一直听说 Anthropic 的 MLE bar 不仅高，而且对 culture fit 的要求几乎是最苛刻的，亲身经历以后，真的是一场“技术+价值观”的双重拉扯。6 月份在 LinkedIn 上 network 成功拿到机会，到 Virtual Onsite 的时候甚至有点“面到致郁”。现在流程算是尘埃落定，来复盘一下，也顺便给后面准备 Anthropic 的同学们留点干货。
Anthropic 面试 概览
| 环节 | 日期 (2025年) | 考察重点 |
| Initial Screening | 6月10日 | 初步筛选 |
| Technical Phone Interview | 7月5日 | Coding (编程能力), ML 理论 (机器学习理论) |
| Virtual Onsite | 7月20日 | Coding (编程能力 ×2), System Design (系统设计), Project Discussion (项目讨论), Culture Fit (文化契合度) |
| HR Feedback + Leadership Follow-up | 8月5日 + 8月10日 | Team Match (团队匹配) |
Anthropic 面试过程大公开
Phone Interview – Coding
题目是实现一个小规模 LLM 的自定义 attention。当时我顺手就写了个 scaled dot-product 的基本实现，自我感觉还行。没想到面试官直接跟进：“如果内存资源有限，你打算怎么进一步优化显存占用？”
这一问有点卡壳，我一时间还停留在代码实现层面。学长这时候语音提醒：“可以考虑 KV cache 压缩或者分块计算。”我立刻接住思路，补充了在 low-rank decomposition 和 chunking 机制上的优化，面试官明显点头了。要不是有提醒，我可能会在这里掉分。
Phone Interview – ML 理论
第二题是 RLHF，重点放在 Anthropic 的 safety-first 角度。我一开始比较 textbook：pretraining → reward model → PPO。
结果 follow-up 来了：“那怎么防止奖励模型过拟合呢？”我本能想回答 regularization，但学长立刻提示：“记得加上 human feedback pipeline 和数据多样性。”我顺势把数据分布多样性、定期重新采样、以及 reward model 和 baseline model 的对比讲出来，才让答案不那么单薄。后来想想，Anthropic 非常 care 的其实是 工程可落地 + safety 保证，单靠理论术语是打不动的。
VO – Coding（第一轮）
优化 Claude-like 模型在移动端推理速度。我直接甩了量化、蒸馏这两个常规方案。没想到面试官马上 push：“那低延迟场景下，KV cache 怎么管理？”
我愣住几秒，脑子一片空白。学长在旁边提醒：“提 cache reuse 和 trimming。”于是我赶紧补充：通过动态裁剪 cache 长度、复用历史 key-value，以及分层存储来减少延迟。这个思路完全救了我，不然这一轮估计要挂。
VO – Coding（第二轮）
写一个函数检测并缓解 LLM 输出中的 bias，严格贴合 Anthropic 的 guideline。我一开始想用正则去 detect 特定关键词，但说出来就觉得太简陋。
辅助立刻提示：“Anthropic 特别强调 explainability，要说 pipeline 和 user context。”于是我切换思路，回答了 bias 检测 pipeline → 分类器打分 → mitigation module（比如替换、解释提示），同时根据 user profile 动态调整阈值。这样就既有技术方案，也符合他们的安全导向。
VO – System Design
题目是设计一个大规模分布式训练系统。常规的模型并行、数据并行、pipeline 并行我都能讲。但面试官紧接着问：“如果要保证 safety constraint 在 scaling 时仍然有效，你会怎么做？”
这下真的是 Anthropic 特色题。我一时间只在想 checkpoint 和容错机制。学长立刻在语音提醒我：“把安全约束当成 pipeline 的一个环节。”我立刻展开，讲了在数据预处理阶段做敏感样本过滤、在 RLHF 阶段注入 safety preference，并在监控系统里加上偏差检测。这样把安全和分布式系统结合在一起，答案立刻完整多了。
VO – Culture Fit
最后一环是行为面。面试官问：“Tell me about a time when you made a safety-related decision in a project。”我最初准备的例子太泛泛，只能说“我们遵守规范”。
学长马上提示：“要讲 tradeoff 和团队沟通。”我立刻调整回答，描述了一个项目里我们在性能和安全之间的冲突：一方面客户要快，另一方面安全标准卡得很死。最后我主导团队选择先保证安全上线，再逐步优化性能，并且记录决策 rationale，确保未来扩展不出风险。这个版本就符合 Anthropic 的价值观了。
整体下来，Anthropic 的题目真的是 技术 + 价值观深度绑定，而且每次追问都很细。我自己准备时更偏技术，但在辅助语音提醒下，很多关键点才没漏掉，特别是涉及 安全约束、bias mitigation、团队决策 这些主题。感觉没有Programhelp辅助的话，我可能在两三轮里都会挂掉。
Anthropic MLE 高 bar 面试复盘 | 每个卡点都可能挂，助攻让我稳住了
这次能走到 team match，说实话靠的不是我单打独斗，而是有 programhelp 在关键卡点的 远程语音助攻。像 attention 优化、KV cache 管理、安全约束注入这些点，都是面试官 push 时瞬间提醒了我，才让我把答案补完整。
Anthropic 这种强调 技术深度 + 安全导向 + 文化契合度 的公司，真的是一旦掉链子就很难补救。有了实时提醒，才让我稳住节奏，把准备的内容发挥出来。
如果你也在准备类似的高难度面试（不管是 Anthropic、OpenAI 还是 Google DeepMind），记得别孤军奋战。Programhelp 的远程助攻模式，能在最容易卡壳的时刻给你点拨，让你答得既全面又到位，顺利撑过最苛刻的考官。
