北美技术面试题目周报：OpenAI、Anthropic、Scale AI、Snowflake、Stripe 最新面经趋势

这是 Interview Coach Pro 的第一期“北美技术面试题目周报”。本期覆盖时间是 2026-07-27 到 2026-08-02，基于本地抓取到的公开中文面经做匿名整理。我们不会搬运原帖细节，而是把上周反复出现的公司、轮次、题型关键词和准备重点抽象出来，方便正在准备美国技术面试的中文候选人快速判断该补什么。

本期样本里，出现频率较高的公司包括 OpenAI、Amazon、Anthropic、Google、Stripe、Airbnb、ByteDance、Rippling、Microsoft、Netflix、Snowflake、Scale AI、NVIDIA、Databricks、Applied Intuition、Oracle Health、Plaid、Pinterest。从题型看，上周最明显的趋势是：AI company 更偏 hands-on engineering，FinTech 和 infra company 更看重 stateful system，传统大厂仍然以 coding + BQ + system design 组合为主。

本周关键词

如果你只看一眼，记住这些高频关键词：

• AI-enabled coding / agentic coding：OpenAI、Anthropic、Scale AI、Retell AI、Decagon、Baseten
• LLM API / embedding + classification API / prompt playground：Scale AI、Decagon、Anthropic
• backend practical / CSV / JSON / HTTP server：Scale AI、Stripe、Oracle Health
• in-memory KV store / in-memory file system / logger / parser：Baseten、Retell AI、Rippling、Uber、Applied Intuition
• job scheduler / task scheduler / rate limiter / session tracker：Snowflake、Scale AI、OpenAI、Plaid
• payment system design / Sora system design / model deployment：OpenAI、Anthropic、Stripe
• KV cache / transformer basics / GPU basics：NVIDIA MLE
• banking system / fraud detection / ledger-like workflow：Airbnb、Affirm、Stripe
• bucket allocation / experiment group rebalance：Pinterest
• edit distance / ticket booking / interval optimization：Target、Amazon、Walmart

这些词比单个“原题”更重要。现在很多公司题库变化快，真正能迁移的是题型和解题框架。

OpenAI：Coding、Sora System Design、Payment 和陌生题加面

OpenAI 上周出现多条 onsite / VO 相关面经。题型覆盖很广：

• coding：Social Media、感染传播、rate limiter、session tracker
• system design：Sora、Payment
• ML / infra：back propagation、MLP bug fixing、shape debugging
• 加面：Building Terraform 这类陌生工程建模题
• BQ / Tech Deep Dive：项目影响、技术细节、业务指标

准备 OpenAI 不能只刷 LeetCode。你需要练三类东西：

1. multi-part coding：题通常分 Part 1 到 Part 4，早期代码结构会影响后面 follow-up。
2. AI product system design：比如 Sora、LLM workflow、model deployment、failure case。
3. debug and explain：ML / infra 轮会看你如何 print shape、定位 bug、解释边界条件。

如果你目标 OpenAI，建议把 mock 设计成 75 分钟：45 分钟 coding + 20 分钟 follow-up + 10 分钟讲 trade-off。只练 45 分钟 LeetCode 不够。

相关准备：

• OpenAI 75 分钟 Coding Interview 准备指南
• OpenAI 面经 2026（全流程复盘）
• Meta 面经 2026 总指南：完整流程、真题与 AI Coding 轮考法
• AI Startup 面试准备指南
• SDE 面试辅导

Anthropic：Agentic Coding 和低层细节更重

Anthropic 上周的面经集中在 onsite、agentic coding、model deployment、prompt playground、image coding、culture 和 project deep dive。

常见信号：

• agent loop / tool use / multi-step tool call
• image processing 或图像相关 coding
• deploy model weights / model serving
• prompt playground / 1:1 chat system
• culture round：坚持过但后来证明不对的事情、价值观冲突
• project deep dive：business metric 是谁定的，为什么这个项目重要

Anthropic 的难点不是“题很偏”，而是每一轮都在看你是否能在模糊问题里保持工程判断。尤其是 system design，不能只讲高层架构；很多追问会进入 low-level detail，比如 data flow、latency、permission、rollback、evaluation。

准备建议：

• 至少手写一次 tool-calling agent loop。
• 练一个 model serving / deployment design。
• 准备一个你曾经技术判断错误、后来修正的 behavioral story。
• Project deep dive 不要只讲技术，要讲 business metric 和用户影响。

相关准备：

• Anthropic Coding 和 System Design 面试准备指南
• ML Engineer 面试准备

Scale AI、Baseten、Retell AI、Decagon：AI Infra + Backend Practical

AI infra / AI application startup 上周非常活跃。Scale AI、Baseten、Retell AI、Decagon 这类公司都出现了偏 hands-on 的题型。

典型题型包括：

• task scheduler
• CSV path 输入，HTTP server 输出 JSON
• 给 JSON 增加分类字段，并调用 LLM API
• embedding + classification API
• in-memory database / KV store
• filesystem read/write、lock、race condition、WAL、tombstone、sharding
• 把串行 API call 改成线程池并发
• LLM inference / model serving design
• AI gateway / prompt gateway / system design

这些题不是传统算法题，而是 work sample。面试官看的是你能不能快速搭一个能跑的 backend，并解释如何 scale up。

上周一个明显信号是：AI-enabled interview 不等于可以无脑用 AI。 有些面试允许 AI，但仍然要求你自己写 prompt、自己解释结构、自己处理 follow-up。你的分数来自 ownership，不是来自模型输出。

准备建议：

• 准备一个熟悉的 backend template：HTTP server、file I/O、JSON、tests。
• 练并发 API call：thread pool、rate limit、retry、timeout。
• 练 LLM pipeline：batch vs online、classification、embedding、monitoring。
• README 和测试也要能讲。

相关准备：

• Take-home Project 面试准备指南
• HealthTech AI 面试准备指南

Snowflake、Databricks：Scheduler、Staff Loop 和系统亮点

Snowflake 上周出现了比较典型的 onsite：coding 里有 task priority / timestamp / executeTask，system design 里有 job scheduler，BQ 问 proud project、conflict、困难、为什么跳槽等。

这类题容易被误判为普通 priority queue。实际要注意：

• 同一个 task 是否会被 add 多次
• executed task 是否要 skip
• priority 和 timestamp 的 tie breaker
• execute 以后状态如何记录
• job scheduler 不能只背模板，要讲出 operational detail

Databricks 相关面经则集中在 staff / AI platform / 多轮 onsite / 加面。高级别候选人需要准备的不只是题，而是 system design 和 project deep dive 的 level signal：scope、trade-off、migration、failure handling、team influence。

准备建议：

• Scheduler 题不要只会堆，补状态机和幂等。
• Staff / senior system design 要准备亮点：cost、migration、observability、multi-tenant、failure recovery。
• Project deep dive 要能解释规模、业务影响和跨团队推动。

相关准备：

• System Design Interview Guide 2026
• System Design Mock Interview

Stripe、Plaid、Affirm、Airbnb：FinTech 风格的状态系统

Stripe、Plaid、Affirm、Airbnb 上周都出现了 stateful system 或长题干 coding：

• Stripe：CSV / multi-part programming，题干长，要求自己写 test
• Plaid：rate limiter，queue memory 过大时如何优化
• Affirm：fraud detection，debug + function implementation
• Airbnb：banking system，account、deposit、transfer、top spender、scheduled payment、merge account、history balance

这些题的共同点是：状态会随着时间变化。如果你一开始的数据模型不稳，后续 level 会越来越难补。

准备建议：

• 每道题先写 state model，再写 function。
• 明确 transaction time、current time、scheduled task execution。
• 多写 dry run 和 tests，尤其是 merge / history / retry。
• FinTech 相关题主动提 idempotency、audit log、duplicate request。

相关准备：

• FinTech SDE 面试准备指南
• Stripe Debugging / Integration 面试准备指南

NVIDIA MLE：Transformer、GPU 和 KV Cache

NVIDIA MLE 上周出现的信号比较明确：组相关知识、transformer basics、GPU basics、快问快答，以及 ML coding 里的 KV cache implementation。

准备 NVIDIA / AI infra / MLE 不能只背模型名。你要能讲：

• transformer attention 的基本结构
• KV cache 为什么能加速 autoregressive decoding
• batch size、sequence length、memory bandwidth 的关系
• GPU kernel / memory / throughput 的基础概念
• model serving latency 如何优化

如果你是 research 背景，注意把回答落到 engineering trade-off；如果你是 backend 背景，注意补 ML fundamentals。

相关准备：

• ML Engineer Coding Interview：NumPy、PyTorch 和 Python 怎么准备
• ML Engineer 面试准备服务

Pinterest、Target、Microsoft、Amazon、Walmart：OA 和传统 Coding 仍然很重要

虽然 AI coding 很热，但上周传统 coding / OA 仍然大量出现：

• Pinterest：experiment bucket allocation、control group / enabled group rebalance
• Target：edit distance、lucky numbers、synchronized ticket booking
• Microsoft：时间组合、bit / graph / Dijkstra-like state problem
• Amazon：区间 value 最大化、SDE Intern BQ + coding、L5 system design
• Walmart：meeting rooms、line sweep、Quicksort / Mergesort follow-up
• ByteDance：子数组和为 k、最长无重复子字符串、简历深挖

准备这些公司时，不要因为 AI 公司变热就放弃基础题。OA 和 phone screen 仍然靠速度、边界和英文解释。

建议这周刷题优先级：

1. interval / line sweep：meeting rooms、max value window、booking system
2. hashmap + sliding window：subarray sum、longest substring
3. graph + shortest path：Dijkstra with state
4. DP / edit distance
5. bit manipulation
6. priority queue / scheduler

相关准备：

• LeetCode Coding Strategy Guide
• Karat Coding Interview 准备指南

本周准备建议

如果你接下来两周有面试，可以按岗位优先级准备：

SDE / Backend

重点练 in-memory KV store、logger、parser、banking system、rate limiter、scheduler、CSV processing、HTTP server。每题都要能写 tests 和解释 edge cases。

AI Startup / AI Infra

重点练 agentic coding、LLM API wrapper、embedding + classification API、model serving、backend practical、thread pool 并发、retry / timeout。

MLE

重点补 transformer、KV cache、GPU basics、NumPy / PyTorch coding、ML system design、project deep dive。

Senior / Staff

重点准备 system design 亮点和 project deep dive：规模、trade-off、failure handling、cost、migration、observability、cross-team influence。

Behavioral / HM

上周很多公司都在问 project、conflict、proudest project、why leave、ownership。不要只准备技术题。每个项目至少准备 context、action、impact、trade-off 和 reflection。

免责声明

这篇周报基于公开面经的匿名整理，只总结趋势和准备方向，不代表公司官方题库，也不保证未来面试会重复出现同样题目。准备时不要追求背原题，而要练题型迁移、沟通和现场 debug 能力。

需要按目标公司做 mock？

如果你正在准备 OpenAI、Anthropic、Scale AI、Snowflake、Stripe、NVIDIA、Databricks、Google、Amazon、Microsoft、Airbnb、Meta 或 ByteDance，最有效的方式不是继续无差别刷题，而是按目标公司的轮次做 mock。

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