留美学AI，求职目标锁定这些大厂

嘿，我是 lxs.net 的小编。上周五晚上，我跟在CMU读AI的朋友Leo打电话，他声音听起来有点丧。他说，本来这学期发了篇不错的paper，挺有信心的，结果隔壁实验室的同学刚拿了OpenAI的实习offer，组里另一个大神也早就被Google DeepMind预定了。他刷着LinkedIn，看着满屏的“Honored to announce...”，突然就觉得自己卷不动了。

“感觉就像在无限游戏里打一个最终boss，人家都有神器了，我还在新手村。”Leo的这句话，是不是也戳中了你？

身处AI浪潮的中心，我们比任何人都更接近风口，也比任何人都更清楚这风有多大，浪有多急。机会遍地都是，但大神也层出不穷。想在美国这片AI热土上找到自己的位置，光有一腔热血和漂亮的GPA可不够。你得有一张清晰的地图，知道哪些山头值得爬，哪条路最适合你。

所以，今天这篇超长干货，就是我们为你绘制的“AI求职藏宝图”。我们不聊虚的，就带你扒一扒现在最火的几家大厂，看看它们的AI部门到底在做什么，需要什么样的人，以及作为留学生，我们该如何精准出击。

Google/Alphabet：家底雄厚的“老牌贵族”，稳中求胜

聊AI，绕不开Google。虽然这两年感觉被OpenAI抢了不少风头，但别忘了，Transformer架构就是Google搞出来的。这家公司的AI底蕴深不可测，对于想做长期、有深度研究的同学来说，绝对是顶级平台。

现在Google的AI火力主要集中在两个地方：Google DeepMind和Google Cloud AI。

去年，Google把旗下的两大王牌研究团队——Google Brain和DeepMind合并，组成了Google DeepMind，目的就是集中力量办大事，直接对标OpenAI。他们的核心产品就是Gemini系列模型。如果你对基础大模型、多模态、强化学习这些前沿领域有狂热的兴趣，那么你的简历就应该朝这儿使劲。

什么岗位最香？

Research Scientist (研究科学家)：这是神仙打架的岗位，基本是顶会论文拿到手软的PhD专属。他们官网去年发布的招聘信息中，超过60%的研究岗都明确要求有博士学位，并且在NeurIPS、ICML、CVPR等顶会有发表记录。身边一个在斯坦福读博的学长，就是因为他的一篇关于模型可解释性的论文被DeepMind的研究员看中，才拿到了面试机会。

Applied Scientist / ML Engineer (应用科学家/机器学习工程师)：这是大多数硕士留学生可以够一够的“天菜”。这类岗位更看重你把算法落地到产品中的能力。比如，把最新的模型压缩技术应用到安卓手机的AI功能里，或者优化YouTube的推荐算法。去年Google Careers网站上，ML Engineer相关的职位发布数量比Research Scientist多了近三倍，需求量巨大。

除了核心研究，别忘了Waymo！作为Alphabet旗下的自动驾驶独角兽，它对感知、规划、决策方向的AI人才需求极大。如果你在CV、传感器融合或者强化学习方面有项目经验，比如参加过学校的无人车比赛，或者在GitHub上复现过经典的驾驶模型，那你的简历在Waymo的HR眼里会闪闪发光。

Meta：开源社区的“带头大哥”，实践派的乐园

如果说Google是内功深厚的学院派，那Meta就是热情奔放的开源派。从PyTorch到Llama系列模型，Meta一直在用实际行动告诉世界：“我的好东西，都愿意分享给你。” 这种气质也决定了它喜欢什么样的求职者。

Meta的AI心脏是FAIR (Fundamental AI Research) 和新成立的GenAI部门。FAIR由图灵奖得主Yann LeCun领导，学术氛围浓厚，但更鼓励开放和快速的创新。而GenAI部门则更专注于将生成式AI技术应用到Instagram、WhatsApp等产品中。

为什么说Meta是实践派的乐园？

因为他们真的太看重你的动手能力了。今年4月，Meta发布了开源模型Llama 3，瞬间在Hugging Face上被下载了数十万次。一个在UIUC的朋友，就因为在Llama 2发布后，第一时间用它微调了一个生成代码注释的工具，并把项目开源在了GitHub上，收到了好几千个star。秋招时，他把这个项目写在了简历最显眼的位置，面试Meta时，面试官花了一半时间和他聊这个项目，最终顺利上岸。

面试官想看到的，不是你修过多少门课，而是你对这个领域的热情和创造力。你是否能利用最新的开源工具，去解决一个你感兴趣的实际问题？这种能力，比任何证书都重要。

热招岗位：

AI Engineer (AI工程师)：Meta的AI Engineer角色非常宽泛，从模型训练、微调到部署上线，都需要参与。他们特别喜欢有大规模系统经验的候选人。扎克伯格在最近的财报电话会议上透露，公司正在构建庞大的AI基础设施，目标是在2024年底前拥有约35万块NVIDIA H100 GPU。这意味着什么？意味着他们急需大量懂得分布式训练、模型优化和Manning Ops的人才。

Research Scientist (研究科学家)：和Google类似，但FAIR的氛围更自由一些。他们非常鼓励研究员将成果开源，扩大影响力。如果你有给PyTorch等知名开源项目贡献代码的经历，这绝对是巨大的加分项。

NVIDIA：AI时代的“军火商”，硬核玩家的首选

如果说AI是一场淘金热，那NVIDIA就是那个卖铲子和牛仔裤的，而且卖的还是最高级的钻石铲。随着生成式AI的爆发，NVIDIA的地位无人能及，它的市值已经突破了3万亿美元。在这里工作，你不仅能接触到最尖端的硬件，更能从最底层理解AI是如何被驱动的。

NVIDIA的AI岗位不像Google和Meta那样集中在某个研究院，而是渗透在公司的每一个角落。从设计下一代GPU的硬件团队，到开发CUDA、TensorRT这些软件生态的软件团队，再到研究自动驾驶的NVIDIA DRIVE团队，处处都需要AI人才。

想进NVIDIA，你需要什么“硬”实力？

C++ 和底层优化能力：这是NVIDIA的“灵魂”。当所有公司都在用Python和PyTorch时，NVIDIA的工程师在思考如何用C++和CUDA让矩阵乘法再快0.01%。如果你对计算机体系结构、并行计算有深入的理解，能写出高性能的C++代码，那你就是他们最想要的人。一个真实的案例是，一个学CS的同学，因为本科时参与了一个高性能计算项目，用CUDA优化过一个物理模拟程序，这段经历让他在NVIDIA的面试中脱颖而出。

对全栈的理解：NVIDIA的面试官常常会问一些贯穿软硬件的问题。比如，“当你在PyTorch里调用一个卷积层时，GPU内部发生了什么？” 他们希望你不仅是模型的“使用者”，更是性能的“优化者”。

热门岗位：

Deep Learning Engineer (深度学习工程师)：这个岗位需要你利用NVIDIA的平台（比如TensorRT）去优化客户的AI模型，或者开发新的深度学习算法库。既要懂算法，也要懂硬件。

AI Infrastructure Engineer (AI基础设施工程师)：负责搭建和维护大规模的GPU集群，确保成千上万个GPU能协同工作，高效地训练大模型。这个岗位是近两年AI爆发后需求增长最快的方向之一。

OpenAI：梦想开始的地方，也是“卷王”的终极战场

谈到AI求职，OpenAI是那个绕不开的、自带光环的名字。从GPT-3到Sora，再到最新的GPT-4o，它一直在定义这个行业的边界。能进入OpenAI，不仅意味着丰厚的薪酬（根据Levels.fyi的数据，其薪酬包中位数远超其他大厂），更意味着你站在了AI革命的最前线。

但它的门槛也是最高的。OpenAI的招聘风格非常精英化，他们不追求人数，只追求最顶尖的人才。公司总共也就一千多人，每个人都可能是某个领域的顶级专家。

想敲开OpenAI的大门，你需要什么？

清晰的研究方向和成果：OpenAI非常看重候选人是否在某个细分领域做出了开创性的工作。他们招人不是为了填补某个“螺丝钉”的空缺，而是希望你能带来新的想法，推动整个团队前进。比如，他们的Superalignment（超级对齐）团队，就专门招募那些在AI safety和可解释性方面有深入研究的学者。

对AGI（通用人工智能）的强烈信念：这听起来有点虚，但却是真的。OpenAI的面试中，除了技术问题，面试官很可能会和你探讨对AGI的看法，对AI未来的思考。他们希望找到的是志同道合的“战友”，而不只是一个打工人。

热招岗位：

Member of Technical Staff (MTS) / Research Scientist：这是他们的核心技术岗位，界限比较模糊，通常要求候选人既有强大的工程实现能力，又有顶尖的研究视野。能拿到这个岗位的，基本都是顶尖名校的博士，或者是在其他大厂AI Lab里证明过自己的明星工程师。

一个流传很广的故事是，一个候选人因为在个人博客上持续发表对大型语言模型未来发展的深刻见解，被OpenAI的研究员注意到，从而获得了面试机会。这说明，展现你的思想和影响力，有时比单纯罗列技能更重要。

硬核技能清单 和 身份问题怎么办？

看了这么多，你可能有点晕。别急，我们来总结一下，无论你想去哪家，下面这些硬核技能都是必备的：

编程语言：Python是必须的，要精通。C++是冲击高性能和底层岗位的“屠龙刀”。

AI框架：PyTorch是现在的绝对主流，尤其是在研究界。TensorFlow/Keras在大公司的生产环境中还有很多存量。JAX因为其在研究和性能上的优势，正在被越来越多的人关注。

数学基础：线性代数、微积分、概率论。这些不是为了应付考试，而是为了让你能真正读懂论文，理解模型背后的原理。

项目！项目！项目！：重要的事情说三遍。你的GitHub就是你的第二张脸。与其在简历上写“精通Transformer”，不如直接放一个你亲手实现或者微调过的Transformer模型项目链接。复现一篇经典论文，或者用AI技术解决一个你生活中的小问题（比如给你的相册自动分类），这些都能让你的简历活起来。

最后，聊聊大家最关心的身份问题。作为留学生，H1B和绿卡是绕不开的话题。

好消息是，我们上面提到的所有大厂，都是H1B申请的“大户”。根据美国劳工部的数据，在2023财年，Google、Meta、NVIDIA、Microsoft、Amazon提交的H1B申请数量都位居前列。他们有非常成熟、专业的法律团队来处理留学生的签证和绿卡申请，你完全不用担心他们没经验。

你需要做的，是在面试过程中自信、从容地沟通。当HR问到是否需要Sponsorship时，坦诚回答“是”，然后可以补充一句：“I'm familiar with the CPT/OPT and H1B process, and I'm confident we can work through the logistics.” 把这当成一个流程问题，而不是一个乞求。你的技术实力才是你最大的筹码。

利用好你的CPT和OPT，找一份高质量的实习。一段在大厂的实习经历，不仅能极大地丰富你的简历，更是你争取return offer、解决身份问题的最佳途径。

这条路确实不好走，身边的大神一个比一个亮眼，刷刷朋友圈和LinkedIn，焦虑感可能瞬间爆棚。但别忘了，当你在仰望别人的时候，你可能也是别人眼中的光。

与其盯着终点线的拥挤，不如把注意力放回自己的脚下。这个周末，关掉那些让你焦虑的社交媒体，打开你的VS Code，去复现一篇你觉得超酷的论文，或者把你那个搁置已久的项目想法变成现实。当你真正创造出一些东西时，那种踏实的成就感，会给你比任何offer都更强大的力量。

别怕，你的AI时代，才刚刚开始。