El doctorando de la Universidad Brown, Yong Zheng-Xin, anunció hoy que se unirá oficialmente a OpenAI el próximo mes como Astra Fellow, centrándose en la investigación de seguridad de la IA (AI Safety Research).
El tutor de Yong Zheng-Xin durante su doctorado en la Universidad Brown fue Stephen Bach, y su dirección de investigación incluye la mejora de las capacidades multilingües de los modelos y la seguridad y alineación de IA de vanguardia. Actualmente se centra en la prevención de riesgos y la preparación para la AGI/ASI (Inteligencia Artificial General / Superinteligencia Artificial). Ha profundizado en la supervisión escalable (Scalable Oversight), la capacidad de generalización de la alineación de modelos, así como en la robustez adversarial y las vulnerabilidades de jailbreak de los grandes modelos cuando se enfrentan a indicaciones complejas como el multilingüismo.
La semana pasada, otra doctoranda a punto de graduarse, Alisa Liu de la Universidad de Washington, también generó gran expectación en X tras anunciar que se uniría a OpenAI, con más de un millón de visitas (ver: "De 57 entrevistas a una oferta de OpenAI: El exhaustivo repaso de una doctora en NLP sobre su búsqueda de empleo en las mejores empresas de IA se vuelve viral").
Tras inspirarse en la experiencia compartida por Alisa Liu sobre las entrevistas, Yong Zheng-Xin también compartió algunas de sus experiencias en la búsqueda de empleo como científico investigador.
En comparación con los consejos más estandarizados de Alisa sobre cómo preparar las entrevistas, el blog de Zheng-Xin Yong titulado "Surprising lessons from my research scientist job search" ofrece una perspectiva diferente.
Como candidato que cambió de los grandes modelos multilingües a la seguridad de la IA en su último año de doctorado, resumió 6 interesantes revelaciones que le sorprendieron durante su proceso de búsqueda de empleo, y que merece mucho la pena leer:
Enlace:https://yongzx.github.io/blog/2026/06/24/job-search/
Recientemente, las doctorandas en Ciencias de la Computación Alisa y Silvia publicaron respectivamente dos entradas de blog contando cómo se prepararon y lograron entrar en laboratorios punteros como OpenAI y Google DeepMind. Recomiendo encarecidamente estos dos artículos. Tras ver las reacciones en Twitter, me gustaría compartir desde otro ángulo: ¿Qué experiencias inesperadas en mi propia búsqueda de trabajo como investigador me sorprendieron?
Este artículo está dirigido principalmente a dos grupos de lectores:
- Doctores recién graduados en Ciencias de la Computación (CS), que, como yo, han pasado 5-6 años escribiendo varios artículos de investigación y ahora se esfuerzan por encontrar oportunidades en la industria.
- Investigadores de seguridad de IA que están solicitando puestos a tiempo completo.
Descargo de responsabilidad: Este artículo se escribió sin el uso de ningún modelo de lenguaje grande.
Experiencia personal
Soy un doctorando de quinto año en la Universidad Brown. Mi experiencia en la búsqueda de empleo es un poco especial porque cambié mi dirección de investigación en el último año del doctorado.
En el otoño de 2025, solicité puestos en multilingüismo y seguridad de IA, pero la mayoría de las oportunidades que recibí fueron para científico investigador en multilingüismo / post-entrenamiento. Esto se debió a que mi portfolio de investigación incluía poco trabajo sobre temas centrales de seguridad de IA.
Durante el semestre, decidí sumergirme por completo en la investigación en seguridad de IA, ya que creo que con la llegada de la Inteligencia Artificial General (AGI)/ Superinteligencia Artificial (ASI), hay muchos aspectos importantes en el campo de la seguridad de IA que requieren atención urgente. Por lo tanto, cuando obtuve la beca Astra, decidí pausar la búsqueda de empleo durante unos meses para concentrarme en hacer bien el proyecto de la beca, y así estar más preparado para puestos más influyentes en el campo de la seguridad de IA. Para ello, rechacé algunas ofertas de trabajo existentes y pospuse mi fecha de graduación hasta 2027.
Cerca del final del proyecto de investigación, reinicié mi búsqueda de trabajo, pero las cosas se complicaron un poco más de lo que inicialmente imaginé. Mi plan original era terminar el proyecto de investigación en junio, organizar los resultados en un artículo y luego comenzar las entrevistas (lo que significaba que debería haber empezado a entrevistarme en julio). Sin embargo, debido a problemas de programación (y) a la preocupación por la escasez de puestos, comencé las entrevistas alrededor de mediados de mayo y ya había recibido varias ofertas muy satisfactorias antes de mediados de junio. De hecho, incluso cancelé algunas entrevistas en curso, sin tener la oportunidad de explorar plenamente otras opciones.
En resumen, me alegro de que las cosas finalmente se resolvieran bien, de no tener que preocuparme más por la financiación (porque pospuse la graduación), ni por la ansiedad de la búsqueda continua de empleo (al menos a corto plazo). No encuentro palabras para expresar mi gratitud a todas las personas que me apoyaron durante este proceso.
Sorpresa uno: En el proceso de búsqueda de empleo, solo uno o dos artículos son realmente importantes
Según la publicación de Alisa y las reacciones, quizás mucha gente ya sabe que las entrevistas (por ejemplo, LeetCode) pueden no estar relacionadas con tu trabajo de investigación.
Incluso podría decir que en el proceso de búsqueda de empleo, solo uno o dos artículos pueden ser realmente importantes. A veces, ni siquiera se necesita un artículo; mi evaluación depende completamente de mi capacidad para resolver problemas del equipo en el momento.
Según mi experiencia, tus artículos sirven principalmente para dos cosas:
Conseguir una entrevista. He trabajado en proyectos que le gustaban al equipo objetivo, o mis artículos demostraban algún tipo de habilidad profesional que el equipo estaba buscando, por lo que ahora entro en el proceso de entrevista. Es decir, acabo de pasar la línea de calificación y ahora soy oficialmente un candidato para ellos.
Análisis en profundidad. Esto suele ocurrir durante la presentación de investigación o la discusión de investigación, donde detallo la motivación y los detalles de una investigación. A veces, una presentación así puede durar tan solo 20 minutos.
Por lo tanto, hasta cierto punto, el número de publicaciones en sí no es importante, aparte de establecer credibilidad. En mi caso, el número de mis artículos de investigación multilingüe supera con creces el de mis artículos en seguridad de IA, pero dado que he cambiado a la investigación en seguridad de IA, estos artículos, incluido mi artículo que ganó el premio al mejor artículo, no tuvieron relación con el resultado de mis entrevistas. (Nota: El trabajo de Yong Zheng-Xin ganó el premio al mejor artículo en NeurIPS 2023 SoLaR)
Esto es en realidad liberador, porque significa que puedes cambiar en cualquier momento a un nuevo campo que consideres impactante, siempre y cuando demuestres suficiente habilidad profesional en ese campo y el equipo te necesite, aún puedes obtener las oportunidades laborales con las que sueñas. Por otro lado, también significa que necesitas aprender y dominar constantemente las tendencias de la industria, porque los éxitos pasados tienen menos impacto en si puedes conseguir nuevas oportunidades laborales.
Sorpresa dos: Las rondas de entrevistas son muy diversas
Cuando comencé a entrevistarme, asumí que el formato sería similar al de las entrevistas para ingenieros de software recién graduados (por ejemplo, preguntas estilo Leetcode y entrevistas de comportamiento), más algunas entrevistas técnicas sobre LLM / aprendizaje profundo.
Parecía haber cierto patrón estandarizado en las rondas de entrevistas; creo que los blogs de Alisa y Silvia dan esa impresión.
Para mi sorpresa, durante mi búsqueda de empleo me preguntaron sobre diseño de sistemas y programación paralela (por ejemplo, cómo usar asyncio para cálculos paralelos para lograr operaciones concurrentes). También supe que algunas rondas de entrevistas evalúan tu capacidad para usar agentes de IA. En resumen, esto demuestra que debes estar siempre preparado para enfrentar una variedad inesperada de preguntas y rondas de entrevistas.
Sorpresa tres: Períodos de prueba laboral
Esto fue completamente nuevo para mí. Me sorprendió al ver la publicación de Alisa porque siempre pensé que los períodos de prueba solo eran comunes en puestos de seguridad de IA. Parece que en las startups de IA, los períodos de prueba son cada vez más comunes.
Una prueba de trabajo es completamente diferente a una entrevista in situ; no necesitas viajar a la empresa para varias rondas de entrevistas presenciales; en cambio, trabajarás con el equipo en una tarea. A veces, esta tarea puede ser de naturaleza abierta.
Estas pruebas de trabajo suelen ser remuneradas, pero lo que me sorprendió fue que algunas pruebas de trabajo presenciales pueden durar hasta una semana.
Para mí, participar en una prueba de trabajo dificulta la preparación para entrevistas con otras empresas, porque debo dedicarme por completo a la tarea laboral actual y no tengo energía para preparar otras entrevistas. Al programar entrevistas, especialmente cuando entrevistas con varias empresas simultáneamente y el tiempo es ajustado, debes tener esto en cuenta.
Sorpresa cuatro: El momento es muy importante
En el mercado laboral actual, el momento juega un papel crucial.
Por ejemplo, el otoño pasado, los puestos relacionados con la seguridad de IA eran muy difíciles de encontrar en comparación con los puestos relacionados con el aprendizaje por refuerzo. Pero ahora, hay más startups ofreciendo oportunidades relacionadas con la seguridad de IA (por ejemplo, Lila y Mechanize).
Hay varios puntos a considerar sobre cómo el momento afecta tu búsqueda de un trabajo a tiempo completo:
Tu trabajo se vuelve viral rápidamente y muchas instituciones están interesadas en él y quieren reclutarte. Puede que te tome por sorpresa este momento, y lo mejor que puedes hacer ahora es aprovechar la oportunidad y participar activamente en las entrevistas.
Tu área de investigación se vuelve cada vez más popular. Esto está relacionado con el caso de seguridad de IA que mencioné anteriormente. Puedes inferir que las oportunidades relacionadas también están aumentando. La ventana de solicitud de empleo puede ser tan corta como menos de un mes o extenderse por varios meses, ya que las empresas se esfuerzan por expandirse.
Demanda del puesto. Si planeas posponer entrevistas o hacer planes sobre cómo entrevistarte con varias empresas al mismo tiempo, debes preguntar a los reclutadores sobre este tema.
Llegan ofertas de trabajo una tras otra. Si te encuentras en esta situación, puedes pedir a otras empresas que aceleren su proceso de entrevistas. No te sorprendas si tienes tres entrevistas consecutivas en un día y solo tienes menos de un día para prepararte.
Es razonable pedir posponer el inicio de las entrevistas (por ejemplo, uno o dos meses), pero una vez que comienzan, el tiempo entre cada ronda suele ser corto. También es importante tener en cuenta que algunos puestos esperan que te incorpores en el próximo mes o dos, aunque la fecha de inicio se puede negociar.
Sorpresa cinco: Las ofertas de retorno son poco comunes
En comparación con los puestos de ingeniería de software (que suelen ofrecer oportunidades de retorno, Return offer), los puestos de investigación requieren un análisis caso por caso.
Por ejemplo, durante mi pasantía en Meta en 2024, las oportunidades de conversión a tiempo completo eran escasas y dependían en gran medida del tamaño del equipo. Muchos de mis amigos no obtuvieron ofertas de retorno. En cuanto a la beca Astra de OpenAI que solicité, todavía necesité pasar por todas las rondas de entrevistas como cualquier otro solicitante para finalmente unirme a OpenAI.
He escuchado que en algunas instituciones el proceso de entrevista es más rápido; por ejemplo, si hay una coincidencia con el equipo, solo necesitas pasar una o dos rondas más de entrevistas.
Sorpresa seis: Muchas entrevistas no están relacionadas con tu tema
Esto me sorprendió porque en ese momento estaba cambiando de investigación de capacidades (multilingüismo) a investigación de seguridad, y pensé que las entrevistas relacionadas con la seguridad ocuparían una gran parte del proceso de entrevista. Mi experiencia durante el programa Astra Fellowship, con muchas discusiones internas en Constellation sobre seguridad de IA, reforzó esta impresión.
Eso no es cierto.
De hecho, me encontré con muchos casos que no tenían nada que ver con la seguridad de IA, y mucho menos con mi dirección de investigación. Creo que mi experiencia es similar a la de Alisa y Silvia (aunque sus áreas de investigación son diferentes a la mía).
En unos pocos lugares, sentí que los entrevistadores aún estaban evaluando mi solidez como investigador de IA. Creo que esto tiene su razón de ser (por ejemplo, el campo de la IA evoluciona rápidamente, por lo que es importante tener una base sólida, etc.), pero esperaba más preguntas relacionadas con la seguridad de IA, porque en mi opinión, es un problema de investigación urgente y sigue siendo un campo relativamente nicho. Quizás, para puestos senior, mi experiencia de entrevista habría sido diferente.
Para investigadores en seguridad: Si esto te ayuda, coescribí un artículo en LessWrong (https://www.lesswrong.com/posts/dvsFfGuXXyHYkyifp/tips-for-cracking-the-ai-safety-technical-interview-1) sobre las rondas relacionadas con seguridad, pero espera que haya mucha diversidad en las preguntas planteadas.
A continuación, más recursos de lectura:
1、Nathan Lambert——Thoughts on the job market in the age of LLMs:https://www.interconnects.ai/p/thoughts-on-the-hiring-market-in
2、Alisa Liu——Notes on the Industry Job Search:https://alisawuffles.github.io/blog/job-search/
3、Silvia Sapora——ML Job Interviews: The Ultimate Guide:https://silviasapora.github.io/blog/ml-interviews.html
Este artículo proviene del WeChat Official Account "机器之心" (Corazón de la Máquina)
