一直聽說 Anthropic 的 MLE bar 不僅高，而且對 culture fit 的要求幾乎是最苛刻的，親身經歷以後，真的是一場“技術+價值觀”的雙重拉扯。 6 月份在 LinkedIn 上 network 成功拿到機會，到 Virtual Onsite 的時候甚至有點“面到致鬱”。 現在流程算是塵埃落定，來復盤一下，也順便給後面準備 Anthropic 的同學們留點乾貨。
Anthropic 面試 概覽
| 環節 | 日期 （2025 年） | 考察重點 |
| 初步篩選 | 6月10日 | 初步篩選 |
| Technical Phone Interview | 7月5日 | Coding （程式設計能力）， ML 理論 （機器學習理論） |
| Virtual Onsite | 7月20日 | Coding （程式設計能力 ×2）， System Design （系統設計）， Project Discussion （項目討論）， Culture Fit （文化契合度） |
| HR Feedback + Leadership Follow-up | 8月5日 + 8月10日 | Team Match （團隊匹配） |
Anthropic 面試過程大公開
Phone Interview – Coding
題目是實現一個小規模 LLM 的自定義 attention。 當時我順手就寫了個 scaled dot-product 的基本實現，自我感覺還行。 沒想到面試官直接跟進：「如果記憶體資源有限，你打算怎麼進一步優化顯存佔用？ ”
這一問有點卡殼，我一時間還停留在代碼實現層面。 學長這時候語音提醒：「可以考慮 KV cache 壓縮或者分塊計算。 “我立刻接住思路，補充了在 low-rank decomposition 和 chunking 機制上的優化，面試官明顯點頭了。 要不是有提醒，我可能會在這裡掉分。
電話面試 – ML 理論
第二題是 RLHF，重點放在 Anthropic 的 safety-first 角度。 我一開始比較 textbook：pretraining → reward model → PPO。
结果 follow-up 来了：“那怎么防止奖励模型过拟合呢？”我本能想回答 regularization，但学长立刻提示：“记得加上 human feedback pipeline 和数据多样性。”我顺势把数据分布多样性、定期重新采样、以及 reward model 和 baseline model 的对比讲出来，才让答案不那么单薄。后来想想，Anthropic 非常 care 的其实是 工程可落地 + safety 保证，单靠理论术语是打不动的。
VO – Coding（第一轮）
優化 Claude-like 模型在移動端推理速度。 我直接甩了量化、蒸餾這兩個常規方案。 沒想到面試官馬上 push：「那低延遲場景下，KV cache 怎麼管理？ ”
我愣住幾秒，腦子一片空白。 學長在旁邊提醒：「提 cache reuse 和 trimming。 “於是我趕緊補充：通過動態裁剪 cache 長度、復用歷史 key-value，以及分層存儲來減少延遲。 這個思路完全救了我，不然這一輪估計要掛。
VO – Coding（第二轮）
寫一個函數檢測並緩解 LLM 輸出中的 bias，嚴格貼合 Anthropic 的 guideline。 我一開始想用正則去 detect 特定關鍵詞，但說出來就覺得太簡陋。
輔助立刻提示：「Anthropic 特彆強調 explainability，要說 pipeline 和 user context。 “於是我切換思路，回答了 bias 檢測 pipeline → 分類器打分 → mitigationmodule（比如替換、解釋提示），同時根據 user profile 動態調整閾值。 這樣就既有技術方案，也符合他們的安全導向。
VO – System Design
題目是設計一個大規模分散式訓練系統。 常規的模型並行、數據並行、pipeline 並行我都能講。 但面試官緊接著問：「如果要保證 safety constraint 在 scaling 時仍然有效，你會怎麼做？ ”
這下真的是 Anthropic 特色題。 我一時間只在想 checkpoint 和容錯機制。 學長立刻在語音提醒我：「把安全約束當成 pipeline 的一個環節。 “我立刻展開，講了在數據預處理階段做敏感樣本過濾、在 RLHF 階段注入 safety preference，並在監控系統裡加上偏差檢測。 這樣把安全和分散式系統結合在一起，答案立刻完整多了。
VO – Culture Fit
最後一環是行為面。 面試官問：“Tell me about a time when you made a safety-related decision in a project。 “我最初準備的例子太泛泛，只能說”我們遵守規範“。
學長馬上提示：「要講 tradeoff 和團隊溝通。 “我立刻調整回答，描述了一個專案里我們在性能和安全之間的衝突：一方面客戶要快，另一方面安全標準卡得很死。 最後我主導團隊選擇先保證安全上線，再逐步優化性能，並且記錄決策 rationale，確保未來擴展不出風險。 這個版本就符合 Anthropic 的價值觀了。
整體下來，Anthropic 的題目真的是 技術 + 價值觀深度綁定，而且每次追問都很細。 我自己準備時更偏技術，但在輔助語音提醒下，很多關鍵點才沒漏掉，特別是涉及 安全約束、bias mitigation、團隊決策 這些主題。 感覺沒有 Programhelp 輔助的話，我可能在兩三輪里都會掛掉。
Anthropic MLE 高 bar 面試復盤 | 每個卡點都可能掛，助攻讓我穩住了
這次能走到 team match，說實話靠的不是我單打獨鬥，而是有 programhelp 在關鍵卡點的遠端語音助攻。 像 attention 優化、KV cache 管理、安全約束注入這些點，都是面試官 push 時瞬間提醒了我，才讓我把答案補完整。
Anthropic 这种强调 技术深度 + 安全导向 + 文化契合度 的公司，真的是一旦掉链子就很难补救。有了实时提醒，才让我稳住节奏，把准备的内容发挥出来。
如果你也在準備類似的高難度面試（不管是 Anthropic、OpenAI 還是 Google DeepMind），記得別孤軍奮戰。 Programhelp 的遠端助攻模式，能在最容易卡殼的時刻給你點撥，讓你答得既全面又到位，順利撐過最苛刻的考官。
