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Deep-ML 发布了针对 Jane Street 机器学习工程师和量化研究员职位的面试准备指南，涵盖学习主题和简历项目。
一条推文讨论AI如何让不同背景的人都能创造东西，引用了Notion一则招聘启事，要求应聘者构建AI代理而非提交简历。
作者分享了机器学习面试准备技巧，并向求职者推荐了Chip Huyen的书籍和资源。
2026年AI工程师职位数量激增143%，并列出了一些推荐的免费书籍。
推荐博士栈（csphd.org），一个由美国高校助理教授维护的公益平台，为CS/AI/EE/Stats博士生提供从入学到就业的全流程支持和社区交流。
Alisa Liu（UW NLP PhD）分享了拿到OpenAI Research Scientist offer的求职经验，包括系统学习、深度实践、手写Transformer等建议。
一条推文强调了@neetcode1如何通过记录自己的面试准备过程建立一个成功的YouTube频道，以及后来进入谷歌如何给他的频道带来可信度和指数级增长。
Deep-ML 推出了一项高级功能，为 Anthropic 研究员和机器学习工程师角色提供面试准备，包括项目构建和逐轮指导。
Alisa Liu即将加入OpenAI，并完全免费公开了她的面试准备笔记和学习资源。
Alisa Liu将于下周加入OpenAI，并分享了一篇包含求职笔记的博客，其中包括LLM和数学资源。
Alisa Liu 宣布她将于下周加入 OpenAI，并分享了一篇关于她求职经历的博客。
Alisa Liu 宣布她将加入 OpenAI，并分享了一篇关于求职经历的博客文章，其中包含来自斯坦福大学《从头开始的语言建模》课程的见解。
本文深入解释AI领域评测框架（Harness）的重要性，分析DeepSeek自建Harness团队的战略意义，并对比了开源lm-evaluation-harness与自建系统的区别。
在OpenAI工作四年后，一名员工搬回印度，帮助构建具有全球影响力的AI机构，强调从任何地方追求宏大想法的机会。
汇总2026年6月7个未受到广泛关注的AI项目与奖学金机会，包括Anthropic的$85K带薪fellowship和$220K研究驻留，面向应届生和在职工程师。
高考结束后，许多大厂实习已面向准大一新生开放，意味着高中生刚毕业即可开始实习，到大学四年级时可能积累长达5年的工作经验。
一位顾问反思了AI如何接管他们工作中基于知识的部分，迫使他们转向执行智能和协调AI代理，并询问其他人的工作如何发生变化。
文章深度剖析了AMD CEO苏姿丰的早期生涯，重点描述她在MIT和IBM期间选择研究SOI和铜互连等硬核技术问题，并主动补足商业判断力，强调她专挑又硬又具体能交付的问题的判断力，而非追求风口。