我在 1 月参加了 OpenAI onsite（线上）。两天共五场。下面是无滤镜版本。
Structure：
Day 1: Coding round 1（45 min，一个题，CoderPad 现场写） System design（60 min，一个设计题，Excalidraw） Cross-functional / PM-adjacent round（45 min）
Day 2: Coding round 2（45 min） Behavioral / values（45 min）
每场之间休息很短。到第 4 场时我脑子基本快烧干了。这点很现实：两天的线上 onsite 在精力管理上，和一天的线下 loop 完全不一样。
Coding rounds： 两场都是「medium 起步然后逐步加难」。第一场是个 tree 题，从遍历开始，最后要我给 priority queue 实现一个自定义 comparator。第二场是图上的最短路，但他们在 25 分钟时加了一个 dynamic edge-weight constraint。两次面试官都一开始就告诉我：'we're going to add complexity, that's expected, we want to see how you adapt.'（我们会加复杂度，这是预期内的，我们想看你怎么适应。）
System design： 我另写过一篇，这里简单说：设计一个分布式 rate limiter。会深挖 storage layer（Redis vs. 自己做 token bucket，为什么，tradeoffs），也会深挖在 API gateway layer 怎么处理 edge case。60 分钟过得很快。
Cross-functional round： 一个 PM 问我如何在需求不完整的情况下交付功能。'Here's a hypothetical: your team ships an experimental feature but usage data is ambiguous. How do you decide whether to invest further or cut scope?'（假设：你的团队发布了一个实验性功能，但使用数据很模糊。你如何决定继续投入还是砍掉范围？）这不是 coding 题。他们想看 engineering judgment + product thinking。没有标准答案，但如果你的框架不自洽，他们会看出来。
Behavioral round： 大概 4 个问题，STAR 格式，重点在 ambiguity 和 judgment calls。不是那种泛泛的「讲讲冲突」问题。细节看我其他帖子。
Debrief timing： 8 天后 recruiter 给我打电话。她说 debrief 进展不错，并问了 offer 偏好（equity vs. cash balance）。同一通电话给了 verbal offer。正式 written offer 在 4 个工作日后。
从开始到 offer：大概 7 周。当时感觉很漫长，回头看还算合理。