最近刷到一个在R社区上帖子，是一份比较完整的 OpenAI Senior Software Engineer 面试经验，流程比常规大厂多一轮，题目也比较贴近他们真实业务，分享给准备冲击顶级 AI 公司的盆友们~

整体流程
1. Technical Phone Screen（技术电话面）
2. Virtual Onsite 多轮（虚拟现场）
3. Unexpected Additional Round（意外加的一轮）

题目覆盖版本化数据结构、生成式视频系统设计、项目深挖、云信用额度、支付系统和基础设施工具等。大部分轮次体验正常，但最后的加面难度和反馈风格都比较“硬核”。

1. Technical Phone Screen
Coding 题要求实现支持实时 Follow/Unfollow、同时保留历史快照的有向社交图，考察版本化数据结构与高效查询；系统设计题则是 Design Sora，直接围绕生成式视频系统展开。

2. Virtual Onsite Round 1
行为面 + 过往项目深度讨论。氛围相对轻松，面试官会和候选人有自然来回，属于“聊项目”型轮次。

3. Virtual Onsite Round 2
典型的“带时间约束的记账系统”题：
- 云平台发放有生效时间和过期时间的 GPU 积分（Grant）。
- 消耗事件和发放事件可能乱序到达。
- 查询某个时间点的剩余有效积分时，需要按时间戳重放所有事件。
- 消耗时优先使用即将过期的积分；如果某次消耗无法完全覆盖，返回 -1。

4. Virtual Onsite Round 3
要求设计完整支付平台，重点是能否将陌生领域快速抽象成熟悉的系统模型，并完成合理的 trade-off。

5. Additional Technical Interview
这是整个流程里最特别的一轮。是设计类似 Terraform 的声明式基础设施管理系统，难点在于面试官几乎不给反馈，考察高不确定性下的独立思考能力。

从这套题可以看出几个明显特别明显的信号，OpenAI 招聘的人才要求中，是需要强业务贴合度的、能在复杂、不确定、业务贴近的场景里独立思考、快速抽象、并做出合理工程决策的高级工程师。

虽然大多数同学未必会直接求职 OpenAI，也很值得拿这套题对标自己的能力。

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