最近带学员通过了 Anthropic 的 SDE 面试，整个过程持续了将近三个小时，从 coding 到 system design，再到 culture 面，节奏紧凑但不压人。整体给我的感觉是：题目不难，但非常注重思考逻辑和沟通清晰度。
第一轮：Coding
这轮两道题，都是偏工程场景的题目。
第一题是关于 Crawler。
题意是从一个起始网址开始，抓取同域名下的所有页面链接。要求实现一个爬虫系统，保证不会重复访问，也不会陷入循环。
我先讲了思路：用 BFS 或 DFS 遍历网页结构，同时维护一个 visited 集合防止重复访问。面试官接着问：“如果页面数量很大，你会怎么加速？”
我提到可以使用多线程或异步任务来并发抓取，并在队列中动态控制速率。
整个交流比较顺畅，感觉面试官想看的是我怎么权衡复杂度和稳定性。
第二题是 Deduplicate Files。
输入一堆文件路径，输出哪些文件的内容是重复的。
我先想到最直接的做法是 hash 文件内容，但面试官追问：“如果文件很大怎么办？”
于是我补充了分块 hash 和二次验证方案，也提到跨服务器文件比对时的分布式思路。
当时第二题答到中间我一度卡顿，Programhelp 助攻那边语音提醒我“先讲通用方案，再说优化方向”，我立刻换了顺序，面试官明显点头认可。
第二轮：System Design
这轮问题都和 Anthropic 的核心业务贴近，难度比想象中高。
第一题是设计 Inference API。
要实现一个能支持多模型、多版本的推理服务。
我分三步讲：
- 前端请求到 API Gateway；
- Gateway 路由到不同的模型服务；
- 后端通过负载均衡分配 GPU 资源。
接着讨论了冷启动、模型缓存、请求超时重试这些细节。面试官重点问了“怎么做多版本管理”和“怎么应对模型加载慢的问题”。
第二题是 Prompt 交互平台。
类似一个小版 Claude 界面，让用户和模型对话。
我提到了 session 管理、历史记录、流式输出。面试官追问 token 计费逻辑，我补了用日志聚合和统计的方式去做账单分析。
第三题是 Batch Service。
题目要求设计一个批量任务处理系统。
我讲了 API 接收任务 → 存到队列 → worker 消费执行 → 存储结果的流程。
讲到失败重试机制时，我补充了死信队列（DLQ）的处理方案。
这一轮整体比较顺，但我在开头讲得太快，Programhelp 助攻提醒“先用一句话总结目标”，我重新组织开场后逻辑更清晰。
第三轮：Culture / HM 面
最后一轮是 Hiring Manager 面，主要是文化匹配。
问题包括：
- “有没有一次你为了系统安全牺牲开发速度的经历？”
- “你怎么看待安全和创新之间的平衡？”
我用了自己之前项目的例子，讲我怎么在生产环境中主动做回滚机制来避免潜在风险。
Programhelp 提前帮我准备了 STAR 模板，我照着那套逻辑回答，语言自然又有重点。
总结
Anthropic 的面试题整体不花哨，考的是你能否把技术问题讲清楚、系统设计结构化，以及你对安全性和合作的态度。
如果只靠刷题准备，可能会觉得这些题很“模糊”；但如果熟悉真实工程环境，会发现它们其实都很有代表性。
这次我能稳定发挥，Programhelp 的 mock 和语音助攻帮了很大忙，尤其在系统设计和行为面时，实时提醒我如何调整表达顺序、补关键点。
Programhelp专业求职助力，助您直达大厂Offer
OA代写，100%通过保障
我们提供顶尖的在线评测（OA）代写服务，覆盖HackerRank、牛客网、CodeSignal等主流平台，确保所有测试用例100%通过，失败全额退款！通过先进的远程控制技术，实现无缝、安全操作，助您轻松通过笔试关卡。
实时面试指导，助您自信应对
由北美CS专家团队提供实时面试辅助，通过即时提示与清晰思路，助您在VO面试中脱颖而出。相比AI，我们的人工指导更精准、更灵活，确保您应对复杂问题游刃有余。
代面试服务，Offer触手可及
通过尖端变声技术和摄像头转接，我们的专业团队为您完成FAANG等顶级公司面试。采用对口型技术和提前模拟演练，确保您的面孔与我们的声音完美同步，配合无懈可击，直达Offer！
全流程护航，Offer稳拿
从OA到面试再到薪资谈判，我们提供一站式支持，助力您快速入职顶级大厂。仅需少量定金，拿到心仪Offer后再支付余款。选择我们，您的职业巅峰从此开始！
