一位刚走 OpenAI 的软件工程师面试完全流程的候选人在 Reddit 上分享了详细经历。面试共五到六轮，整体偏向分布式系统能力，和传统大厂刷算法题的路子差别很大，面试加了一个新环节：考你指挥 AI 写代码的能力。
招聘电话先聊你对 AI 方向的判断，建议提前读 OpenAI 的公司章程。然后两轮各 60
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一位刚走 OpenAI 的软件工程师面试完全流程的候选人在 Reddit 上分享了详细经历。面试共五到六轮，整体偏向分布式系统能力，和传统大厂刷算法题的路子差别很大，面试加了一个新环节：考你指挥 AI 写代码的能力。
招聘电话先聊你对 AI 方向的判断，建议提前读 OpenAI 的公司章程。然后两轮各 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。这位候选人拿到的题是分布式 webhook 投递，要实现重试逻辑和死信队列。做完后面试官逐行过代码，每个设计决策都得解释。
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。行为面不收软技能套话，要的是真实的技术领导力案例，在压力下怎么推动跨团队达成共识。
最有意思的是还在 beta 阶段的第六轮：Agentic Coding Round。给你一个现有代码库加一个靠手写搞不定的大问题，要求你用 AI Coding Agent 来完成。不是所有候选人都会遇到这一轮，但方向很明确。
但它的存在已经说明了方向：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。对于正在准备 AI 公司面试的工程师来说，光刷 LeetCode 可能不够用了，怎么跟 AI 编程工具协作、怎么拆解大型问题交给 Agent 去执行，这些能力可能很快会出现在更多公司的面试流程里。
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