最近，我的一位學生成功收到了 Anthropic（一家頂級人工智能公司）的 Offer。這不僅是他個人努力的結果，也體現了我們在規劃、克服難題和系統化準備方面的通力合作。今天，我將整理並分享這段歷程中總結的 Anthropic 面試 經驗，希望能為正在求職路上、尤其是瞄準頂尖科技公司的你們提供一些啟發。
Anthropic 面試 經驗：從迷茫到圓滿
一、Anthropic面试 流程
Anthropic 的面試一般分為多個階段，旨在全面評估候選人的技術能力、解決問題的思路，以及與公司文化和價值觀（尤其是 AI 安全與倫理）的契合度。
1. 初篩（Initial Screening）
- 簡歷評審：Recruiter 會先看簡歷，確認技能和經驗是否匹配崗位需求。
- 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 等平台上進行限時測試。
- 內容：中等難度的算法和數據結構題，重點考察編碼實現與調試能力。
3. 技術面試（Technical Interviews）
多輪深度技術探討，內容根據崗位不同可能包括：
- 系統設計：設計可擴展、可靠的系統架構，考察你應對大規模 AI 應用的能力。
- 系統設計：設計可擴展、可靠的系統架構，考察你應對大規模 AI 應用的能力。
- 機器學習/AI 理論：考察基本機器學習原理、常見算法、模型調優方法等。
- 項目复盤：深入討論你過往項目，涉及背景、你的貢獻、遇到的挑戰和解決方案。
4. 行為面試（Behavioral & Cultural Fit）
- 了解你的工作風格、團隊協作能力、面對挑戰的態度，以及是否與 Anthropic 的價值觀一致。
5. 價值觀面試（Values Interview）
- 深入探討你對 AI 安全和倫理的理解，以及如何將這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。
獨家 Anthropic 面試 題示例
1. 智能對話系統消息分發優化
題目：在一個分佈式對話系統中，有 n 個服務器節點處理用戶消息。給定消息列表 messages（每條包含 user_id 與內容），請設計算法將相同 user_id 的消息盡可能均勻地分配到 server_count 個節點上，返回每條消息對應的節點索引數組 assignments。
messages = [
{"user_id": "u1", "content": "msg1"},
{"user_id": "u2", "content": "msg2"},
{"user_id": "u1", "content": "msg3"}
]
[0, 1, 1]
2. AI 模型推理結果校驗
題目：給定 predictions 列表，每項包含 category 和 confidence，以及一個置信度閾值 threshold。對置信度低於閾值的結果，將其 category 置為 "unknown"，並返回修改後的列表。
predictions = [
{"category": "cat", "confidence": 0.8},
{"category": "dog", "confidence": 0.4}
]
threshold = 0.6
輸出：
[
{"category": "cat", "confidence": 0.8},
{"category": "unknown", "confidence": 0.4}
]
3. AI 數據標註任務分配
題目：有 m 個標註任務，每個任務包含 difficulty 與 time（分鐘）；有 n 位標註員，每位標註員有 max_difficulty 和每天 max_time。請設計分配算法，最大化每天完成的任務數，返回二維數組 assignments，其中 assignments[i] 為分配給第 i 位標註員的任務索引列表。
tasks = [[2,10], [3,5], [1,8]]
annotators = [[3,15], [2,20]]輸出：
[[0,1], [2]]
還在為面試準備焦慮嗎？
Programhelp 是一支來自頂級高校的七人專家團隊，擁有豐富的大廠面試經驗。我們提供：
面试辅导 & VO 支持
实时模拟面试，给出技术与行为面试反馈。
OA 代考 & 远程面试支持
在线评测代做和面试引导，帮你专注发挥。
模拟面试 & 代码写作
多轮 Mock Interview 与代码实战指导。
留学面试辅导 & 考试代考
留学项目面试训练及学术考试监考服务。
現在就聯繫我們，開啟你的面試成功之路！
