近年來，隨著人工智能領域的飛速發展，Anthropic 作為業界的佼佼者備受矚目，吸引了無數 AI 人才的目光。如果你也對加入這家領先的 AI 研究公司充滿興趣，那麼了解其面試流程和考察重點將是至關重要的一步。本文基於 PROGRAMHELP 團隊親歷的 Anthropic 面經，為你揭秘這家公司在招聘過程中關注的關鍵要素，希望能為你備戰 Anthropic 面試提供有價值的參考。
總體流程：嚴謹且注重能力深度
根據現有分享，Anthropic 的面試流程一般包括：
- 簡歷篩選與初步溝通：電話或視頻了解基本情況。
- 多輪技術面試：考察機器學習、深度學習、算法、數據結構及業務應用思路。
- 系統設計面試：評估分佈式系統、可擴展性與可靠性設計能力。
- 行為面試/文化契合度：通過過往經歷了解溝通、協作和 AI 倫理觀。
- 團隊成員交流：與未來同事或研究員深入探討，評估協作契合度。
面試可能耗時較長，並行多輪，以確保找到最匹配的人選。
Anthropic 面試真題分享
Coding
題目：設計一個簡單的文本生成後處理系統。給定由大型語言模型生成的文本列表 generated_texts，完成：
- 移除重複句子（以 “.”、“!”、“?” 結尾）；
- 過濾長度小於 10 個單詞的文本；
- 按文本長度從長到短排序。
示例輸入：
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."
]示例輸出：
[
"This is a longer text with multiple sentences. And another one.",
"This is a sample sentence. Another sample sentence."
]系統設計
題目：設計一個分佈式 AI 訓練數據標註平台，需滿足：
- 數據管理：千萬級文本存儲與檢索，項目/標籤分類；
- 標註流程：任務分配，多人協作，實時同步；
- 質量控制：自動檢測矛盾標註並觸發二次審核；
- 擴展性：支持未來圖像/音頻多模態標註。
設計要求：
- 畫系統架構圖，說明核心模塊；
- 選技術棧（數據庫、消息隊列、分佈式框架）；
- 討論負載均衡、數據一致性方案。
BQ
- 技術挑戰與創新：
Tell me about a time when you faced a complex technical problem… - 倫理與責任：
Describe balancing technical feasibility with ethical considerations… - 學習與成長：
Share how you learned a new technology to solve a problem… - 跨團隊協作：
Tell me about working with a cross-functional team…
PROGRAMHELP 團隊助力您的面試成功
我們由頂尖院校專家組成，提供：
- 面試輔導與 VO 輔助；
- OA 代做與遠程面試支持；
- 代面試與代碼代寫；
- 入學面試輔導與考試代考。
立即 聯繫我們，開啟您的面試準備之旅！
END
