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      Colloquio per Research Scientist

      7 nov 2025
      Candidato anonimo a colloquio
      Nessuna offerta
      Esperienza neutra
      Colloquio nella media

      Candidatura

      Ho sostenuto un colloquio presso OpenAI

      Colloquio

      It was a really fun interview process! I got four interviews, and there was a final round after that. The problems asked were interesting and challenging and I had a great time. I'm excited to apply again soon!

      Domande di colloquio [1]

      Domanda 1

      ML Coding questions and some math
      Rispondi alla domanda
      2

      Altre recensioni di colloqui per Research Scientist presso OpenAI

      Colloquio per Research Scientist

      31 mar 2026
      Candidato anonimo a colloquio
      San Francisco, CA
      Nessuna offerta
      Esperienza positiva
      Colloquio difficile

      Candidatura

      Ho presentato la mia candidatura tramite segnalazione di un dipendente. La procedura ha richiesto 3 giorni. Ho sostenuto un colloquio presso OpenAI (San Francisco, CA) nel mese di mar 2026

      Colloquio

      This was the first coding round after the HR call. It began with a self-introduction, followed by the coding portion, where I worked through the problem and explained my thinking step by step.

      Colloquio per Research Scientist

      18 ago 2025
      Candidato anonimo a colloquio
      New York, NY
      Nessuna offerta
      Esperienza positiva
      Colloquio difficile

      Candidatura

      Ho sostenuto un colloquio presso OpenAI (New York, NY)

      Colloquio

      1. Coding & Algorithms Expect standard algorithm and data structure problems (like from LeetCode). Emphasis on clean code, optimal solutions, and reasoning. Examples: Implement a cache with O(1) access. Design a rate limiter. Solve graph traversal or dynamic programming problems. 2. Systems Design / ML Systems Design robust, scalable systems—often in AI/ML contexts. Examples: How would you design a distributed training system? How do you deploy and monitor a large language model in production? 3. Machine Learning & Deep Learning (for relevant roles) Deep understanding of models (transformers, diffusion models, etc.) Expect questions about training dynamics, loss functions, and optimization. Examples: Why does layer normalization work better than batch norm in transformers? How would you debug a model that's overfitting?

      Domande di colloquio [1]

      Domanda 1

      Design a user-facing product powered by GPT-4. How would you prioritize safety and utility in a new feature?
      Rispondi alla domanda
      1

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      Centers for Disease Control and Prevention
      3.7★Stipendio e benefit