最近完成了 Anthropic SDE 的全流程面试，整体体验跟其他大厂有不少区别，代码量真的很大，尤其是对技术能力和社会问题交叉的考察很深。下面整理一份完整面经，给大家参考。
Anthropic SDE 全流程复盘
Recruiter Call（30min）
这轮纯聊天：过往项目经历、对Anthropic的理解、为什么想来。重点问了“B Corp”是什么含义，以及你如何理解Anthropic的AI安全使命（Constitutional AI、Claude的价值观等）。
Tips：提前读官网About页面 + Anthropic的Blog，尤其是“Core Views on AI Safety”和B Corp认证内容。回答要真诚，别背书。
Coding Challenge（60-90min）
这是我见过代码量最大、时间最紧迫的OA。
- 形式：大部分人是90分钟 CodeSignal take-home，我的是90分钟；也有部分岗位是60分钟现场。
- 题目：银行系统模拟（Banking System）
- 支持功能（层层递进）：
- 创建账户（Create Account）
- 存款（Deposit）
- 转账（Transfer）
- 付款（Pay）
- 合并账户（Merge Accounts）
- 查询转账记录（Transaction History）
- Cashback 计算与发放
- 查询Cashback状态（Status）
- 查询余额（Balance）
- 所有操作都需要线程安全 / 并发考虑（虽然没明说，但评测里有隐藏并发case）
- 需要自己设计合理的数据结构（Map + List / 自定义类），还要处理edge cases（账户不存在、余额不足、循环转账、合并后历史记录合并等）。
- 支持功能（层层递进）：
Hiring Manager Call
这轮偏技术交流，主要分两部分：
- 项目讲解：深入讨论过往的项目经验、技术选型、实现细节以及遇到的难题。面试官喜欢挖掘候选人解决问题的思路，而不是简单问功能实现。
- 代码审查：面试官会提供一些不同编程语言写的代码片段，要求找出问题、识别功能、优化或指出潜在 bug。这一环节考察对代码质量的敏感度，以及多语言能力。
建议提前准备几个自己熟悉的项目，能够用清晰逻辑复盘，并且对代码风格、性能优化、可维护性有自己的见解。
Onsite
Onsite一共四个小时，分了四轮。
第一轮Coding主要考算法和数据结构，不过比普通LeetCode更贴近实际工程；第二轮System Design问了些跟Anthropic自己产品相关的问题，比如怎么让单线程模型同时服务多个用户，或者Claude聊天服务的架构；
第三轮又是Coding，题目更偏向岗位方向，涉及到分布式一致性和缓存这些内容；最后一轮Behavioral跟传统面试不太一样，主要聊AI在伦理、数据保护、安全、就业市场这些方面的影响。这四轮下来节奏挺紧的，既考技术，也很看重你对AI和社会问题的思考。
Anthropic SDE 独家Coding真题
Web Crawler
要求用 Python 实现一个网络爬虫，核心逻辑本质上是广度优先搜索（BFS）—— 从一个种子 URL 出发，发现并爬取属于同一域名下的所有链接。
面试官提供了一个名为 get_urls(url) 的辅助函数，它已经处理了 HTTP 请求和基础的链接解析工作，我不需要关心底层的网页抓取细节。要求先实现同步版本，待其正常运行后，再将其优化为多线程 / 异步版本。
Follow up：
- 优化（多线程实现）
- 使用
ThreadPoolExecutor和urlparse处理 URL - 如何在任务就绪后立即处理它
- 线程 vs 进程：区别与适用场景
- 礼貌策略（避免服务器过载）
- 分布式系统设计（处理数百万级 URL）
- 检测并处理不同 URL 下的重复内容
LRU Cache
该问题提供了一个已实现的内存缓存，要求在基础功能上进行扩展。
第一个问题并非严格意义上的扩展，而是找 Bug。只要快速理解缓存的基本功能，就能很快定位到生成缓存键（cache key）步骤的问题。
第二个问题是实现持久化缓存，要求缓存崩溃重启后，必须保证数据不丢失。核心思路是将数据持久化到磁盘，并在缓存崩溃重启后从磁盘文件中恢复所有数据。
Follow up：CPU 密集型 vs I/O 密集型：在分布式系统中如何实现？
Anthropic SDE 面经复盘总结
总的来说，Anthropic的面试流程既要你技术过硬，能写代码、做系统设计，也特别重视你对AI伦理和社会影响有没有自己的独立思考。
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祝大家都能顺利通过，早日拿到Anthropic的offer！
