Le doctorant de l'Université Brown, Yong Zheng-Xin, a annoncé aujourd'hui qu'il rejoindra officiellement OpenAI le mois prochain en tant qu'Astra Fellow, se concentrant sur la recherche en sécurité de l'IA (AI Safety Research).
Le directeur de thèse de Yong Zheng-Xin à l'Université Brown est Stephen Bach. Ses recherches portent sur l'amélioration des capacités multilingues des modèles et la sécurité et l'alignement de l'IA de pointe. Il se concentre actuellement sur la prévention des risques et les préparatifs liés à l'AGI/ASI (Intelligence Artificielle Générale / Super Intelligente). Il a étudié en profondeur la supervision évolutive (Scalable Oversight), la capacité de généralisation de l'alignement des modèles, ainsi que la robustesse face aux attaques adverses et les vulnérabilités de jailbreak des grands modèles face à des prompts complexes comme ceux multilingues.
La semaine dernière, une autre doctorante sur le point d'obtenir son diplôme, Alisa Liu de l'Université de Washington, a fait les gros titres sur X avec la nouvelle de son arrivée chez OpenAI, dépassant le million de vues (voir : « De 57 entretiens à une offre d'OpenAI : le bilan de la recherche d'emploi d'une doctorante en NLP chez un géant de l'IA fait sensation »).
Inspiré par le partage d'expérience d'entretien d'Alisa Liu, Yong Zheng-Xin a décidé de présenter à son tour certaines de ses expériences dans sa recherche d'un poste de scientifique chercheur.
Par rapport aux conseils plus standardisés d'Alisa sur la préparation des entretiens, le billet de blog de Zheng-Xin Yong, « Surprising lessons from my research scientist job search », offre une perspective différente.
En tant que candidat ayant changé de domaine au cours de sa dernière année de doctorat, passant des grands modèles multilingues à la sécurité de l'IA, il résume 6 enseignements surprenants (Surprise) et intéressants qu'il a tirés de son processus de recherche d'emploi, qui méritent vraiment le détour :
Lien : https://yongzx.github.io/blog/2026/06/24/job-search/
Récemment, les doctorantes en informatique Alisa et Silvia ont chacune publié un article de blog expliquant comment elles se sont préparées et ont réussi à intégrer des laboratoires de pointe comme OpenAI et Google DeepMind. Je recommande vivement ces deux articles. Après avoir vu les réactions sur Twitter, j'ai voulu partager sous un angle différent : quelles expériences inattendues m'ont surpris lors de ma propre recherche d'un emploi de chercheur.
Cet article s'adresse principalement à deux groupes de lecteurs :
- Les doctorants en informatique (CS) sur le point de soutenir, qui, comme moi, ont peut-être passé 5 à 6 ans à rédiger plusieurs articles de recherche et s'efforcent maintenant de trouver des opportunités dans l'industrie.
- Les chercheurs en sécurité de l'IA postulant pour des postes à plein temps.
Clause de non-responsabilité : Aucun grand modèle de langage n'a été utilisé lors de la rédaction de cet article.
Expérience personnelle
Je suis un doctorant de cinquième année à l'Université Brown. Mon expérience de recherche d'emploi est un peu particulière car j'ai changé de domaine de recherche au cours de ma dernière année de doctorat.
À l'automne 2025, j'ai postulé à des postes en multilingue et en sécurité de l'IA, mais j'ai principalement reçu des opportunités de scientifique chercheur en multilingue / post-formation. Cela s'explique par le fait que mon portfolio de recherche contient peu de travaux sur les sujets fondamentaux de la sécurité de l'IA.
Pendant le semestre, j'ai décidé de me consacrer entièrement à la recherche en sécurité de l'IA, car je pense qu'avec l'avènement de l'IA Générale (AGI) / Super IA (ASI), de nombreux aspects cruciaux du domaine de la sécurité de l'IA nécessitent une attention urgente. Ainsi, lorsque j'ai obtenu la bourse Astra, j'ai décidé de suspendre ma recherche d'emploi pendant quelques mois pour me concentrer sur le bon déroulement du projet de bourse, afin d'être plus qualifié pour des postes à plus grand impact dans le domaine de la sécurité de l'IA. Pour cela, j'ai refusé certaines offres d'emploi existantes et reporté ma date de soutenance de thèse à 2027.
À l'approche de la fin de mon projet de recherche, j'ai repris ma recherche d'emploi, mais les choses se sont déroulées de manière un peu plus chaotique que prévu initialement. Je prévoyais de terminer le projet de recherche en juin, de rédiger un article sur les résultats, puis de commencer les entretiens (ce qui signifiait que je ne devais commencer les entretiens qu'en juillet). Cependant, pour des raisons d'emploi du temps (et par crainte d'un manque de postes disponibles), j'ai commencé les entretiens vers la mi-mai et j'avais déjà reçu plusieurs offres très satisfaisantes avant la mi-juin. En fait, j'ai même abandonné certains entretiens en cours, sans même avoir la possibilité d'explorer pleinement d'autres options.
En résumé, je suis reconnaissant que tout se soit bien terminé, que je n'aie plus à m'inquiéter pour le financement (car j'ai reporté ma soutenance) et que je n'aie plus à subir l'anxiété constante de la recherche d'emploi (du moins à court terme). Je ne peux exprimer ma gratitude envers toutes les personnes qui m'ont soutenu durant ce processus.
Surprise n°1 : Dans le processus de recherche d'emploi, seuls un ou deux articles comptent vraiment
D'après le post d'Alisa et les réactions, beaucoup savent peut-être déjà que les entretiens (par exemple, LeetCode) peuvent n'avoir aucun rapport avec vos travaux de recherche.
Je pourrais même dire que, dans le processus de recherche d'emploi, seuls un ou deux articles peuvent vraiment compter. Parfois, vous n'avez même pas besoin d'un seul article ; mon évaluation dépend entièrement de ma capacité à résoudre sur le champ un problème posé par l'équipe.
D'après mon expérience, vos articles ont principalement deux rôles :
Obtenir un entretien. J'ai réalisé des projets que l'équipe cible apprécie, ou mes articles démontrent une certaine compétence technique que l'équipe recherche, donc je passe maintenant en phase d'entretien. En d'autres termes, je viens de franchir le seuil de qualification et je suis maintenant officiellement un candidat.
Analyse approfondie. Cela se produit généralement lors d'une présentation de recherche ou d'une discussion de recherche, où je détaille la motivation et les détails d'une étude spécifique. Parfois, une telle présentation peut ne durer que 20 minutes.
Ainsi, dans une certaine mesure, le nombre d'articles publiés en soi n'est pas important. Dans mon cas, le nombre de mes articles de recherche multilingue dépasse largement celui de mes articles sur la sécurité de l'IA — mais étant donné que je me suis tourné vers la recherche en sécurité de l'IA, ces articles, y compris celui qui a remporté un prix du meilleur article, n'ont eu aucun rapport avec le résultat de mes entretiens. (Note : Le travail de Yong Zheng-Xin a remporté le prix du meilleur papier à NeurIPS 2023 SoLaR)
C'est en fait libérateur, car cela signifie que vous pouvez à tout moment vous reconvertir vers un nouveau domaine que vous jugez impactant, tant que vous faites preuve de compétences techniques suffisantes dans ce domaine et que l'équipe en a besoin, vous pouvez toujours obtenir les opportunités d'emploi de vos rêves. D'un autre côté, cela signifie également que vous devez continuellement apprendre et maîtriser les tendances du secteur, car les succès passés ont moins d'influence sur votre capacité à obtenir de nouvelles opportunités d'emploi.
Surprise n°2 : Les étapes des entretiens sont très diversifiées
Lorsque j'ai commencé les entretiens, je pensais que le format serait similaire à celui des entretiens pour les nouveaux diplômés en génie logiciel (par exemple, des questions de style Leetcode et des entretiens comportementaux), avec en plus quelques entretiens techniques sur les LLM / l'apprentissage profond.
Il semblait y avoir un certain modèle standardisé pour les étapes des entretiens — je pense que les blogs d'Alisa et Silvia donnent cette impression.
À ma grande surprise, lors de ma recherche d'emploi, on m'a posé des questions sur la conception de systèmes et la programmation parallèle (par exemple, comment utiliser asyncio pour calculer en parallèle et implémenter des opérations concurrentes). J'ai aussi appris que certaines étapes d'entretien évaluent votre capacité à utiliser des agents d'IA. En résumé, cela indique que vous devez toujours être prêt à faire face à une variété de questions et d'étapes d'entretien inattendues.
Surprise n°3 : Les essais professionnels (Trial Projects)
C'était une expérience totalement nouvelle pour moi. J'étais également surpris en lisant le post d'Alisa, car je pensais que les essais professionnels n'étaient courants que pour les postes en sécurité de l'IA. Apparemment, les essais professionnels deviennent de plus en plus courants dans les startups d'IA.
Un essai professionnel est totalement différent d'un entretien sur place — vous n'avez pas besoin de vous rendre dans l'entreprise pour plusieurs tours d'entretiens ; au lieu de cela, vous collaborez avec l'équipe pour résoudre une tâche. Parfois, cette tâche peut être ouverte.
Ces essais professionnels sont généralement rémunérés, mais ce qui m'a surpris, c'est que certains essais professionnels sur place peuvent durer jusqu'à une semaine.
Pour moi, participer à un essai professionnel rendrait difficile la préparation d'entretiens avec d'autres entreprises, car je dois me consacrer pleinement à la tâche en cours, sans avoir l'énergie pour préparer d'autres entretiens. Lorsque vous planifiez vos entretiens, surtout si vous postulez à plusieurs entreprises en même temps avec des délais serrés, vous devriez en tenir compte.
Surprise n°4 : Le timing est très important
Sur le marché de l'emploi actuel, le timing joue un rôle crucial.
Par exemple, à l'automne dernier, les postes liés à la sécurité de l'IA étaient très difficiles à trouver comparés aux postes liés à l'apprentissage par renforcement. Mais maintenant, davantage de startups proposent des opportunités liées à la sécurité de l'IA (par exemple Lila et Mechanize).
Quelques points méritent d'être discutés sur la manière dont le timing affecte votre recherche d'un emploi à plein temps :
Votre travail devient viral rapidement, et de nombreuses institutions s'y intéressent et veulent vous recruter. Vous pourriez être pris au dépourvu par ce timing, et la meilleure chose à faire maintenant est de saisir cette opportunité et de participer activement aux entretiens.
Votre domaine de recherche devient de plus en plus populaire. Cela est lié au cas de la sécurité de l'IA mentionné ci-dessus. Vous pouvez déduire que les opportunités connexes augmentent également. La fenêtre de candidature peut être aussi courte que moins d'un mois, ou aussi longue que plusieurs mois, car les entreprises s'efforcent de s'étendre.
Les besoins en recrutement. Si vous prévoyez de reporter des entretiens ou d'élaborer un plan pour postuler à plusieurs entreprises simultanément, vous devriez poser cette question aux recruteurs.
Les offres d'emploi affluent. Si vous rencontrez cette situation, vous pouvez demander à d'autres entreprises d'accélérer leur processus d'entretien. Ne soyez pas surpris si vous devez enchaîner trois entretiens en une journée avec moins d'une journée de préparation.
Il est raisonnable de demander à reporter le début des entretiens (par exemple, d'un ou deux mois), mais généralement, une fois les entretiens commencés, l'intervalle entre chaque tour est très court. Notez également que certains postes souhaitent que vous commenciez dans le mois ou les deux mois suivants, bien que la date de début puisse être négociée.
Surprise n°5 : Les offres de retour (Return offers) sont rares
Comparé aux postes en génie logiciel (où les offres de retour sont généralement proposées), les postes de recherche doivent être examinés au cas par cas.
Par exemple, lors de mon stage chez Meta en 2024, les opportunités de conversion à plein temps étaient rares et dépendaient largement de la taille de l'équipe. Beaucoup de mes amis n'ont pas obtenu d'offre de retour. Quant à la bourse Astra d'OpenAI pour laquelle j'ai postulé, j'ai dû passer par toutes les étapes d'entretien comme les autres candidats pour finalement rejoindre OpenAI.
J'ai entendu dire que le processus d'entretien dans certaines institutions est accéléré ; par exemple, si la correspondance avec l'équipe est bonne, vous n'avez besoin que d'un ou deux tours d'entretiens supplémentaires.
Surprise n°6 : Beaucoup d'entretiens ne sont pas liés à votre sujet
Cela m'a surpris car je passais de la recherche sur les capacités (multilingues) à la recherche sur la sécurité, et je pensais que les entretiens liés à la sécurité occuperaient une grande partie du processus. Pendant mon programme Astra Fellowship, il y avait de nombreuses discussions internes sur la sécurité de l'IA au sein de Constellation, ce qui a renforcé cette impression.
Ce n'était pas le cas.
En fait, j'ai rencontré de nombreux cas totalement sans rapport avec la sécurité de l'IA, sans parler de mon domaine de recherche. Je crois que mon expérience est similaire à celle d'Alisa et Silvia (bien que leurs domaines de recherche diffèrent de l'intelligence artificielle).
Dans quelques endroits, j'avais l'impression que l'interviewer évaluait toujours ma polyvalence en tant que chercheur en IA. Je pense que cela a sa logique (par exemple, le domaine de l'IA évolue rapidement, donc il est important d'avoir des bases solides, etc.), mais je m'attendais à rencontrer plus de questions liées à la sécurité de l'IA, car selon moi, c'est un problème de recherche urgent à résoudre et c'est encore un domaine relativement de niche. Peut-être que pour des postes plus seniors, mon expérience d'entretien aurait été différente.
Pour les chercheurs en sécurité : si cela peut vous aider, j'ai co-écrit un article sur LessWrong (https://www.lesswrong.com/posts/dvsFfGuXXyHYkyifp/tips-for-cracking-the-ai-safety-technical-interview-1) sur les tours liés à la sécurité, mais il faut s'attendre à une grande diversité de questions posées.
Voici d'autres ressources de lecture :
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
Cet article provient du compte officiel WeChat « Machine Heart »
