议，要求推迟面试是合理的，但一旦开始，面试间隔通常很短。

意外之五：留用通知相对较少。 与软件工程职位不同，研究职位的留用机会相对较少。他以自己在 Meta 的实习经历为例，表示全职转正机会很大程度上取决于团队规模。即使是 Astra Fellowship 项目，他也需要像其他申请者一样完成所有面试环节。

意外之六：许多面试与研究主题关联不大。 尽管他转向了 AI 安全研究，并认为这是一个亟待解决的研究课题，但他发现遇到的面试中，有相当一部分与 AI 安全完全无关，甚至与其研究方向无关。他认为这可能是为了评估研究人员的全面性，但与他的预期有所不同，他原本以为会遇到更多与 AI 安全相关的问题。