我在 Anthropic 面了 TPM 流程，岗位是在他们的模型部署 / inference 基础设施方向。分享一下，因为 AI lab 的 TPM 面试准备资源基本不存在。
背景：7 年 PM 和 TPM 经验，最近两年在一家云基础设施公司。
流程：
recruiter screen：30 分钟，没什么特别。他们确认我有跨多个团队协调技术工作的经验，尤其是 engineering 和 research 组织。
technical depth screen：这是很多 TPM 会栽的那轮。他们想确认我确实能理解未来要合作的工程师在做什么。我们聊了大规模 inference 和 training 的差异、为什么 latency 和 throughput 的重要性不一样、以及你会怎么协调一个模型版本在生产系统里的 rollout。它不算严格意义上的 systems design 面，但我必须具备足够的技术素养把对话接住。
onsite，4 轮： program management：一个场景题。你负责把一个重大模型更新在 Claude.ai 和 API 上线，有硬截止日期，同时两支依赖团队都落后了。带我走一遍你怎么处理。他们会追问优先级、与利益相关方的沟通、以及你会砍什么、延什么、升 escalations 什么。 cross-functional influence：你怎么对齐一个 research 团队和一个 product 团队，它们对「done」的定义完全不同？Anthropic 的 TPM 处在 research 和 product 的交叉点上，这点确实不常见。我讲了用共享指标作为强制对齐机制。 technical discussion：他们给了我一张架构图，让我指出哪些组件最可能在规模化时出问题。期待我有有根据的判断，不是只会说「我去问工程师」。 mission/values：和你读到的差不多。TPM 版本里有一道：如果部署时间线和 safety review 流程发生冲突，你怎么处理？他们想确认你会选择放慢，而不是用优化把流程绕过去。
这个级别的 TPM 薪酬：对我报的是大概 220-270k TC。base 比 MLE 低，但 equity 上行的故事是一样的。
整体 timeline 大概 5.5 周。他们推进比较稳，但全程沟通很到位。