几周前刚走完 Cohere 的 behavioral 面试一轮，想分享下我的观察，因为它跟我在其他公司体验过的那种标准 STAR 打勾式流程，确实不太一样。
先说问题本身。他们问了大概 4-5 个，但会在 follow-up 上挖很深，而不是很快刷完一串： 讲一次你不同意某个技术决策的经历。发生了什么，你会怎么做得不一样？ 描述一个没按计划推进的项目。你怎么处理不确定性？ 在 AI/NLP 这么快的领域里，你怎么保持学习更新？ 讲一次你需要向非技术 stakeholder 解释复杂技术概念的经历 有没有一个你做过的决定，直到现在你还会反复怀疑？
最后一个把我问懵了。大多数 behavioral 都想听那种自信、闭环、结论明确的故事。Cohere 看起来是真的对「能和不确定性相处」的人感兴趣，也愿意听你承认自己并不总是有答案。
他们看起来重视的点 对 language models 和 NLP 的求知欲，就算你背景是 backend infra 或 product 对错误的坦诚，不是表演式谦虚，而是真反思 跨 research/engineering/product 的协作（他们还特意问了跟 researchers 合作的经历） 你来这里是因为你在乎这个领域，而不只是因为它是风口
他们看起来不太在意的点 你的故事是不是完美按 STAR 格式 你有没有在很有名的公司待过 你是不是有 ML 的硬 credentials，只要你能体现好奇心和学习敏捷
我进去之前挺紧张，因为我简历有空窗期，不确定他们会怎么反应。面试官很友好，只把它当背景上下文，不当红旗。这点对我很重要。