OpenAI 软件工程师面试流程复盘：含可选 Agentic Coding 轮
OpenAI 软件工程师面试实录
一份 2026 年 OpenAI SWE 面试复盘显示，流程包括招聘筛选、同日两场各约 60 分钟的技术筛选、约 48 小时的带回家作业、逐行追问代码的技术深挖，以及 4 轮现场环节。现场编码含渐进式多段题（如 token 级流式 diff 与回滚），系统设计题为“设计 ChatGPT”，涉及 GPU 分配与非平稳流量下的自动扩缩。另有 beta 阶段的可选第五轮 Agentic Coding，要求用 AI coding agent 处理大型代码库中手写难以应对的问题。
正文
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转自 Reddit r/InterviewCoderHQ， 一份 2026 年 OpenAI SWE 面试的个人复盘：流程比一般大厂更强调「能落地的系统题 + 带回家作业 + 对着代码逐行追问」，现场还有渐进式多段编码；另有可选的 Agentic Coding（用 AI 编程助手啃太大、手写扛不住的题）。
# 流程概览
1. 招聘筛选（Recruiter Screen） 偏轻松的背景聊天。被问到对 AI 未来的看法；建议事先读 OpenAI 的 Charter。
2. 技术筛选（同一天两场，各约 60 分钟） · 编码：做一个带版本的键值存储（versioned key-value store）。 · 系统设计：带容错的任务调度器（job scheduler with fault tolerance）。
3. 带回家作业（Take-Home，约 48 小时） 要求「做真东西」：分布式 webhook 投递系统，含重试与死信队列（dead-letter queues）。
4. 技术深挖（Technical Deep Dive） 面试官先通读作业，再列清单，对着代码逐行走：每个选择、每个决策都可能被问到。
5. 现场环节（Onsite Loop，共 4 轮）
编码 1：渐进式多段题，每一段要先做出能跑的版本，才开下一段。题例是 token 级流式 diff，要跟踪状态变化并支持回滚。建议：先尽早做出正确版本，再迭代。
编码 2：更偏系统味，状态管理、并发、内存效率；还考到 Python 内部机制，例如生成器、async、迭代器。
系统设计：题目是「设计 ChatGPT」。关注点包括 GPU 分配、非平稳流量下的自动扩缩、分布式协调。建议把模型服务层抽象出来；行为面准备技术领导力、跨多团队的架构决策、压力下达成共识的故事，并给出具体权衡，不要空泛软技能话术。
6. Agentic Coding 轮（beta，可选第五轮） 给一个很大的代码库和「靠手写啃不动」的问题，期望用 AI coding agent 来解。