最近，我的一位学生成功收到了 Anthropic（一家顶级人工智能公司）的 Offer。这不仅是他个人努力的结果，也体现了我们在规划、克服难题和系统化准备方面的通力合作。今天，我将整理并分享这段历程中总结的 Anthropic 面试 经验，希望能为正在求职路上、尤其是瞄准顶尖科技公司的你们提供一些启发。
Anthropic 面试 经验：从迷茫到圆满
一、Anthropic 面试 流程
Anthropic 的面试一般分为多个阶段，旨在全面评估候选人的技术能力、解决问题的思路，以及与公司文化和价值观（尤其是 AI 安全与伦理）的契合度。
1. 初筛（Initial Screening）
- 简历评审：Recruiter 会先看简历，确认技能和经验是否匹配岗位需求。
- 电话面谈：简短通话，了解你的背景、动机以及对 Anthropic 的初步认知。
2. Coding
- 形式：通常在 HackerRank/CodeSignal 等平台上进行限时测试。
- 內容：中等难度的算法和数据结构题，重点考察编码实现与调试能力。
3. 技术面试（Technical Interviews）
多轮深度技术探讨，内容根据岗位不同可能包括：
- 算法与编码：解决算法、数据结构题，或实现与实际场景相关的功能，面试官关注解题思路、代码质量和效率。
- 系统设计：设计可扩展、可靠的系统架构，考察你应对大规模 AI 应用的能力。
- 机器学习/AI 理论：考察基本机器学习原理、常见算法、模型调优方法等。
- 项目复盘：深入讨论你过往项目，涉及背景、你的贡献、遇到的挑战和解决方案。
4. 行为面试（Behavioral & Cultural Fit）
- 了解你的工作风格、团队协作能力、面对挑战的态度，以及是否与 Anthropic 的价值观一致。
5. 价值观面试（Values Interview）
- 深入探讨你对 AI 安全和伦理的理解，以及如何将这些理念融入日常工作。
6. VO
- 在通过前期环节后，会进入一整天的线上“onsite”：更多的技术面与行为面试，可能包含 take-home 作业与汇报。
独家 Anthropic 面试 题示例
1. 智能对话系统消息分发优化
题目：在一个分布式对话系统中，有 n 个服务器节点处理用户消息。给定消息列表 messages（每条包含 user_id 与内容），请设计算法将相同 user_id 的消息尽可能均匀地分配到 server_count 个节点上，返回每条消息对应的节点索引数组 assignments。
messages = [
{"user_id": "u1", "content": "msg1"},
{"user_id": "u2", "content": "msg2"},
{"user_id": "u1", "content": "msg3"}
]
[0, 1, 1]
2. AI 模型推理结果校验
题目：给定 predictions 列表，每项包含 category 和 confidence，以及一个置信度阈值 threshold。对置信度低于阈值的结果，将其 category 置为 "unknown"，并返回修改后的列表。
predictions = [
{"category": "cat", "confidence": 0.8},
{"category": "dog", "confidence": 0.4}
]
threshold = 0.6
输出：
[
{"category": "cat", "confidence": 0.8},
{"category": "unknown", "confidence": 0.4}
]
3. AI 数据标注任务分配
题目：有 m 个标注任务，每个任务包含 difficulty 与 time（分钟）；有 n 位标注员，每位标注员有 max_difficulty 和每天 max_time。请设计分配算法，最大化每天完成的任务数，返回二维数组 assignments，其中 assignments[i] 为分配给第 i 位标注员的任务索引列表。
tasks = [[2,10], [3,5], [1,8]]
annotators = [[3,15], [2,20]]输出：
[[0,1], [2]]
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