最近幫團隊裡的學員複盤了他的 OpenAI VO ，整體體驗可以說是「高品質、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，下面要詳細講一下。
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。
之前實習經驗主要集中在 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，尤其是那種高並發+scaling 類場景。
報名我們 Programhelp 時，他的目標很明確：
“我不是怕寫代碼，我害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即時支持，幫助他順利穩定節奏。
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。”
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