十年MLE老兵2026找工记

Context:
中大厂MLE，10YOE，在Staff呆了两三年，现在厂里感觉学不到东西，做的项目各种迁移和在本就脆弱的系统上时尚雕花，实在是不断做做做做到厌倦，问过其他组也没有什么有意思的方向，即使在这样一个bloodybath的市场下也下定决定出去看看，最好能找到一个和AI强相关的公司。

时间线：
四月份开始陆陆续续地准备简历刷刷题，不成系统，五月份开始认真准备，八月份一共拿到三个offer，最后决定去一家startup。

感受：
我投递的公司不多，一共可能不到20家，感觉我简历打磨得还可以，从Modeling到end to end ML system都做过，所以基本内推加recruiter reach out都可以拿到面试。我把公司分成了三个tier，
Tier 0: 御三家彩票
Tier1：大厂做foundation model，目前来看promising的AI startup
Tier2：刷面试经验+test market的，中大厂general 岗位，看起来不怎么promising的AI start up

主要感受是大厂其实很多是组招，即使自我感觉良好，经验related，大厂还是会挑挑拣拣在candidate pool里面挑一个最好的，而AI startup 很多在扩招，感觉不错的话还是愿意给offer的。和几年前最大的区别就是需要每轮都没有纰漏，我之前面试有时候有一轮我自我感觉表现不是很好，可能招聘方还是愿意给offer，或者加面一轮，现在的话只要有一轮weak直接就是一个reject no second chance，这确实会带来更大心理压力，尤其是已经耗费了很多时间精力过了一轮轮oa，phone之后，没办法只能在面试中历练自己的心态尽量做到面了就忘，就跟谈恋爱找对象一样，这个不行下一个更乖，总有我稀罕的也稀罕我的。

另外一个就是时间安排，我把想去的几家安排在了太前面，因为听到小道消息说他们在扩招，可能进去的机会更大，就没有太准备好题库就上了，结果也不出意外全翻车了。我一直有一个迷思，在一家公司扩招期，我准备70%ready的情况下面，比在一家公司稳定期，准备90%ready的情况下容易进，虽然现在这个statement可能不成立了T_T，不管啥时期都要90%+好好准备，我能想到的应对就是平时也keep myself warm and test the market from time to time，做到一个月内就能转换到面试状态，会很累但作为牛马打工人也没有什么办法。

AI Coding：
我这次coding round，leetcode style 和AI coding都遇到了，leetcode style 没什么好说的和以前一样准备，AI coding 是个新玩意儿，连面试官都没有很多经验benchmark好坏，我observe到的是题型会更偏practical，直接要求implement一个end to end system，即使有AI辅助肯定还是需要判断哪些components可以mock，哪些components是考察重点，多注重和面试官的交流，我的流程一般是，

• 先读题，如果题目要求是一大段，扔给AI 总结一下，（个人觉得是一个考点，不是直接扔给AI回答，而是让AI总结题目要求，和自己的理解cross validate一下）
• 和面试官确认requirements，propose a highlevel design，这时候可以一边说，一边在docstring里写，确认完需求后，正好可以把写好的扔给AI来implement a backbone
• 从backbone开始，让AI implement each individual components step by step
• dry run，simulate a few cases, not just unit tests
• repeat it on follow ups

虽然这一套下来出来的东西不一定比把题目直接扔给AI做来得好，但说白了面试就是一场表演，我们要演好的就是我们在harness AI。

System Design：
不熟悉的领域主要看hello interview和相关的视频，熟悉的基本啃previous experience 老本。

吐槽：
单开一段给地里很toxic的一家gig econ公司，流程又臭又长，system design，previous experience deep dive, domain knowledge deep dive，LLM round，another system design，AI coding，behavior。其中我不能理解的就是LLM round，你招的是传统推广搜MLE，会不会做rag，llm benchmark，fine-tuning对这个岗位有啥影响吗？面试官是一个白楠中登，在llmrec举例子的时候说let's say I don't want the weird asian food..., 我本来就是来刷经验的，还给我蹬鼻子上脸了，我就说 I don't care about weird spaghetti and gelato (他举的另外的例子，I assume是他的go-to food), 这种sb玩意不能惯着，能怼就当面怼了。

Last but not least, each interview is an independent trial, but the most shots we get, the higher the probability of landing an offer , you just need one eventually, 好戏还在后头。

匿名用户 发表于 2026-10-04 08:24:40
楼主对于现在还在推广搜的人有什么推荐吗？感觉这行的确到头了，生成式推荐也不知道是不是未来

生成式推荐目前没收益 资源还是负数呢

感谢LZ分享，AI coding 确实是个新玩意儿

楼主对于现在还在推广搜的人有什么推荐吗？感觉这行的确到头了，生成式推荐也不知道是不是未来

匿名用户 发表于 2026-10-4 08:24
楼主对于现在还在推广搜的人有什么推荐吗？感觉这行的确到头了，生成式推荐也不知道是不是未来

搜索和推荐都不是一套东西吧？

AI coding 那段我很有共鸣，先把 requirements 对齐，再让模型一块块写，确实比整题甩过去稳。最后去的 startup 现在还顺吗？

感谢楼主细致分享 已经加米了

请问楼主之前经验主要是搜广推MLE么？是的话，楼主觉得怎么从搜广推往大模型强相关的方向去转呢？
感觉IC5+的职位，无论大厂小厂都挑挑拣拣想找有直接相关经验的 candidate。

哈哈怼得好，老白男不能惯着