综合 Anthropic、OpenAI、DeepMind 以及一些资金充足的 AI startup 的近期数据点。过去 30-45 天的模式。
Recruiter screen 的模式： 大多数仍然会用「why this company specifically（为什么偏偏是这家公司？）」做 gate：泛泛的热情表达稳定会挂在这一关。 薪资对话在 AI lab 的流程里更早出现，相比传统大厂更明显。screen #1 就要准备好一个数字。 技术深挖现在在 screen 阶段就很常见，不只是 onsite。大约 15 分钟的「walk me through a project（带我过一遍一个项目的全过程）」，他们会围绕一个具体决策往下追。
技术面试的变化： Coding：越来越偏向「修改一个已有系统」，而不是「implement this from scratch.（从零实现这个。）」。要准备在面试环境里读 200+ 行代码。 System design：重点在模型服务、延迟 vs. 成本、评测基础设施等 tradeoff。更少问「design Twitter.（设计 Twitter。）」 ML 专项：更少算法味（「explain backprop（解释反向传播）」），更多应用味（「how would you debug a model that's silently degrading in prod（你会如何排查一个在 prod 里悄悄退化的模型）」。）
Behavioral 的变化： 「Walk me through a time you disagreed with a strong opinion held by someone more senior than you（讲一次你和比你更资深的人坚持的强观点发生分歧的经历）」到处都在出现。准备一个真实故事。 「How do you decide what to NOT do（你如何决定哪些事情不做）」：在 staff+ 级别，taste/judgment 类问题很重。
Anthropic 的专属信号：写作样本（长文、叙事）在后期决策里权重更高。如果你要面那里，把书面表达打磨好。
在评论区丢你的数据点：你被问了什么，哪些点让你意外？信息越新鲜，对下一个准备的人越有用。