最近刚经历了一次非常特别的面试流程 —— xAI 的 Software Engineer 岗位。作为 NG（new grad）第一次投递，原本没抱太大期望，结果 HR 主动联系我，整个面试形式都相当神奇，和以往常见的大厂面试完全不同。下面就来分享一下我的完整经历，给准备 xAI 或类似初创公司面试的同学一个参考。
电面（Phone Screen）
店面可以说是我见过最短、最高效的面试，前后只有 15 分钟，HR 一上来就强调回答要简洁，基本是“快问快答”的节奏。
- Q1：用 30 秒介绍一下你做过的最 technical 的项目
（很神奇，这里完全没有 follow up，感觉只是走个形式） - Q2：你最熟悉的两个编程语言？
- Q3：用 C++ 和 Python 做过什么部署到 production 的项目？
在大约 10 分钟的时间里，对方一口气问了十几个问题，节奏很快，几乎没时间展开细节。剩下 5 分钟反而让我来提问。
本来以为自己表现一般，结果意外收到了 onsite 邀请，还是去裸面（没有额外准备）。
Onsite 面试流程
Round 1：九宫格 + Trie
这一轮出的题是“字母九宫格找单词”，有点类似 Boggle。给定一个 NxN 的字母棋盘和一个单词词典，要找出能在棋盘上拼出的所有单词。
我直接上了 Trie + DFS 回溯。Trie 用来快速判断前缀是否存在，DFS 搜索路径，遇到不匹配的前缀就剪枝掉。
整体难度中等，不是特别常见，但 LeetCode 上刷到 Word Search II 之类的题，就能cover。算是比较顺利。
Round 2：LRU Cache
这轮是很经典的 LRU Cache，要求实现 get(key) 和 put(key, value)，时间复杂度要 O(1)。
标准解法就是哈希表 + 双向链表。结果我在写代码的时候手快，某些情况下忘了更新尾指针。偏偏我自己写了 test case，差点自己把自己给挂了 。
这里真的提醒大家：test case 一定要写全，最好边写边测，尤其是 corner case（比如 cache size=1，重复 put 同一个 key，多次淘汰等等）。别等最后才测，那就来不及了。
Round 3：In-Memory DB with Nested Transaction
最后一轮有点偏系统设计：做一个内存数据库，支持 SET / GET / BEGIN / ROLLBACK / COMMIT，还要支持嵌套事务。
我先写了最基本的数据结构，然后跟面试官一起聊了很多扩展：比如如果要 持久化，可以加日志（WAL）或者做快照；要考虑 并发控制，是用锁还是乐观事务；如果要 scale，可以走分布式或者主从复制。
氛围挺轻松的，感觉面试官那时候已经有点累了，问题不像大厂那种特别标准化，更多是看你能不能灵活思考。
整体体验
说实话，这次面试过程和传统大厂（比如 Microsoft、Google）比起来要随意很多，流程甚至有点混乱。但另一方面，氛围却很轻松，不像 Meta、Amazon 那样压迫感强。
- 店面快问快答，主要考察反应速度和表达清晰度。
- Onsite coding 难度在 LeetCode medium ~ medium+ 的水平，基本常见题目变种，没有特别变态的 hard。
- 系统设计环节更注重思考过程和落地能力，而不是唯一标准答案。
如果有同学想准备类似 xAI 或者其他初创公司的面试，建议除了 LeetCode 基础题，还可以练一些 简化版系统设计（cache、in-memory store、search trie 这种）。
xAI SWE 面试 FAQ
1. 面试流程相关
Q: xAI 的 SWE 面试流程大概是怎样的？
A: 一般是 OA → Technical Interviews（2-3 轮 coding）→ System Design → Behavioral / Culture Fit。整体流程和顶级硅谷公司类似，但 coding 偏重实战，system design 偏重 scalability + ML infra，BQ 会涉及 Elon Musk 风格的“第一性原理”思维。
Q: 面试周期多久？
A: 通常在 2-4 周完成，如果是 hot hiring，会加快到 1-2 周。
2. Coding 环节
Q: 代码题难度如何？
A: 难度和 LeetCode Hard 接近，强调优化思维和 clean code。考察数据结构（Graph / Heap / Trie / Segment Tree）和算法（DP / Greedy / Search / Bit manipulation）居多。
Q: 会考 ML coding 吗？
A: 偶尔会有，比如实现一个简化版 Transformer component，或写一个高效的 tokenizer。但大部分是通用算法题。
3. 系统设计
Q: 系统设计会偏向哪类问题？
A: 偏向 大规模分布式系统 + AI infra，比如：
- 设计一个高吞吐量的 log ingestion pipeline
- 设计一个模型 serving 系统，支持实时推理和多版本 A/B 测试
- 如何构建可扩展的向量搜索引擎
Q: 面试官会关注什么？
A: Scalability、低延迟、高可靠性、数据一致性，以及是否能用“第一性原理”推导系统结构，而不是背八股。
4. Behavioral
Q: xAI 的文化面试重点是什么？
A: Elon Musk 的团队文化强调：
- 追求 first principles thinking（能拆解复杂问题到基本原理再推演解决方案）
- 强调 高强度执行（能不能独立推动 0→1 项目）
- 对 AI 和社会影响 的看法（你是否真心相信 xAI 的 mission，而不是只是跳槽）
Q: 有什么常见问题？
A:
- Tell me about a time you solved a problem others thought impossible.
- If you had to design an AI system from scratch with limited compute, how would you approach it?
- What motivates you to join xAI over OpenAI/Google/Anthropic?
5. 准备建议
- 刷题：LeetCode Hard + 系统设计 case
- Infra 知识：熟悉分布式系统、数据库、模型 serving
- 文化匹配：准备好讲述自己对 AI 的长期 vision
- 练习表达：面试官喜欢简洁、逻辑清晰的解释，不喜欢拐弯抹角
面试从来不是一个人的战斗
Programhelp 团队由来自 Amazon、Google、Oxford 等背景的导师组成，专注于 OA、VO、Onsite 的全流程辅导。无论是实时语音助攻、debug 提醒，还是模拟面试演练，我们都能帮你在有限的时间里少走弯路。很多学员靠着这套体系，顺利拿到心仪公司的 offer。
