Combien de temps prend le process d'entretien ElevenLabs ?

La plupart des candidats passent 4 à 8 semaines entre le screen recruteur et l'offre. Le loop onsite tient sur une journée ou deux demi-journées, avec retour et offre dans les 5 jours ouvrés suivants.

Comment se préparer spécifiquement pour ElevenLabs ?

Trois priorités : (1) l'ADN ElevenLabs montré ci-dessus - ce qu'ils évaluent vraiment, (2) les rounds de votre loop, surtout celui que les candidats sous-estiment, et (3) drillez les types de questions de ce guide avec un framework structuré comme CIRCLES ou STAR.

Cela s'applique-t-il aussi aux postes engineering ou design chez ElevenLabs ?

L'ADN reste le même - ce qui change c'est le mix des rounds. Les SWE ont des coding screens à la place du Product Sense ; les designers ont des revues de portfolio et des exercices design. Le "what they value" et les signaux comportementaux s'appliquent à toutes les fonctions.

Autres postes chez ElevenLabs :Product Manager Software Engineer Marketing Sales Customer Success Manager Solutions Architect

Growth · Guide d'entretien Software Engineer

Candidature via Ashby Siège en United States

Langue d'entretien : anglais

Comment réussir l'entretien ElevenLabs Software Engineer en 2026

L'ADN ElevenLabs (TL;DR)

ElevenLabs valorise une expertise technique approfondie en IA/ML, en particulier dans la synthèse vocale, associée à un sens aigu du produit et à une volonté d'innover. L'entreprise recherche des candidats capables de résoudre des problèmes complexes et de contribuer à une IA vocale révolutionnaire, en faisant preuve de curiosité et d'une exécution pratique.En anglais :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.

Entretiens enPython TypeScript

Regardez le décryptage des entretiens ElevenLabs

Une courte vidéo qui passe en revue les tours, ce que recherchent les recruteurs et comment se préparer.

Vidéo en anglais

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

Lisez dans votre langue

Nous affichons ce guide dans votre langue, avec l'anglais original conservé en dessous pour référence. Le badge ci-dessus indique dans quelle langue se déroule généralement le loop de cette entreprise.

Le loop d'entretien ElevenLabs

Votre loop comprend généralement 5 étapes.

1
Étape 1
Entretien recruteurEn anglais :Recruiter Screen
Motivation, fit du poste, logistique.En anglais :Motivation, role fit, logistics.
2
Étape 2
Coding ScreenEn anglais :Coding Screen
Problèmes algorithmiques niveau LeetCode-medium sous contrainte de temps.En anglais :LeetCode-medium algorithmic problems under time pressure.
3
Étape 3
System DesignEn anglais :System Design
Systèmes distribués, trade-offs à l'échelle, architecture sous contraintes.En anglais :Distributed systems, trade-offs at scale, architecture under constraints.
4
Étape 4
Coding OnsiteEn anglais :Onsite Coding
LeetCode-hard, debugging, clarté du code, edge cases.En anglais :LeetCode-hard, debugging, code clarity, edge cases.
5
Étape 5
Behavioral / LeadershipEn anglais :Behavioral / Leadership
Preuves passées d'ownership, d'influence, de résolution de conflit.En anglais :Past evidence of ownership, influence, resolving conflict.

Zone de danger : pourquoi les candidats échouent

D'après notre base de retours d'entretiens ElevenLabs, évitez ces pièges classiques :

Se fier uniquement à la déduplication côté client, ce qui n'est pas fiable.En anglais :Relying solely on client-side deduplication, which is unreliable.
Ne pas tenir compte de la nature de flux de l'entrée et proposer un traitement par lots.En anglais :Not considering the streaming nature of the input and proposing batch processing.
Ne pas considérer les techniques de recherche de voisins les plus proches approximatifs ou le hachage sensible à la localité (LSH).En anglais :Not considering techniques for approximate nearest neighbor search or locality-sensitive hashing (LSH).
Ne pas considérer les retours des utilisateurs comme une entrée potentielle pour la surveillance de la qualité.En anglais :Not considering user feedback as a potential input for quality monitoring.

Testez-vous : vraies questions ElevenLabs

Trois prompts réels extraits de notre base.

Type · Code Clarity

Refactorez le code Python suivant, qui traite l'entrée audio de l'utilisateur pour le clonage vocal, afin d'améliorer sa lisibilité, sa maintenabilité et sa gestion des erreurs. Assurez-vous qu'il respecte les meilleures pratiques.En anglais :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.

Type · Algorithmic

Vous disposez d'un grand ensemble de données de transcriptions textuelles provenant de diverses sources audio. Concevez un algorithme pour trouver efficacement toutes les paires de transcriptions qui sont très similaires (par exemple, en utilisant la similarité Jaccard sur les n-grammes).En anglais :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).

Type · Conflict Resolution

Nous sommes souvent confrontés à un arbitrage entre la latence d'inférence du modèle et la fidélité de l'audio synthétisé. Décrivez une situation où vous avez défendu une orientation technique spécifique pour un composant critique en termes de performance, qui différait du consensus de votre équipe. Comment avez-vous validé votre position et comment avez-vous résolu la tension entre la vitesse et la qualité de sortie ?En anglais :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?

+ encore des questions, signaux et exemples corrigés

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Banque de questions ElevenLabs

Un échantillon de notre base, regroupé par round. Inscrivez-vous pour la totalité.

9 questions affichées sur 15

Recruiter Screen- Entretien recruteur

1
Type · Motivation
Qu'est-ce qui vous intéresse spécifiquement chez ElevenLabs, et comment pensez-vous que vos compétences pourraient contribuer à notre mission d'améliorer la puissance de la voix ?En anglais :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- Coding Screen

2
Type · Algorithmic
Étant donné un flux de morceaux audio, concevez un système pour détecter et signaler en temps réel le contenu potentiellement offensant ou inapproprié. Vous pouvez supposer qu'un modèle pré-entraîné existe pour la classification du contenu. Concentrez-vous sur les structures de données et les algorithmes pour le traitement efficace du flux.En anglais :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
Type · Algorithmic
Implémentez une fonction qui prend une liste de métadonnées de fichiers audio (par exemple, durée, taux d'échantillonnage, ID du locuteur) et renvoie les K meilleurs ID de locuteurs les plus divers, où la diversité est définie par une combinaison du nombre de fichiers audio uniques et de la durée totale de l'audio associée à chaque locuteur. Utilisez un min-heap pour l'efficacité.En anglais :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 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)

System Design- System Design

4
Type · System Design
Concevez un service d'API évolutif qui permet aux utilisateurs de télécharger des fichiers audio et de recevoir de la parole synthétisée dans différentes voix et langues. Prenez en compte des aspects tels que la mise en file d'attente des requêtes, le traitement, le stockage et la livraison.En anglais :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
Type · System Design
Comment concevriez-vous un système pour détecter et prévenir les requêtes de synthèse audio en double à grande échelle ? Prenez en compte les conditions de concurrence potentielles et la nécessité d'un débit élevé.En anglais :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 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)

Onsite Coding- Coding Onsite

6
Type · Debugging
Un utilisateur signale que la parole synthétisée présente parfois un artefact 'robotique' notable, en particulier sur les phrases longues. Voici un extrait du code de synthèse et des journaux. Déboguez et expliquez la cause potentielle et comment la corriger.En anglais :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
Type · Algorithmic
Implémentez une fonction pour trouver efficacement la plus longue sous-séquence commune (LCS) entre deux transcriptions textuelles. Optimisez pour les cas où les transcriptions peuvent être très longues.En anglais :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 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)

Behavioral / Leadership- Behavioral / Leadership

8
Type · Conflict Resolution
Nous sommes souvent confrontés à un arbitrage entre la latence d'inférence du modèle et la fidélité de l'audio synthétisé. Décrivez une situation où vous avez défendu une orientation technique spécifique pour un composant critique en termes de performance, qui différait du consensus de votre équipe. Comment avez-vous validé votre position et comment avez-vous résolu la tension entre la vitesse et la qualité de sortie ?En anglais :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
Type · Ownership
Notre pipeline audio traite des millions de requêtes avec des taux d'échantillonnage et des formats variés. Parlez-moi d'une fois où vous avez identifié une inefficacité invisible ou une dette technique latente dans notre infrastructure qui provoquait des échecs silencieux ou une expérience utilisateur dégradée. Quelle a été votre stratégie pour prioriser cette correction parallèlement aux engagements produits existants ?En anglais :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 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)