最近，我的一位学员成功获得了顶尖人工智能公司 Anthropic 的 Offer。这不仅是他个人努力的结果，也是我们共同规划、克服挑战和系统准备的成功案例。今天，我将整理并分享这段旅程中总结的 Anthropic 面经，希望能为正在求职、尤其是瞄准顶级科技公司的朋友们带来启发。
Anthropic 面试流程 (Interview Process)
1. 初步筛选：简历要亮眼，聊得要顺畅
HR 会先看简历，关注 AI、数据科学或工程相关经验；随后电话了解背景和动机。简历要突出硬核项目，电话沟通要条理清晰。
2. 在线编程挑战：代码得又快又准
通常在 HackerRank 或 LeetCode 上进行，60–90 分钟内解决 2–4 道中等偏难编程题。重点练习数组、图和动态规划，提升限时编码能力。
3. 技术面试：技术要扎实，思路要清晰
多轮包括编码、系统设计、机器学习基础和项目讨论。编码时边写边讲思路，项目经验用 STAR 方法组织。
4. 行为与文化契合：团队感要强，价值观要对
Anthropic 重视协作和 AI 伦理，会问冲突解决和领导力案例。准备真实故事，展现团队精神和对 AI 安全的理解。
5. 价值观面试：AI 安全理念要深入
深入探讨对 AI 安全与伦理的看法。了解公司使命，结合实际工作提出见解，展现价值观契合度。
6. 虚拟 Onsite：密集考验要沉稳
通过前期筛选后进入虚拟 Onsite，包含更多技术和行为面试，可能有 Take-Home 作业。时间管理和逻辑表达至关重要。
Anthropic 面试 独家真题
1. 智能对话系统消息分发优化
题目：给定消息列表 messages（每条包含 user_id 和内容），将同一用户的消息均匀分配到 server_count 台服务器，避免过载。
def assign_messages(messages, server_count):
# 返回 assignments 列表，assignments[i] 为第 i 条消息分配的服务器编号
pass
2. AI 模型推理结果校验
题目：给定预测列表 predictions（每条含 category 与 confidence），阈值 threshold 以下记为 'unknown'。
for pred in predictions:
if pred['confidence'] < threshold:
pred['category'] = 'unknown'
3. AI 数据标注任务分配
题目：有 tasks（[difficulty, time]）和 annotators（[max_difficulty, max_time]），分配任务使完成数量最大。
def assign_tasks(tasks, annotators):
# 返回 assignments，每个 annotators[i] 的任务索引列表
pass
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