如果你对大模型、LLM 应用感兴趣，OpenAI 无疑是最令人向往的公司之一。但它的技术岗面试流程也十分“高门槛”： 不仅考察编程能力，还强调对模型原理、工程实现的深度理解。本文基于真实候选人反馈，整理完整面经， 帮你节省大量准备时间。
OpenAI面试流程
1. 简历筛选：系统+人工，核心项目写深写透，优先有AI项目、论文、落地经验者。
2. Recruiter Call（30分钟）：评估动机与匹配度，回答不模板化、逻辑清晰即可。
3. Technical Phone（1-2轮，每轮45-60分钟）：含现场编程，重代码质量与思考过程。
4. Deep Dive Interview（60分钟）：追问核心项目细节，需吃透项目逻辑与优化方向。
5. Research/ML理解面：考察ML深度，需能解释技术原理及真实场景取舍。
6. Final Round（VO）：半天-1天，连续多轮考核，考验技术、专注力与稳定性。
Reference Check & Offer：核查过往表现，通过后发offer。
高频真题示例
Coding
有候选人遇到这样一道题：实现一个支持基础 SQL 操作的内存数据库，需要逐步支持 SELECT、WHERE、GROUP BY、ORDER BY 与 JOIN。题目本身更接近工程抽象，而不是纯算法，因此非常考验结构设计能力。
表现更好的候选人通常会先定义统一输入格式，主动降低解析复杂度，再使用 Map 或 TreeMap 管理表数据，并将过滤、聚合、排序拆为独立模块。在实现过程中同步构建测试用例，也能体现出成熟的工程习惯。面试官往往会持续观察你的设计路径——是否有全局视角，而不是边写边改。
系统设计
另一道典型问题是：设计一个多租户 CI/CD 调度系统，接收 repo ID 与 commit，解析 YAML，并实时返回执行状态。回答这类问题时，结构感往往比细节更重要。
比较常见的展开方式是先给出整体架构，例如通过 API 接入请求，经由消息队列进入执行引擎，再将状态写入存储并推送前端；随后再讨论多租户隔离、高可用与负载均衡。在存储层，可以用 Redis 或 MongoDB 保存状态，并通过 Kafka 做系统解耦。继续深入时，再补充权限控制、信息隔离、日志查询与失败重试等能力。优秀回答通常呈现出“由宏观到微观”的推进节奏，而不是一开始就陷入技术细节。
行为面试关注点
不少技术候选人会低估行为面，但在 AI 公司，这一部分往往权重不小。团队更希望找到能够在不确定环境中持续创造价值的人，而不仅是技术执行者。
面试官常讨论的话题包括：当资源有限时，你如何自主补齐知识并推动项目落地；当团队出现技术分歧，你是否能够用实验或数据建立共识；以及当技术可能带来社会影响时，你如何做判断。这里通常没有标准答案，但真实、理性且成熟的表达，会明显提升整体评价。
真实案例参考
一位候选人拥有 CS 博士背景，研究方向集中在 NLP 与多模态，科研能力突出，但系统工程经验相对不足。早期模拟面试中，他的常见问题并非“不会”，而是难以把复杂技术讲得清晰、有结构。
在后续准备中，他刻意加强了架构设计能力训练，同时反复打磨项目表达，把“做了什么”升级为“为什么这样做、带来了什么结果”。当进入 VO 阶段后，整体发挥明显更加稳定，最终顺利拿到 offer。
这个案例其实释放出一个很重要的信号：顶级 AI 公司既看研究能力，也越来越重视工程落地与技术表达。
写在最后
OpenAI 的面试并不只是更难，而是考察维度更加立体——既关注技术深度，也看工程能力、思维方式以及长期价值观匹配。与其临时突击，不如尽早理解面试结构和出题逻辑，这往往比单纯刷题更有效。
我们长期整理北美 AI 公司与顶级科技公司的真实面经与高频题库，覆盖研究岗与工程岗。很多题型在实际面试中的重复率并不低，提前建立认知优势，准备过程也会更加从容。
如果你希望系统梳理高频考点、强化技术表达，或需要 面试帮助 ，现在开始准备，通常会比想象中更有帮助。
