OpenAI 招聘流程曝光:5轮面试,48小时开发系统,现场设计ChatGPT

一位软件工程师在 Reddit 分享了在 OpenAI 的全流程的面试经历。

据他的小作文，面试共五到六轮，和传统大厂刷算法题的主要区别在于，整体偏向分布式系统能力。

两轮各 60 分钟的技术面，一轮写代码（带版本管理的键值存储），一轮系统设计（有容错机制的任务调度器）。

接着是 48 小时的 take-home 项目，要交付一个能跑的系统。

现场面试四轮：两轮编程（一轮渐进式多阶段题，一轮偏系统底层，考 Python 的生成器、异步和并发），一轮系统设计（题目是"设计 ChatGPT"，重点看 GPU 分配、自动扩缩容和分布式协调），一轮行为面。

此外，面试还有一个新环节，考应聘者指挥 AI 写代码的能力。

看来，在 OpenAI 眼里，“会驾驭 AI 工具写代码”正在从一个加分项变成工程师的基本功。

很有可能，怎么跟 AI 编程工具协作、怎么拆解大型问题交给 Agent 去执行，这些能力会出现在更多公司的面试流程里。

以下为这位应聘者的小作文全文——

刚刚完成了 OpenAI 软件工程师（SWE）的完整面试流程。这个流程和大多数大型科技公司的面试不太一样，所以分享一下具体过程。

招聘人员初筛（Recruiter Screen）

比较轻松的背景交流。

他们问了我认为 AI 未来会走向哪里。在面试前，我阅读了 OpenAI 的使命章程（Charter）。

技术初筛（Technical Screen）

当天进行了两轮各 60 分钟的技术面试：一轮是编程，一轮是系统设计。

编程题是设计一个支持版本管理的键值存储系统（versioned key-value store）。

系统设计题是设计一个具备故障容错能力的任务调度器（fault-tolerant job scheduler）。

家庭作业（Take-Home Project）

有 48 小时完成一个真实项目。

我实现了一个分布式 Webhook 交付系统，包含重试逻辑（retry logic）、死信队列（dead-letter queues）。

技术深挖（Technical Deep Dive）

这是一次后续面试。

面试官会逐行分析我的 Take-Home 项目。

面试官提前准备了一系列问题，针对我做出的每一个工程选择和设计决策进行追问（这些问题是他在看完我的项目后自己整理出来的）。

现场面试环节（Onsite Loop，4 轮）

编程 Round 1

采用渐进式多阶段形式（progressive multi-part format）：每个阶段先要求你得到一个可运行的解决方案，然后才能进入下一阶段。

我的题目是，实现一个token 级别的流式差异比较器（token-level streaming differ）。

要求跟踪状态变化（tracking state changes），支持回滚（rollback）

核心策略是，先尽早实现一个正确版本，然后持续迭代优化。

编程 Round 2

这一轮更加偏系统工程。

考察状态管理（state management）、并发处理（concurrency）、内存效率（memory efficiency）。

同时深入考察 Python 内部机制：生成器（generators）、async 异步机制、迭代器（iterators）。

系统设计（System Design）

我的题目是设计 ChatGPT。

面试官重点关注GPU 资源分配（GPU allocation）、非稳定流量情况下的自动扩容（autoscaling under non-stationary traffic）、分布式协调机制（distributed coordination）。

除非特别要求，否则可以抽象掉模型服务层（model-serving layer）。

行为面试（Behavioral）

重点考察技术领导力案例、影响多个团队的架构决策、高压力环境下达成共识的经历等。

他们希望听到的是，具体的工程权衡，而不是泛泛的软技能回答。

Agentic Coding Round（智能体编程环节，Beta）

部分候选人会额外经历第五轮：给你一个已有代码库，以及一个规模大到无法手工解决的问题。

你需要利用 AI 编程 Agent 来完成任务。

目前这个环节仍处于测试阶段（Beta），并不是所有候选人都会遇到。

最后提问，有没有人专门针对这种渐进式多阶段面试形式（progressive multi-part format）进行准备？

很好奇哪些准备方式真正有效。