最近帶學員通過了 Anthropic 的 SDE 面試，整個過程持續了將近三個小時，從 coding 到 system design，再到 culture 面，節奏緊湊但不壓人。 整體給我的感覺是：題目不難，但非常注重思考邏輯和溝通清晰度。
第一輪：Coding
這輪兩道題，都是偏工程場景的題目。
第一題是關於 Crawler。
題意是從一個起始網址開始，抓取同功能變數名稱下的所有頁面連結。 要求實現一個爬蟲系統，保證不會重複訪問，也不會陷入迴圈。
我先講了思路：用 BFS 或 DFS 遍歷網頁結構，同時維護一個 visited 集合防止重複訪問。 面試官接著問：「如果頁面數量很大，你會怎麼加速？ ”
我提到可以使用多線程或異步任務來併發抓取，並在佇列中動態控制速率。
整個交流比較順暢，感覺面試官想看的是我怎麼權衡複雜度和穩定性。
第二題是 Deduplicate Files。
輸入一堆檔路徑，輸出哪些文件的內容是重複的。
我先想到最直接的做法是 hash 檔內容，但面試官追問：「如果檔很大怎麼辦？ ”
於是我補充了分塊 hash 和二次驗證方案，也提到跨伺服器檔比對時的分散式思路。
當時第二題答到中間我一度卡頓，Programhelp 助攻那邊語音提醒我「先講通用方案，再說優化方向」，我立刻換了順序，面試官明顯點頭認可。
第二輪：System Design
這輪問題都和 Anthropic 的核心業務貼近，難度比想像中高。
第一題是設計 Inference API。
要實現一個能支援多模型、多版本的推理服務。
我分三步講：
- 前端請求到 API Gateway;
- Gateway 路由到不同的模型服務;
- 後端通過負載均衡分配 GPU 資源。
接著討論了冷啟動、模型緩存、請求超時重試這些細節。 面試官重點問了“怎麼做多版本管理”和“怎麼應對模型載入慢的問題”。
第二題是 Prompt 交互平臺。
類似一個小版 Claude 介面，讓使用者和模型對話。
我提到了 session 管理、歷史記錄、流式輸出。 面試官追問 token 計費邏輯，我補了用日誌聚合和統計的方式去做帳單分析。
第三題是 Batch Service。
題目要求設計一個批量任務處理系統。
我講了 API 接收任務 → 存到佇列 → worker 消費執行 → 存儲結果的流程。
講到失敗重試機制時，我補充了死信佇列（DLQ）的處理方案。
這一輪整體比較順，但我在開頭講得太快，Programhelp 助攻提醒“先用一句話總結目標”，我重新組織開場后邏輯更清晰。
第三輪：Culture / HM 面
最後一輪是 Hiring Manager 面，主要是文化匹配。
問題包括：
- “有沒有一次你為了系統安全犧牲開發速度的經歷？”
- “你怎麼看待安全和創新之間的平衡？”
我用了自己之前專案的例子，講我怎麼在生產環境中主動做回滾機制來避免潛在風險。
Programhelp 提前幫我準備了 STAR 範本，我照著那套邏輯回答，語言自然又有重點。
總結
Anthropic 的面試題整體不花哨，考的是你能否把技術問題講清楚、系統設計結構化，以及你對安全性和合作的態度。
如果只靠刷題準備，可能會覺得這些題很「模糊」; 但如果熟悉真實工程環境，會發現它們其實都很有代表性。
這次我能穩定發揮，Programhelp 的 mock 和語音助攻幫了很大忙，尤其在系統設計和行為面時，即時提醒我如何調整表達順序、補關鍵點。
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