四轮技术面试，每一轮都让我怀疑人生👇🏻

并发爬虫设计

在这轮面试中，并发爬虫设计看似简单的 web crawler，却要面对各种复杂场景的挑战。从基础的 BFS（广度优先搜索）到考虑 robots.txt、exponential backoff、memory optimization，每一个细节都被深挖，考验着我的编程能力和系统思维。

LLM服务架构

接下来是 LLM服务架构 的设计，目标是支持万级 QPS（每秒查询数）的模型推理系统。这一部分涉及到 GPU 资源管理、动态批处理（dynamic batching）、模型并行（model parallelism）等高级话题。显然，我的分布式系统功底还需要进一步提升。

大规模文档检索

大规模文档检索中，则要求在千万级文档库中进行实时相似度搜索，并且要求毫秒级的响应速度。LSH、MinHash 等算法概念在我脑海中已有印象，但具体的实现和优化策略却掌握得不够扎实。

生产环境调试

真实环境中的挑战不止于此，生产环境调试让我面对了消息队列系统的 bug 修复。Race condition、goroutine leak、connection pooling 等问题需要我快速定位和解决，确实是对我技术的全面考验。

感受与经验教训

从整场面试中我深刻感受到，Anthropic 的面试标准确实很高。他们不仅要求扎实的编程基础，更需要深厚的系统工程经验，更关注你的解决实际问题的能力。在这里，仅仅刷算法题是远远不够的。

因此，我建议大家需要真正理解大规模系统的设计原理和优化技巧，多做系统设计练习，了解机器学习基础设施的特殊需求。

总结

在面试的过程中，内容的整理非常重要。我已经将 Anthropic 的面试题目和解题思路整理好了，希望对各位求职者有所帮助！

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