Πόσο διαρκεί η διαδικασία συνέντευξης της ElevenLabs;

Οι περισσότεροι υποψήφιοι ξοδεύουν 4 έως 8 εβδομάδες από το screen recruiter μέχρι την προσφορά. Το ίδιο το onsite loop τρέχει σε μία μέρα ή χωρίζεται σε δύο μισές ημέρες, με debrief και προσφορά τυπικά μέσα σε 5 εργάσιμες ημέρες μετά.

Πώς πρέπει να προετοιμαστώ ειδικά για την ElevenLabs;

Εστιάστε σε τρία πράγματα: (1) στο DNA της εταιρείας που δείχνεται παραπάνω, τι βαθμολογούν πραγματικά, (2) στους γύρους του loop σας, ειδικά τον γύρο που οι περισσότεροι υποψήφιοι υποτιμούν, και (3) σε εξάσκηση στους τύπους ερωτήσεων αυτού του οδηγού χρησιμοποιώντας ένα δομημένο πλαίσιο όπως CIRCLES ή STAR.

Ισχύει αυτό για ρόλους engineering ή design στην ElevenLabs;

Το DNA παραμένει το ίδιο, αυτό που αλλάζει είναι ο συνδυασμός γύρων. Οι υποψήφιοι SWE αντιμετωπίζουν coding screens αντί για Product Sense· οι designers αντιμετωπίζουν portfolio reviews και ασκήσεις σχεδιασμού. Το «τι εκτιμούν» και τα συμπεριφορικά σήματα μεταφέρονται σε όλες τις λειτουργίες.

Άλλες θέσεις εργασίας στην ElevenLabs:Διαχειριστής Προϊόντος Μηχανικός Λογισμικού Μάρκετινγκ Πωλήσεις Επιτυχία Πελατών Αρχιτέκτονας Λύσεων

Growth · Οδηγός συνέντευξης Μηχανικός Λογισμικού

Υποβολή μέσω Ashby Έδρα σε United States

Γλώσσα συνέντευξης: αγγλικά

Πώς να περάσετε τη συνέντευξη Μηχανικός Λογισμικού της ElevenLabs το 2026

Το DNA της ElevenLabs (TL;DR)

Η ElevenLabs εκτιμά τη βαθιά τεχνική εξειδίκευση στο AI/ML, ειδικά στη σύνθεση ομιλίας, σε συνδυασμό με ισχυρή αντίληψη προϊόντος και διάθεση για καινοτομία. Αναζητούν υποψηφίους που επιλύουν σύνθετα προβλήματα και συμβάλλουν στο πρωτοποριακό voice AI, επιδεικνύοντας περιέργεια και πρακτική εκτέλεση.Στα αγγλικά:ElevenLabs values deep technical expertise in AI/ML, especially speech synthesis, coupled with strong product sense and innovation drive. They seek candidates who solve complex problems and contribute to groundbreaking voice AI, demonstrating curiosity and practical execution.

Συνεντεύξεις σεPython TypeScript

Δείτε την ανάλυση των συνεντεύξεων της ElevenLabs

Ένα σύντομο βίντεο που εξετάζει τους γύρους, τι αναζητούν οι recruiters και πώς να προετοιμαστείτε.

Βίντεο στα Αγγλικά

Want to land a software engineering role at ElevenLabs? This video breaks down exactly what they're looking for, and how to nail their toughest questions. Inside: what they really test, every stage of the loop, 3 real interview questions with a strong sample answer, and the mistakes that get candidates rejected. Chapters: 0:00 How to ace the ElevenLabs Software Engineer interview 0:26 The 5 stages 0:39 System Design — a real question 1:11 Onsite Coding — a real question 1:44 Behavioral / Leadership — a real question 2:12 The danger zone 2:29 Rehearse the real loop 2:41 Get the full playbook

Διαβάστε στη γλώσσα σας

Εμφανίζουμε αυτόν τον οδηγό στη γλώσσα σας, με το αγγλικό πρωτότυπο από κάτω ως αναφορά. Το badge παραπάνω δείχνει σε ποια γλώσσα διεξάγεται συνήθως το loop αυτής της εταιρείας.

Το Interview Loop της ElevenLabs

Το onsite loop σας θα αποτελείται τυπικά από 5 γύρους.

1
Γύρος 1
Recruiter Screen
Motivation, role fit, logistics.
2
Γύρος 2
Coding Screen
LeetCode-medium algorithmic problems under time pressure.
3
Γύρος 3
System Design
Distributed systems, trade-offs at scale, architecture under constraints.
4
Γύρος 4
Onsite Coding
LeetCode-hard, debugging, code clarity, edge cases.
5
Γύρος 5
Behavioral / Leadership
Past evidence of ownership, influence, resolving conflict.

Η ζώνη κινδύνου: Κορυφαίοι λόγοι που οι υποψήφιοι αποτυγχάνουν

Με βάση τη βάση δεδομένων μας με αποτελέσματα συνεντεύξεων ElevenLabs, αποφύγετε αυτές τις συνηθισμένες παγίδες:

Βασισμός αποκλειστικά στην αποδιπλοποίηση από την πλευρά του πελάτη, η οποία δεν είναι αξιόπιστη.Στα αγγλικά:Relying solely on client-side deduplication, which is unreliable.
Μη συνεκτίμηση της φύσης ροής της εισόδου και πρόταση επεξεργασίας κατά παρτίδες (batch processing).Στα αγγλικά:Not considering the streaming nature of the input and proposing batch processing.
Μη συνεκτίμηση τεχνικών για κατά προσέγγιση αναζήτηση πλησιέστερου γείτονα ή locality-sensitive hashing (LSH).Στα αγγλικά:Not considering techniques for approximate nearest neighbor search or locality-sensitive hashing (LSH).
Μη συνεκτίμηση των σχολίων των χρηστών ως πιθανή είσοδο για την παρακολούθηση ποιότητας.Στα αγγλικά:Not considering user feedback as a potential input for quality monitoring.

Δοκιμάστε τον εαυτό σας: Πραγματικές ερωτήσεις ElevenLabs

Τρία πραγματικά prompts τραβηγμένα από τη βάση δεδομένων μας.

Τύπος · Code Clarity

Αναδιαμορφώστε τον ακόλουθο κώδικα Python, ο οποίος επεξεργάζεται την είσοδο ήχου χρήστη για κλωνοποίηση φωνής, για να βελτιώσετε την αναγνωσιμότητα, τη συντηρησιμότητα και τη διαχείριση σφαλμάτων. Βεβαιωθείτε ότι τηρεί τις βέλτιστες πρακτικές.Στα αγγλικά:Refactor the following Python code, which processes user audio input for voice cloning, to improve its readability, maintainability, and error handling. Ensure it adheres to best practices.

Τύπος · Algorithmic

Σας δίνεται ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων από μεταγραφές κειμένου από διάφορες πηγές ήχου. Σχεδιάστε έναν αλγόριθμο για την αποτελεσματική εύρεση όλων των ζευγών μεταγραφών που είναι εξαιρετικά παρόμοια (π.χ. χρησιμοποιώντας ομοιότητα Jaccard σε n-grams).Στα αγγλικά:You are given a large dataset of text transcripts from various audio sources. Design an algorithm to efficiently find all pairs of transcripts that are highly similar (e.g., using Jaccard similarity on n-grams).

Τύπος · Conflict Resolution

Συχνά αντιμετωπίζουμε έναν συμβιβασμό μεταξύ της καθυστέρησης συμπερασμού του μοντέλου και της πιστότητας του συντιθέμενου ήχου. Περιγράψτε μια κατάσταση όπου υποστηρίξατε μια συγκεκριμένη τεχνική κατεύθυνση σε ένα στοιχείο κρίσιμης απόδοσης που διέφερε από τη συναίνεση της ομάδας σας. Πώς επικυρώσατε τη θέση σας και πώς επιλύσατε την ένταση μεταξύ ταχύτητας και ποιότητας εξόδου;Στα αγγλικά:We often face a trade-off between model inference latency and the fidelity of the synthesized audio. Describe a situation where you advocated for a specific technical direction in a performance-critical component that differed from the consensus of your team. How did you validate your position, and how did you resolve the tension between speed and output quality?

+ πολλές ακόμη ερωτήσεις, σήματα και επεξεργασμένα παραδείγματα

Εγγραφείτε για να ξεκλειδώσετε ολόκληρη τη ρουμπρίκα ElevenLabs

Ξεκλείδωμα ρουμπρίκας ElevenLabs, δωρεάν

Τράπεζα Ερωτήσεων Συνέντευξης ElevenLabs

Ένα δείγμα από τη βάση δεδομένων μας, ομαδοποιημένο ανά γύρο. Εγγραφείτε για να δείτε το πλήρες σύνολο.

9 από 15 ερωτήσεις που εμφανίζονται

Recruiter Screen

1
Τύπος · Motivation
Τι σας ενδιαφέρει συγκεκριμένα στην ElevenLabs και πώς πιστεύετε ότι οι δεξιότητές σας θα συμβάλουν στην αποστολή μας να προωθήσουμε τη δύναμη της φωνής;Στα αγγλικά:What interests you about ElevenLabs specifically, and how do you see your skills contributing to our mission of advancing the power of voice?

Coding Screen

2
Τύπος · Algorithmic
Δεδομένης μιας ροής τμημάτων ήχου, σχεδιάστε ένα σύστημα για τον εντοπισμό και τη σήμανση δυνητικά προσβλητικού ή ακατάλληλου περιεχομένου σε πραγματικό χρόνο. Μπορείτε να υποθέσετε ότι υπάρχει ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο για την ταξινόμηση περιεχομένου. Εστιάστε στις δομές δεδομένων και τους αλγορίθμους για την αποτελεσματική επεξεργασία της ροής.Στα αγγλικά:Given a stream of audio chunks, design a system to detect and flag potentially offensive or inappropriate content in real-time. You can assume a pre-trained model exists for content classification. Focus on the data structures and algorithms for efficient processing of the stream.
3
Τύπος · Algorithmic
Υλοποιήστε μια συνάρτηση που λαμβάνει μια λίστα μεταδεδομένων αρχείων ήχου (π.χ. διάρκεια, ρυθμός δειγματοληψίας, ID ομιλητή) και επιστρέφει τα K πιο ποικιλόμορφα ID ομιλητών, όπου η ποικιλομορφία ορίζεται από έναν συνδυασμό του αριθμού των μοναδικών αρχείων ήχου και της συνολικής διάρκειας ήχου που σχετίζεται με κάθε ομιλητή. Χρησιμοποιήστε ένα min-heap για αποτελεσματικότητα.Στα αγγλικά:Implement a function that takes a list of audio file metadata (e.g., duration, sample rate, speaker ID) and returns the top K most diverse speaker IDs, where diversity is defined by a combination of the number of unique audio files and the total duration of audio associated with each speaker. Use a min-heap for efficiency.
+ 1 ακόμη ερωτήσεις σε αυτόν τον γύρο (εγγραφείτε για να ξεκλειδώσετε)

System Design

4
Τύπος · System Design
Σχεδιάστε μια κλιμακώσιμη API υπηρεσία που επιτρέπει στους χρήστες να ανεβάζουν αρχεία ήχου και να λαμβάνουν συνθετική ομιλία σε διάφορες φωνές και γλώσσες. Εξετάστε πτυχές όπως η ουρά αιτημάτων, η επεξεργασία, η αποθήκευση και η παράδοση.Στα αγγλικά:Design a scalable API service that allows users to upload audio files and receive synthesized speech in various voices and languages. Consider aspects like request queuing, processing, storage, and delivery.
5
Τύπος · System Design
Πώς θα σχεδιάζατε ένα σύστημα για τον εντοπισμό και την πρόληψη διπλότυπων αιτημάτων σύνθεσης ήχου σε κλίμακα; Εξετάστε τις πιθανές συνθήκες ανταγωνισμού (race conditions) και την ανάγκη για υψηλή απόδοση.Στα αγγλικά:How would you design a system to detect and prevent duplicate audio synthesis requests at scale? Consider potential race conditions and the need for high throughput.
+ 2 ακόμη ερωτήσεις σε αυτόν τον γύρο (εγγραφείτε για να ξεκλειδώσετε)

Onsite Coding

6
Τύπος · Debugging
Ένας χρήστης αναφέρει ότι μερικές φορές η συνθετική ομιλία έχει ένα αισθητό 'ρομποτικό' τεχνητό στοιχείο, ειδικά σε μεγαλύτερες προτάσεις. Ορίστε ένα απόσπασμα του κώδικα σύνθεσης και των logs. Κάντε αποσφαλμάτωση και εξηγήστε την πιθανή αιτία και πώς να το διορθώσετε.Στα αγγλικά:A user reports that sometimes synthesized speech has a noticeable 'robotic' artifact, especially on longer sentences. Here's a snippet of the synthesis code and logs. Debug and explain the potential cause and how to fix it.
7
Τύπος · Algorithmic
Υλοποιήστε μια συνάρτηση για την αποτελεσματική εύρεση της μεγαλύτερης κοινής υποακολουθίας (LCS) μεταξύ δύο μεταγραφών κειμένου. Βελτιστοποιήστε για περιπτώσεις όπου οι μεταγραφές μπορεί να είναι πολύ μεγάλες.Στα αγγλικά:Implement a function to efficiently find the longest common subsequence (LCS) between two text transcripts. Optimize for cases where the transcripts might be very long.
+ 2 ακόμη ερωτήσεις σε αυτόν τον γύρο (εγγραφείτε για να ξεκλειδώσετε)

Behavioral / Leadership

8
Τύπος · Conflict Resolution
Συχνά αντιμετωπίζουμε έναν συμβιβασμό μεταξύ της καθυστέρησης συμπερασμού του μοντέλου και της πιστότητας του συντιθέμενου ήχου. Περιγράψτε μια κατάσταση όπου υποστηρίξατε μια συγκεκριμένη τεχνική κατεύθυνση σε ένα στοιχείο κρίσιμης απόδοσης που διέφερε από τη συναίνεση της ομάδας σας. Πώς επικυρώσατε τη θέση σας και πώς επιλύσατε την ένταση μεταξύ ταχύτητας και ποιότητας εξόδου;Στα αγγλικά:We often face a trade-off between model inference latency and the fidelity of the synthesized audio. Describe a situation where you advocated for a specific technical direction in a performance-critical component that differed from the consensus of your team. How did you validate your position, and how did you resolve the tension between speed and output quality?
9
Τύπος · Ownership
Το pipeline ήχου μας επεξεργάζεται εκατομμύρια αιτήματα με διαφορετικούς ρυθμούς δειγματοληψίας και μορφές. Πείτε μου για μια φορά που εντοπίσατε μια αόρατη αναποτελεσματικότητα ή ένα λανθάνον τεχνικό χρέος στην υποδομή μας που προκαλούσε σιωπηλά σφάλματα ή υποβαθμισμένη εμπειρία χρήστη. Ποια ήταν η στρατηγική σας για την ιεράρχηση αυτής της διόρθωσης παράλληλα με τις υπάρχουσες δεσμεύσεις του προϊόντος;Στα αγγλικά:Our audio pipeline processes millions of requests with varying sample rates and formats. Tell me about a time you identified an invisible inefficiency or a lurking technical debt in our infrastructure that was causing silent failures or degraded user experience. What was your strategy for prioritizing this fix alongside existing product commitments?
+ 1 ακόμη ερωτήσεις σε αυτόν τον γύρο (εγγραφείτε για να ξεκλειδώσετε)