如果你對大模型、LLM 應用感興趣，OpenAI 無疑是最令人嚮往的公司之一。但它的技術崗面試流程也十分“高門檻”： 不僅考察程式設計能力，還強調對模型原理、工程實現的深度理解。本文基於真實候選人反饋，整理完整面經， 幫你節省大量準備時間。
OpenAI面試流程
1. 簡歷篩選：系統+人工，核心專案寫深寫透，優先有AI專案、論文、落地經驗者。
2. Recruiter Call（30分鐘）：評估動機與匹配度，回答不模板化、邏輯清晰即可。
3. Technical Phone（1-2輪，每輪45-60分鐘）：含現場程式設計，重程式碼質量與思考過程。
4. Deep Dive Interview（60分鐘）：追問核心專案細節，需吃透專案邏輯與最佳化方向。
5. Research/ML理解面：考察ML深度，需能解釋技術原理及真實場景取捨。
6. Final Round（VO）：半天-1天，連續多輪考核，考驗技術、專注力與穩定性。
Reference Check & Offer：核查過往表現，透過後發offer。
高頻真題示例
Coding
有候選人遇到這樣一道題：實現一個支援基礎 SQL 操作的記憶體資料庫，需要逐步支援 SELECT、WHERE、GROUP BY、ORDER BY 與 JOIN。題目本身更接近工程抽象，而不是純演算法，因此非常考驗結構設計能力。
表現更好的候選人通常會先定義統一輸入格式，主動降低解析複雜度，再使用 Map 或 TreeMap 管理表資料，並將過濾、聚合、排序拆為獨立模組。在實現過程中同步構建測試用例，也能體現出成熟的工程習慣。面試官往往會持續觀察你的設計路徑——是否有全域性視角，而不是邊寫邊改。
系統設計
另一道典型問題是：設計一個多租戶 CI/CD 排程系統，接收 repo ID 與 commit，解析 YAML，並實時返回執行狀態。回答這類問題時，結構感往往比細節更重要。
比較常見的展開方式是先給出整體架構，例如透過 API 接入請求，經由訊息佇列進入執行引擎，再將狀態寫入儲存並推送前端；隨後再討論多租戶隔離、高可用與負載均衡。在儲存層，可以用 Redis 或 MongoDB 儲存狀態，並透過 Kafka 做系統解耦。繼續深入時，再補充許可權控制、資訊隔離、日誌查詢與失敗重試等能力。優秀回答通常呈現出“由宏觀到微觀”的推進節奏，而不是一開始就陷入技術細節。
行為面試關注點
不少技術候選人會低估行為面，但在 AI 公司，這一部分往往權重不小。團隊更希望找到能夠在不確定環境中持續創造價值的人，而不僅是技術執行者。
面試官常討論的話題包括：當資源有限時，你如何自主補齊知識並推動專案落地；當團隊出現技術分歧，你是否能夠用實驗或資料建立共識；以及當技術可能帶來社會影響時，你如何做判斷。這裡通常沒有標準答案，但真實、理性且成熟的表達，會明顯提升整體評價。
真實案例參考
一位候選人擁有 CS 博士背景，研究方向集中在 NLP 與多模態，科研能力突出，但系統工程經驗相對不足。早期模擬面試中，他的常見問題並非“不會”，而是難以把複雜技術講得清晰、有結構。
在後續準備中，他刻意加強了架構設計能力訓練，同時反覆打磨專案表達，把“做了什麼”升級為“為什麼這樣做、帶來了什麼結果”。當進入 VO 階段後，整體發揮明顯更加穩定，最終順利拿到 offer。
這個案例其實釋放出一個很重要的訊號：頂級 AI 公司既看研究能力，也越來越重視工程落地與技術表達。
寫在最後
OpenAI 的面試並不只是更難，而是考察維度更加立體——既關注技術深度，也看工程能力、思維方式以及長期價值觀匹配。與其臨時突擊，不如儘早理解面試結構和出題邏輯，這往往比單純刷題更有效。
我們長期整理北美 AI 公司與頂級科技公司的真實面經與高頻題庫，覆蓋研究崗與工程崗。很多題型在實際面試中的重複率並不低，提前建立認知優勢，準備過程也會更加從容。
如果你希望系統梳理高頻考點、強化技術表達，或需要 面試幫助 ，現在開始準備，通常會比想象中更有幫助。
