近年来，随着人工智能领域的飞速发展，Anthropic 作为业界的佼佼者备受瞩目，吸引了无数 AI 人才的目光。如果你也对加入这家领先的 AI 研究公司充满兴趣，那么了解其面试流程和考察重点将是至关重要的一步。本文基于 PROGRAMHELP 团队亲历的 Anthropic 面经，为你揭秘这家公司在招聘过程中关注的关键要素，希望能为你备战 Anthropic 面试提供有价值的参考。
总体流程：严谨且注重能力深度
根据现有分享，Anthropic 的面试流程一般包括：
- 简历筛选与初步沟通：电话或视频了解基本情况。
- 多轮技术面试：考察机器学习、深度学习、算法、数据结构及业务应用思路。
- 系统设计面试：评估分布式系统、可扩展性与可靠性设计能力。
- 行为面试/文化契合度：通过过往经历了解沟通、协作和 AI 伦理观。
- 团队成员交流：与未来同事或研究员深入探讨，评估协作契合度。
面试可能耗时较长，并行多轮，以确保找到最匹配的人选。
Anthropic 面试真题分享
Coding
题目：设计一个简单的文本生成后处理系统。给定由大型语言模型生成的文本列表 generated_texts，完成：
- 移除重复句子（以 “.”、“!”、“?” 结尾）；
- 过滤长度小于 10 个单词的文本；
- 按文本长度从长到短排序。
示例输入：
generated_texts = [
"This is a sample sentence. Another sample sentence.",
"Short text.",
"This is a longer text with multiple sentences. And another one.",
"This is a sample sentence."
]示例输出：
[
"This is a longer text with multiple sentences. And another one.",
"This is a sample sentence. Another sample sentence."
]系统设计
题目：设计一个分布式 AI 训练数据标注平台，需满足：
- 数据管理：千万级文本存储与检索，项目/标签分类；
- 标注流程：任务分配，多人协作，实时同步；
- 质量控制：自动检测矛盾标注并触发二次审核；
- 扩展性：支持未来图像/音频多模态标注。
设计要求：
- 画系统架构图，说明核心模块；
- 选技术栈（数据库、消息队列、分布式框架）；
- 讨论负载均衡、数据一致性方案。
BQ
- 技术挑战与创新：
Tell me about a time when you faced a complex technical problem… - 伦理与责任：
Describe balancing technical feasibility with ethical considerations… - 学习与成长：
Share how you learned a new technology to solve a problem… - 跨团队协作：
Tell me about working with a cross-functional team…
PROGRAMHELP 团队助力您的面试成功
我们由顶尖院校专家组成，提供：
- 面试辅导与 VO 辅助；
- OA 代做与远程面试支持；
- 代面试与代码代写；
- 入学面试辅导与考试代考。
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