最近很多朋友都在問 Anthropic 的面試流程，尤其是 VO 環節到底難不難。 作為一家專注於 AI 安全和大模型的公司，它們的面試確實有自己的特色：既考察基礎 coding，也很看重 system design，還會問到 AI 價值觀相關的問題。 今天就分享一份學員的 Anthropic VO 面經，還原做題過程和卡點，希望能幫大家少走彎路。
面試流程概覽
Anthropic 的 VO 環節通常包含以下幾部分：
- Coding Challenge：演算法題或代碼改造，難度中等，偏重細節。
- System Design / AI 相關設計：考察扩展性、实时处理、架构权衡。
- Behavioral Questions：看重團隊協作、溝通能力，尤其是對 AI 安全的認知。
整個 VO 大約 45–60 分鐘，面試官會根據你的回答不斷追問，所以需要在思路表達和細節處理上都比較紮實。
學員 VO 做題過程還原
一、Coding Challenge
第一題是 Group Anagrams。
學員剛開始的思路是用 HashMap 存字元頻率，結果寫到一半發現 list 不能作為字典 key，當場報錯，卡住了。 冷靜調整后改成 tuple，才跑通了基本 case。
不过效率还是不高，Programhelp 的语音提示提醒他：“其实可以直接用排序字符串做 key，会更快。” 一改代码，逻辑瞬间清晰。
第二題是 Merge Intervals。
思路很直观：先排序再合并。代码写完后，面试官追问：“那空输入怎么办？只有一个区间呢？” 学员一开始没处理，差点漏掉边界情况，幸好远程提示提醒他加上 empty input 判断，顺利通过。
小結：Coding 部分考察點不是題目本身的難度，而是邊界條件和代碼表達的清晰度。
二、System Design
題目是 Real-time Transaction Monitoring System。
要求設計一個實時檢測可疑交易的系統，面試官還不斷加條件：
- 每秒幾十萬筆交易，能撐得住嗎？
- 跨國用戶的延遲怎麼解決？
- 如果交易数据要存档，还能保证实时性吗？
學員一開始只想到用資料庫寫規則檢測，結果被問到併發時就卡殼了。
Programhelp 提醒他考慮 消息佇列 + 流式處理，於是提出 Kafka + Spark/Flink 的方案，還補充了在不同 region 部署分片，降低延遲。
面試官聽到這裡，明顯更感興趣，繼續討論擴展性。 整個過程里，學員逐漸把思路從「單機資料庫」拉高到了「分散式實時架構」，這正是 Anthropic 想看到的思維過程。
三、Behavioral Questions
面試官的問題是：“告訴我你有一次不同意隊友的意見。”
學員一開始花了很多時間講背景，差點沒講到重點。 Programhelp 及時提示：用 STAR 框架收尾。
於是他重新組織：
- Situation：做数据 pipeline 项目时，团队在工具选择上有分歧；
- Task：我需要找到方案，既能滿足上線需求，又讓大家都能接受;
- Action：我主動開小會，比較了兩種方案，並做了測試;
- Result：最终选了折中方案，节省了 30% 成本。
回答简洁有力，效果立马好很多。
總結
Anthropic 的 VO 給人的感覺是：題目不一定最難，但追問很細。 Coding 環節在考你邊界處理，System Design 在考擴展性和架構權衡，Behavioral 在考溝通與價值觀契合。
對學員來說，最大的挑戰其實是緊張下的小卡點：數據結構不合適、邊界條件忘記、思路太“單機化”、回答太囉嗦。 每次能及時調整，都是因為有提前的類比和遠端提示。
還在一個人硬撐嗎？
很多同學在 VO 環節都會遇到類似卡點：寫代碼時忽略細節、System Design 想不到分散式方案、Behavioral 講得太繞。 要解決這些問題，模擬實戰+即時反饋是最有效的方式。
Programhelp 團隊提供：
- 實時語音助攻：當你卡住時，導師輕聲提醒方向，幫你理清邏輯;
- 全流程類比 VO：Coding、System Design、Behavioral 全覆蓋，提前適應面試節奏;
- 行為面答題指導：幫你把簡歷和經歷整理成清晰的 STAR 故事。
團隊導師來自牛津、普林斯頓、北大等頂尖院校，也有在 Amazon、Google、阿裡等大廠的經驗，輔導專業靠譜。
如果你想在 VO 中表現得更流暢、自信，提前做針對性訓練真的能省下很多彎路。
