OpenAI 软件工程师面试 2026

一位刚走 OpenAI 的软件工程师面试完全流程的候选人在 Reddit 上分享了详细经历。
面试共五到六轮，整体偏向分布式系统能力，和传统大厂刷算法题的路子差别很大，面试加了一个新环节：考你指挥 AI 写代码的能力。

招聘电话先聊你对 AI 方向的判断，建议提前读 OpenAI 的公司章程。
然后两轮各 60 分钟的技术面：
一轮写代码（带版本管理的键值存储），
一轮系统设计（有容错机制的任务调度器）。

接着是 48 小时的 take-home 项目，要交付一个能跑的系统。
这位候选人拿到的题是分布式 webhook 投递，要实现重试逻辑和死信队列。
做完后面试官逐行过代码，每个设计决策都得解释。

现场面试四轮：
两轮编程（一轮渐进式多阶段题，一轮偏系统底层，考 Python 的生成器、异步和并发），
一轮系统设计（题目是"设计 ChatGPT"，重点看 GPU 分配、自动扩缩容和分布式协调），
一轮行为面。
行为面不收软技能套话，要的是真实的技术领导力案例，在压力下怎么推动跨团队达成共识。

最有意思的是还在 beta 阶段的第六轮：Agentic Coding Round。
给你一个现有代码库加一个靠手写搞不定的大问题，要求你用 AI Coding Agent 来完成。
不是所有候选人都会遇到这一轮，但方向很明确。

但它的存在已经说明了方向：在 OpenAI 眼里，“会驾驭 AI 工具写代码”正在从一个加分项变成工程师的基本功。
对于正在准备 AI 公司面试的工程师来说，光刷 LeetCode 可能不够用了，怎么跟 AI 编程工具协作、怎么拆解大型问题交给 Agent 去执行，这些能力可能很快会出现在更多公司的面试流程里。

下面是他在 Reddit 上分享的原文：

刚结束我的 OpenAI SWE（软件工程师）面试流程。这个过程与大多数大型科技公司不同，所以来分享一下详细环节。
招聘筛面（Recruiter Screen）：​ 轻松的背景交流。他们问我认为 AI 将走向何方。建议在此次通话前阅读 OpenAI 的章程（charter）。
技术筛面（Technical Screen）：​ 同一天进行两轮 60 分钟的面试：一轮编码，一轮系统设计。编码题是一个版本化键值存储（versioned key-value store）。系统设计涵盖了一个具备容错能力的作业调度器（job scheduler with fault tolerance）。
在家完成项目（Take-Home Project）：​ 48 小时时间内构建真实可用的东西。我抽到的是分布式 Webhook 投递系统，包含重试逻辑和死信队列（dead-letter queues）。
技术深度复盘（Technical Deep Dive）：​ 后续跟进环节，面试官逐行审阅你的在家项目。面试官会准备一系列问题，针对你做出的每一个选择和决定提问（这份问题清单是他在看过你的项目后自己整理的）。
现场循环面试（Onsite Loop，共 4 轮）：
编码第一轮：​ 渐进式多部分格式（progressive multi-part format）：在每个阶段先拿出可运行的解决方案，才会开启下一阶段。我抽到的是令牌级流式差异比较器（token-level streaming differ），需要跟踪状态变化并支持回滚（rollback）。尽早做出正确的东西，然后迭代。
编码第二轮：​ 更偏向系统风格。涉及状态管理、并发、内存效率。还问到了 Python 内部机制：生成器（generators）、异步结构（async constructs）、迭代器（iterators）。
系统设计：​ 我的题目是设计 ChatGPT。面试官关注 GPU 分配、非平稳流量下的自动扩缩容（autoscaling under non-stationary traffic）以及分布式协调。除非特别要求，否则要抽象掉模型服务层（model-serving layer）。行为面（Behavioral）：技术领导力故事、影响多个团队的架构决策、以及在压力下达成共识的经历。要讲具体的权衡取舍（concrete tradeoffs），而不是软技能式的空泛回答。
代理式编码轮（Agentic Coding Round，测试阶段/beta）：​ 部分候选人会有第五轮：在一个现有代码库上解决一个靠手工无法完成的大问题。你需要借助 AI 编程助手/智能体（AI coding agent）来完成。由于还在测试阶段，不是每个人都会遇到这一轮。