最近幫團隊裡的學員覆盤了他的 OpenAI VO ，整體體驗可以說是“高質量、但也高壓”。面試全程大概 1 小時半，分成兩個模組：System Design + Coding，各自都有非常典型的 OpenAI 風格問題，下面詳細講一下。
學員背景
這位學員本科是美國中西部一所州立大學 CS 專業，研究生在 UC 系列讀的 AI 方向。
之前實習經歷主要集中在 backend + ML infra，用過 Python、Go、C++，做過簡單的分散式快取和訊息系統。
雖然演算法基礎不錯，但他自己也知道——系統設計幾乎沒正式答過題，尤其是那種高併發+scaling類場景。
報名我們 Programhelp 時，他的目標很明確：
“我不是怕寫程式碼，我怕的是那種被面試官連環追問的現場節奏。”
正式電面那天，我們透過語音助攻系統實時支援，幫助他順利穩定節奏。
OpenAI 面試流程參考
在分享具體經歷之前，先大概瞭解一下 OpenAI 的面試節奏：
- 簡歷篩選
投遞後，招聘團隊會篩選簡歷，確認經驗和崗位匹配度。 - Recruiter 通話
簡歷透過後，會有一次 30–45 分鐘左右的電話或影片，聊背景、動機和崗位理解。 - 技術評估
可能是線上程式設計測試或技術電話，考察演算法和基本編碼能力，有時也會有系統設計的初步討論。 - 系統設計 & 深度面試
重點環節，會給開放式架構問題，讓你講解整體設計、元件劃分和權衡取捨。 - 多輪面試迴圈
通常幾輪連續面試，包含編碼、系統設計、行為和技術深度討論，考察技術能力和溝通表達。 - 結果與 Offer
所有環節結束後，團隊會綜合評估，決定是否發放 Offer。
整個流程可以理解為 簡歷篩選 → Recruiter 通話 → 技術評估 → 系統設計 → 多輪面試 → Offer，編碼、架構和溝通能力都要兼顧。
第一轮：System Design — “Design Slack”
開場 2 分鐘寒暄之後，面試官直接丟題：「Design Slack」。
這題我們在 mock 時練過，重點是要提前鋪框架，不陷入細節。於是他先概括了整體架構：
- Core Components（User, Channel, Message, Notification）
- Data Flow（message → queue → storage → delivery）
- Scaling concern（fan-out, caching, database sharding）
面試官聽完立即切入重點：“你會如何處理大型通道的扇出？”
他順勢講了 读时 fan-out，並加上我們平時訓練的「表現取捨句式」：
“If we choose write-time fan-out, we get better latency for readers but worse scalability for large channels, so I’d ratherpush fan-out to read time.”
這時語音助攻提示“補一層推播系統”，他順利補充了 notification queue、非同步推送機制。
面試官繼續追問資料庫 scaling，他回答我們訓練的三步驟框架：vertical scale → horizontal shard → async queue。
面試官最後點評：“這是一個非常現實的權衡分析。”
小結：第一輪成功關鍵在於節奏。提前演練讓他能用 1 分鐘講清結構，3 分鐘展開細節，5 分鐘進入 trade-off。
第二轮：Coding — Key-Value Store
第二輪是典型的 OpenAI 工程實現題。題目是：
“Design a simple Key-Value Store supporting serialization and deserialization.”
他先寫完了 put、get、delete，邏輯清晰，邊寫邊講。
面試官問：“你會如何持久化這些數據？”
他答：“I’d serialize the in-memory dictionary into a file using JSON or binary format, then deserialize it back when loading.”
接著 follow-up 升級難度：
“What if each file has a 1KB limit, and you must split the serialized data across multiple files?”
這時候語音助攻提醒：“先 verbalize，再實現。”
他穩住節奏，邊講邊構思方案：
- 將資料切塊寫入多個檔案（chunking）
- 使用一個 meta 索引檔記錄 key 對應的檔案編號
- 支援 partial load 提升啟動速度
面試官點頭認可：“Excellent thought process.”
雖然沒來得及完整寫完，但結構完整，思路清晰，這類題更重視表達邏輯。
面试节奏与风格
OpenAI 電面的整體體驗和一般大廠完全不同：
- 問題開放，但追問非常深，每個話題都會被展開成工程級細節
- 考表達與思考並行，寫程式碼時必須同時 verbalize
- 時間緊張，通常不會給太多提示，除非你主動表達推理
這位學員的回饋是：
“比我想的難多了，但也很有趣。面試官像是和我討論設計，不是審問。能跟上節奏就不會慌。”
關於 Programhelp｜你與大廠 Offer 之間，只差一個可靠助攻
我們是由 7 位來自牛津、普林斯頓、北大等頂尖院校的學長組成的專業團隊，其中 3 位現任職於 Amazon、Google、阿里等一線大廠。所有服務－無論是 OA 代寫、VO 助攻、面試輔助、全程 Offer 包拿──都由我們親自完成，絕不外包。我們堅持直連一線工程師，一對一即時協助，用真正的技術實力為你掃清面試卡點。
無論你是初次申請大廠，還是想拿下第二個更好的 Offer，我們都能為你提供從 OA → 技術面→ VO → HR 談判的全鏈路支援。 24-48 小時加急回應，不透過不收費，拿到 Offer 再付尾款。
