Anthropic 软件工程师面试实录 2026：真实面经完整复盘

公司：Anthropic 岗位：软件工程师 (SDE) 面试形式：Virtual Onsite 结果：Pass → Offer

OA 与 Phone Screen：从基础能力到系统意识

OA 通常比较工程化，比如 recipe manager 这种偏应用层的小系统设计，不是纯算法题，更像是在看你如何组织数据和逻辑。

Phone screen 一般会有 coding 和 system design 的组合。Coding 里 LRU cache 出现频率很高，但考法并不是简单实现，而是围绕真实使用场景展开，比如如何设计 cache key，如何在系统 crash 后恢复状态。这类 follow-up 其实已经超出了传统算法题，进入了工程设计的范畴。

有候选人提到用 WAL（write-ahead logging）来做 crash recovery，这种回答通常会很加分，因为它体现了你对持久化和系统可靠性的理解，而不仅仅是数据结构。

Coding：不难 - 但非常强调工程视角

VO 阶段的 coding 题整体难度不算高，但几乎都有明显的工程味。常见题包括 LRU cache、爬虫，以及 file deduplication。比如 file dedup 这题，本质上并不是考你写一个哈希表，而是看你如何在只能流式读取大文件的约束下设计一个可扩展的方案。你需要考虑如何分块读取、如何计算 hash、如何减少 IO、以及如何在大规模数据下运行。

更进一步的 follow-up 往往会涉及 IO bound 和 CPU bound 的分析。比如什么时候瓶颈在磁盘读取，什么时候在 hash 计算，是否需要并行化处理，是否需要 pipeline。这些讨论明显是在考察系统性能分析能力。

另外一个常见 coding 是爬虫。这类题通常不会要求完整实现一个分布式 crawler，而是看你是否能设计合理的抓取策略，比如如何避免重复抓取、如何控制速率、如何处理失败重试等。

System Design：围绕 AI 基础设施展开

System Design 是整个面试中最关键的部分之一，而且题目明显集中在 AI 基础设施相关。常见题包括 batch GPU requests、inference system、model downloader，甚至 prompt playground。这些题的共同特点是，都围绕模型推理和资源管理展开。

比如 batch GPU requests，本质是在考你如何高效利用 GPU 资源。你需要考虑请求如何聚合、如何调度、如何减少 padding 带来的浪费，以及 latency 和 throughput 之间的 trade-off。再比如 inference system，你需要讲清楚模型加载、请求处理、缓存策略、扩展性，以及如何应对流量波动。如果再往深一点，还可以讨论多模型部署、版本管理、以及资源隔离。

有些面试官会非常深入地 challenge你的设计，特别是在你背景和岗位不完全匹配的情况下。比如如果对方是做 inference capacity 的，他们可能会重点问资源利用率、调度策略、甚至硬件层面的考虑。

这一轮的一个明显特点是，如果你没有相关经验，很难临场编出来。准备的关键在于理解这些系统背后的核心问题，而不是背模板。

Project Deep Dive：比题目更重要

几乎所有面经都提到，project deep dive 是一个非常关键的环节，而且往往比 coding 更有决定性。

这一轮通常会让你讲一个最有影响力的项目，然后不断往细节里追问。比如你具体做了什么，为什么这样设计，有哪些 trade-off，结果如何衡量。有一个很明显的特点是，面试官会持续追问，直到他们完全理解你的贡献为止。如果你的描述停留在高层，很容易被认为不够深入。

另外，如果你的项目和他们的业务方向不太匹配，比如偏 training infra 而对方更关注 inference，那么你需要主动把话题往相关方向引，比如讲资源调度、系统稳定性、或者性能优化，否则会显得不够 match。

Culture 与 Behavioral

Anthropic 的 culture 面试是非常有特色的一部分，而且明显权重很高。问题不仅包括常规的 Behavioral，比如 most impactful project、most challenging situation、conflict、feedback，还会涉及价值观层面的讨论。

比如会问你有没有做过利他不利己的事情，或者你如何看待 AI 的风险，以及为什么仍然选择参与这个领域。这类问题没有标准答案，但关键在于你的思考是否真实、是否一致，以及是否体现出对 AI 发展的理解。

另外一个特点是疯狂追问。很多候选人提到，culture 轮会不断深入，甚至比 project deep dive 还要细。这其实是在测试你是否 genuinely align with他们的价值观，而不是临时准备的答案。

面试总结

成功经验

1. 充分准备高频题：Anthropic 的面试题目集中在经典算法和数据结构上，提前准备 LeetCode 高频题非常有必要。
2. Behavioral 故事要准备充分：使用 STAR 框架准备 5-8 个核心故事，覆盖 Leadership、Conflict、Innovation 等场景。
3. 沟通表达要清晰：解题过程中要主动与面试官沟通思路，不要闷头写代码。
4. 边界条件要主动讨论：面试官很看重候选人对 edge cases 的考虑。

面试注意事项

时间管理：每轮 45-60 分钟，需要合理分配时间给题目、讨论和 follow-up 问题。

技术深度：Anthropic 的面试官对技术细节要求很高，边界条件、性能优化、系统设计能力都是考察重点。

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📝 最新面试经验补充（2025-2026年面经）

System Design：围绕 AI 基础设施展开

System Design 是整个面试中最关键的部分之一，而且题目明显集中在 AI 基础设施相关。常见题包括 batch GPU requests、inference system、model downloader，甚至 prompt playground。这些题的共同特点是，都围绕模型推理和资源管理展开。 比如 batch GPU requests，本质是在考你如何高效利用 GPU 资源。你需要考虑请求如何聚合、如何调度、如何减少 padding 带来的浪费，以及 latency 和 throughput 之间的 trade-off。再比如 inference system，你需要讲清楚模型加载、请求处理、缓存策略、扩展性，以及如何应对流量波动。如果再往深一点，还可以讨论多模型部署、版本管理、以及资源隔离。 有些面试官会非常深入地 challenge你的设计，特别是在你背景和岗位不完全匹配的情况下。比如如果对方是做 inference capacity 的，他们可能会重点问资源利用率、调度策略、甚至硬件层面的考虑。 这一轮的一个明显特点是，如果你没有相关经验，很难临场编出来。准备的关键在于理解这些系统背后的核心问题，而不是背模板。

Coding：不难 - 但非常强调工程视角

VO 阶段的 coding 题整体难度不算高，但几乎都有明显的工程味。常见题包括 LRU cache、爬虫，以及 file deduplication。比如 file dedup 这题，本质上并不是考你写一个哈希表，而是看你如何在只能流式读取大文件的约束下设计一个可扩展的方案。你需要考虑如何分块读取、如何计算 hash、如何减少 IO、以及如何在大规模数据下运行。 更进一步的 follow-up 往往会涉及 IO bound 和 CPU bound 的分析。比如什么时候瓶颈在磁盘读取，什么时候在 hash 计算，是否需要并行化处理，是否需要 pipeline。这些讨论明显是在考察系统性能分析能力。 另外一个常见 coding 是爬虫。这类题通常不会要求完整实现一个分布式 crawler，而是看你是否能设计合理的抓取策略，比如如何避免重复抓取、如何控制速率、如何处理失败重试等。

Culture 与 Behavioral

Anthropic 的 culture 面试是非常有特色的一部分，而且明显权重很高。问题不仅包括常规的 Behavioral，比如 most impactful project、most challenging situation、conflict、feedback，还会涉及价值观层面的讨论。 比如会问你有没有做过利他不利己的事情，或者你如何看待 AI 的风险，以及为什么仍然选择参与这个领域。这类问题没有标准答案，但关键在于你的思考是否真实、是否一致，以及是否体现出对 AI 发展的理解。 另外一个特点是疯狂追问。很多候选人提到，culture 轮会不断深入，甚至比 project deep dive 还要细。这其实是在测试你是否 genuinely align with他们的价值观，而不是临时准备的答案。

OA 与 Phone Screen：从基础能力到系统意识

OA 通常比较工程化，比如 recipe manager 这种偏应用层的小系统设计，不是纯算法题，更像是在看你如何组织数据和逻辑。 Phone screen 一般会有 coding 和 system design 的组合。Coding 里 LRU cache 出现频率很高，但考法并不是简单实现，而是围绕真实使用场景展开，比如如何设计 cache key，如何在系统 crash 后恢复状态。这类 follow-up 其实已经超出了传统算法题，进入了工程设计的范畴。 有候选人提到用 WAL（write-ahead logging）来做 crash recovery，这种回答通常会很加分，因为它体现了你对持久化和系统可靠性的理解，而不仅仅是数据结构。

Project Deep Dive：比题目更重要

几乎所有面经都提到，project deep dive 是一个非常关键的环节，而且往往比 coding 更有决定性。 这一轮通常会让你讲一个最有影响力的项目，然后不断往细节里追问。比如你具体做了什么，为什么这样设计，有哪些 trade-off，结果如何衡量。有一个很明显的特点是，面试官会持续追问，直到他们完全理解你的贡献为止。如果你的描述停留在高层，很容易被认为不够深入。 另外，如果你的项目和他们的业务方向不太匹配，比如偏 training infra 而对方更关注 inference，那么你需要主动把话题往相关方向引，比如讲资源调度、系统稳定性、或者性能优化，否则会显得不够 match。