Anthropic SDE 面經覆盤 | OA + 四輪面試全流程(附真題思路 + 面試體驗)

最近完成了 Anthropic SDE 的全流程面試,整體體驗跟其他大廠有不少區別,程式碼量真的很大,尤其是對技術能力和社會問題交叉的考察很深。下面整理一份完整面經,給大家參考。

Anthropic SDE Interview Experience Review

Anthropic SDE 全流程覆盤

Recruiter Call(30min)

這輪純聊天:過往專案經歷、對Anthropic的理解、為什麼想來。重點問了“B Corp”是什麼含義,以及你如何理解Anthropic的AI安全使命(Constitutional AI、Claude的價值觀等)。

Tips:提前讀官網About頁面 + Anthropic的Blog,尤其是“Core Views on AI Safety”和B Corp認證內容。回答要真誠,別背書。

Coding Challenge(60-90min)

這是我見過程式碼量最大、時間最緊迫的OA。

  • 形式:大部分人是90分鐘 CodeSignal take-home,我的是90分鐘;也有部分崗位是60分鐘現場。
  • 題目:銀行系統模擬(Banking System)
    • 支援功能(層層遞進):
      • 建立賬戶(Create Account)
      • 存款(Deposit)
      • 轉賬(Transfer)
      • 付款(Pay)
      • 合併賬戶(Merge Accounts)
      • 查詢轉賬記錄(Transaction History)
      • Cashback 計算與發放
      • 查詢Cashback狀態(Status)
      • 查詢餘額(Balance)
    • 所有操作都需要執行緒安全 / 併發考慮(雖然沒明說,但評測裡有隱藏併發case)
    • 需要自己設計合理的資料結構(Map + List / 自定義類),還要處理edge cases(賬戶不存在、餘額不足、迴圈轉賬、合併後歷史記錄合併等)。

Hiring Manager Call

這輪偏技術交流,主要分兩部分:

  1. 專案講解:深入討論過往的專案經驗、技術選型、實現細節以及遇到的難題。面試官喜歡挖掘候選人解決問題的思路,而不是簡單問功能實現。
  2. 程式碼審查:面試官會提供一些不同程式語言寫的程式碼片段,要求找出問題、識別功能、最佳化或指出潛在 bug。這一環節考察對程式碼質量的敏感度,以及多語言能力。

建議提前準備幾個自己熟悉的專案,能夠用清晰邏輯覆盤,並且對程式碼風格、效能最佳化、可維護性有自己的見解。

Onsite

Onsite一共四個小時,分了四輪。

第一輪Coding主要考演算法和資料結構,不過比普通LeetCode更貼近實際工程;第二輪System Design問了些跟Anthropic自己產品相關的問題,比如怎麼讓單執行緒模型同時服務多個使用者,或者Claude聊天服務的架構;

第三輪又是Coding,題目更偏向崗位方向,涉及到分散式一致性和快取這些內容;最後一輪Behavioral跟傳統面試不太一樣,主要聊AI在倫理、資料保護、安全、就業市場這些方面的影響。這四輪下來節奏挺緊的,既考技術,也很看重你對AI和社會問題的思考。

Anthropic SDE 獨家Coding真題

Web Crawler

要求用 Python 實現一個網路爬蟲,核心邏輯本質上是廣度優先搜尋(BFS)—— 從一個種子 URL 出發,發現並爬取屬於同一域名下的所有連結。

面試官提供了一個名為 get_urls(url) 的輔助函式,它已經處理了 HTTP 請求和基礎的連結解析工作,我不需要關心底層的網頁抓取細節。要求先實現同步版本,待其正常執行後,再將其最佳化為多執行緒 / 非同步版本。

Follow up:

  1. 最佳化(多執行緒實現)
  2. 使用 ThreadPoolExecutorurlparse 處理 URL
  3. 如何在任務就緒後立即處理它
  4. 執行緒 vs 程序:區別與適用場景
  5. 禮貌策略(避免伺服器過載)
  6. 分散式系統設計(處理數百萬級 URL)
  7. 檢測並處理不同 URL 下的重複內容

LRU Cache

該問題提供了一個已實現的記憶體快取,要求在基礎功能上進行擴充套件。

第一個問題並非嚴格意義上的擴充套件,而是找 Bug。只要快速理解快取的基本功能,就能很快定位到生成快取鍵(cache key)步驟的問題。

第二個問題是實現持久化快取,要求快取崩潰重啟後,必須保證資料不丟失。核心思路是將資料持久化到磁碟,並在快取崩潰重啟後從磁碟檔案中恢復所有資料。

Follow up:CPU 密集型 vs I/O 密集型:在分散式系統中如何實現?

Anthropic SDE 面經覆盤總結

總的來說,Anthropic的面試流程既要你技術過硬,能寫程式碼、做系統設計,也特別重視你對AI倫理和社會影響有沒有自己的獨立思考。

如果你在OA或VO環節覺得壓力山大,Programhelp 的面試輔助服務挺靠譜的。學長創始人是北大畢業生,在一線大廠幹了10年開發,能24-48小時加急幫你搞定需求,提供實時VO輔助、面試思路提示、程式碼指導,甚至全套包過服務,從OA一直護航到簽約拿Offer。他們的OA代寫保證所有測試用例100%透過,不透過不收費;代面試用轉接攝像頭和變聲技術,提前模擬對口型,配合很默契。你可以直接跟學長溝通,先評估需求再報價,收到作業後直接上手,沒有中介差價,信任度很高。

祝大家都能順利透過,早日拿到Anthropic的offer!

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Jory Wang Amazon資深軟體開發工程師
Amazon 資深工程師,專注 基礎設施核心系統研發,在系統可擴充套件性、可靠性及成本最佳化方面具備豐富實戰經驗。 目前聚焦 FAANG SDE 面試輔導,一年內助力 30+ 位候選人成功斬獲 L5 / L6 Offer。
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