2026 年 8 月 1 日，一名「刚完成 OpenAI 软件工程师完整面试流程的」候选人在 Reddit 发文，披露了从招聘人员初筛、技术面试、居家项目到终面环节的具体内容。
与传统大厂偏重算法题的模式相比，这套流程更关注真实系统开发、工程取舍、并发与可靠性，以及候选人使用 AI 编程智能体处理大型代码库的能力。
两轮技术初筛，直接考版本化存储与容错系统
这名 Reddit 用户 little_kwagga 表示，招聘人员初筛主要围绕个人背景展开，对方还询问了其对 AI 未来发展方向的看法。
该候选人建议，在参加这轮交流前阅读《OpenAI Charter》。
技术初筛则在同一天安排两轮面试，每轮持续 60 分钟，分别考察编程和系统设计。
编程题要求实现一个支持版本管理的键值存储系统；系统设计题则要求设计具备容错能力的任务调度器。
两道题均偏向真实工程场景，而非单纯考察复杂算法。
48 小时完成分布式 Webhook 系统
通过技术初筛后，候选人需要在 48 小时内完成一个可运行的居家项目。
构建一套分布式 Webhook 投递系统，该系统具备失败重试机制，并支持通过死信队列处理最终无法成功投递的任务。
项目提交后，OpenAI 还安排了一轮技术深挖。
面试官会提前阅读整个项目，根据候选人的实际实现整理问题，并在面试中逐行检查代码，追问架构设计、技术选型以及每一项关键决策。
仅完成一个能够运行的项目并不足以通过考核，候选人还需要解释为何选择当前方案、替代方案有哪些，以及系统在可靠性、复杂度和性能之间作出了哪些取舍。
终面四轮：编程、并发、ChatGPT 系统设计
该候选人经历的终面环节共有四轮。
第一轮编程采用逐级开放的多阶段题型。候选人只有完成当前阶段的可运行方案，才能看到下一阶段要求。题目是实现一个 Token 级流式差异比较器，需要跟踪状态变化并支持回滚。考核重点是先快速交付正确的基础版本，再根据新增条件持续迭代。
第二轮更偏向系统编程，重点考察状态管理、并发控制和内存效率。面试中还涉及 Python 内部机制，包括生成器、异步结构和迭代器。
第三轮系统设计要求候选人直接“设计 ChatGPT”。面试官重点追问 GPU 资源分配、面对不断变化流量时的自动扩缩容，以及分布式节点之间的协调机制。在未被进一步追问前，候选人可以先将底层模型服务视作抽象组件，而不必直接展开模型推理细节。
第四轮为行为面试，但并非普通的软技能问答。候选人需要讲述技术领导经历、影响多个团队的架构决策，以及在高压和意见分歧下如何推动团队形成共识。面试官更关注具体技术取舍和实际结果，而不是泛泛而谈的团队合作经历。
部分候选人需使用 AI 智能体完成编程
OpenAI 据称正在测试一项名为 Agentic Coding Round 的智能体编程环节。
候选人会拿到一个现有代码库和一项规模较大的开发任务。题目被有意设计得难以完全依靠手工编程在规定时间内完成，候选人需要借助 AI 编程智能体理解代码、修改多个文件、实现功能并完成验证。
这项测试目前仍处于 Beta 阶段，并非所有候选人都会遇到。
面试辅导平台 interviewing.io 此前也披露了相同环节。该平台称，其信息来自与 OpenAI 工程师的交流，OpenAI 正在终面中试验智能体编程测试；除这一特定环节外，其他面试通常禁止使用 AI 工具。
这套考核方式不再只关注候选人能够手写多少代码，还会观察其如何向智能体拆解任务、检查生成结果、发现错误，并在陌生代码库中完成跨文件修改。
OpenAI 表示，终面通常由 4 至 6 名面试官参与，持续 4 至 6 小时，并在一至两天内完成。面试默认以线上形式进行，候选人也可以选择前往旧金山办公室参加。工程岗位主要考察解决方案设计、代码质量、运行性能、测试覆盖，以及沟通和协作能力。
Business Insider 根据美国劳工部 H-1B 签证申报数据统计了 OpenAI 薪酬水平。该数据覆盖 160 多个岗位，仅包含基础工资，不包括股票和奖金等激励。
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