Anthropic MLE 面试经验分享

Anthropic MLE 面试经历分享

一直知道Anthropic的MLE面试不仅要求高，而且极其注重文化契合。经过几个月的准备，终于尘埃落定，记录一下这段时间的感受与经验。

面试流程

• 6月10日: 初步筛选 (Initial Screening)
• 7月5日: 技术电话面试 (Technical Phone Interview)
• 7月20日: 面试 (VO)
• 8月5日: HR反馈 + 下一步 (Feedback + Next Steps)

面试细节

技术电话面试 (Technical Phone Interview)

在45分钟内，我经历了以下两个部分：

• 编程题: 实现一个自定义的注意力机制，针对小规模的LLM，与Claude的架构类似。
• 机器学习理论: 解释奖励学习与人类反馈 (RLHF) 如何在Anthropic的安全优先方法中运作。

面试 (VO)

1. 编程:
   • 第一轮: 优化Claude类模型在移动设备上的推理速度。
   • 第二轮: 编写一个函数以检测和减轻LLM输出中的偏见，根据Anthropic的指导方针。
2. 系统设计: 设计一个大型LLM的分布式训练系统，类似于Claude使用的系统。
3. 技术项目讨论: 讲述我之前的LLM项目。
4. 文化契合 + 领导力:
   • 安全优先 / AI一致性的合作 / 有益AI的长期愿景
   • 叙述一次在项目中进行安全相关决策的经历。

HR 反馈与下一步

8月5日，HR表示面试结果积极，但领导力部分需进一步加强。于是安排了和一位资深经理的交流。8月10日的反馈是推动团队在AI安全上的创新理解到位，接下来在团队匹配方面进行进一步沟通，因为不同组之间资源和方向差异很大。

一些经验总结

1. Anthropic面试重视安全与可解释性，编程和系统设计要提到相关优化。
2. 官网博客与论文是重要的资源，许多面试题灵感来自这里，如Claude模型的技术细节和训练优化。
3. 准备好失败案例，模型性能未达预期时，阐述复盘和改进过程，体现“增长心态”。

我记录了一些Anthropic MLE 面试的笔记（编程/系统设计/理论题）和相应代码，👉【A】就行，祝大家都能在秋招中顺利上岸！🌟

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