这段时间集中汇总了一批 OpenAI 的面经，把不同候选人的经历拼在一起，能勾勒出一个相当清晰的面试画像。整体来看，它是一套把工程能力、抽象能力和一定程度研究思维融合在一起的面试体系。
面试流程从 recruiter call 开始，氛围普遍轻松，主要是介绍团队、岗位以及确认背景是否匹配。接下来通常是两轮技术面试（一轮 coding，一轮 system design），核心依然是基础能力。如果前面轮次通过，进入 onsite，通常包括 coding、system design、technical deep dive 以及 hiring manager 面。整体周期从第一轮技术面到最终结果大约四到五周。
Coding 不追求特别刁钻的算法技巧，反而更偏向工程化的问题建模。最典型的一类是感染问题——围绕二维网格展开，给定初始感染源按规则扩散，最基础解法是 multi-source BFS，但真正的难点来自后续扩展规则。真正的考察点不是 BFS 本身，而是你如何处理同步更新、如何设计状态机，以及能不能正确处理各种边界情况。
另一类常见题是结构设计类问题，例如 toy language 或类型推断。核心是构建抽象语法树、处理泛型绑定以及递归式的结构匹配。它不考 parsing，而是直接操作对象结构，更像是在写一个小型类型系统。一旦在绑定或冲突检测上处理不当，很容易出现隐藏 bug。
System Design 部分不会局限在 AI 领域，题目范围很广，包括聊天系统、URL 短链、支付系统、日历甚至在线游戏。面试风格有一个明显特点：会深入细节。不是简单画一个高层架构图，而是会继续追问具体组件如何实现、瓶颈在哪里，以及在不同约束下如何权衡。
面试体验方面，大多数人对面试过程本身的评价是正面的，面试官通常比较友好。但在结果层面，体验就没那么一致了。很多候选人提到，即使每一轮反馈看起来都不错，最后仍然可能被拒，而且信息透明度较低，很难明确知道问题出在哪里。最终决策依赖整体 signal，而不是单轮表现。