Altri ruoli in Anthropic:Product Manager Marketing Sales Software Engineer

Come passare il colloquio Anthropic Software Engineer nel 2026

Growth · Guida al colloquio Software Engineer

Candidatura via Greenhouse Sede in United States

Lingua del colloquio: inglese

Preparati a programmare inPython TypeScript

Il DNA di Anthropic (TL;DR)

Mentalità orientata alla sicurezza, ragionamento rigoroso sull'allineamento dell'IA e capacità di gestire l'estrema ambiguità.In inglese:Safety-first mindset, rigorous reasoning about AI alignment, and the ability to navigate extreme ambiguity in a rapidly evolving technical landscape.

Leggi nella tua lingua

Mostriamo questa guida nella tua lingua, con l'inglese originale conservato sotto come riferimento. Il badge sopra indica in quale lingua si svolge di solito il loop di questa azienda.

Il loop di colloquio Anthropic

Il tuo loop comprende tipicamente 5 round.

1
Round 1
Colloquio recruiterIn inglese:Recruiter Screen
Motivazione, fit con il ruolo, logistica.In inglese:Motivation, role fit, logistics.
2
Round 2
Coding ScreenIn inglese:Coding Screen
Problemi algoritmici livello LeetCode-medium sotto pressione temporale.In inglese:LeetCode-medium algorithmic problems under time pressure.
3
Round 3
System DesignIn inglese:System Design
Sistemi distribuiti, trade-off su larga scala, architettura sotto vincoli.In inglese:Distributed systems, trade-offs at scale, architecture under constraints.
4
Round 4
Coding OnsiteIn inglese:Onsite Coding
Problemi livello LeetCode-hard, ragionamento sui difetti, chiarezza del codice, edge case.In inglese:LeetCode-hard problems, reasoning about defects, code clarity, edge cases.
5
Round 5
Behavioral / LeadershipIn inglese:Behavioral / Leadership
Prove passate di ownership, influenza, risoluzione di conflitti.In inglese:Past evidence of ownership, influence, resolving conflict.

Zona pericolo: perché i candidati falliscono

Dal nostro database di feedback colloqui Anthropic, evita queste trappole:

Non affrontare la privacy dei dati e i PII nel feedback degli utenti.In inglese:Not addressing data privacy and PII in user feedback.
Semplice eliminazione FIFO che distrugge la coerenza del modello.In inglese:Simple FIFO eviction that destroys model coherence.
Eccessivo affidamento su semplici corrispondenze di parole chiave facilmente aggirabili.In inglese:Over-reliance on simple keyword matching that is easily bypassed.
Essere polemici senza offrire una soluzione.In inglese:Being confrontational without offering a solution.

Mettiti alla prova: vere domande Anthropic

Tre prompt reali estratti dal nostro database.

Tipo · Algorithms

Dato un ampio dataset di testo, implementa un merger Byte Pair Encoding (BPE) di base per identificare le 10 coppie di token più frequenti.In inglese:Given a large text dataset, implement a basic Byte Pair Encoding (BPE) merger to identify the top 10 most frequent token pairs.

Tipo · System Design

Progetta un 'Model Evaluator' che esegua automaticamente il benchmark delle nuove versioni di Claude rispetto a dataset standard di sicurezza e codifica.In inglese:Design a 'Model Evaluator' that automatically benchmarks new Claude versions against standard safety and coding datasets.

Tipo · Data Structures

Implementa un 'Token Buffer' in grado di memorizzare e recuperare gli ultimi N token dall'output di un modello in streaming, consentendo una corrispondenza efficiente dei prefissi per il filtraggio di sicurezza.In inglese:Implement a 'Token Buffer' that can store and retrieve the last N tokens from a streaming model output, allowing for efficient prefix matching for safety filtering.

+ molte altre domande, segnali ed esempi commentati

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Banca domande Anthropic

Un campione del nostro database, raggruppato per round. Iscriviti per la collezione completa.

9 domande mostrate su 14

Recruiter Screen- Colloquio recruiter

1
Tipo · Motivation
Perché Anthropic? In che modo la nostra attenzione alla sicurezza e all'allineamento dell'IA risuona con i tuoi obiettivi di carriera come ingegnere del software?In inglese:Why Anthropic? How does our focus on 'Safety-first mindset' and AI alignment resonate with your career as a software engineer?

Coding Screen- Coding Screen

2
Tipo · Data Structures
Implementa un 'Token Buffer' in grado di memorizzare e recuperare gli ultimi N token dall'output di un modello in streaming, consentendo una corrispondenza efficiente dei prefissi per il filtraggio di sicurezza.In inglese:Implement a 'Token Buffer' that can store and retrieve the last N tokens from a streaming model output, allowing for efficient prefix matching for safety filtering.
3
Tipo · Algorithms
Scrivi una funzione per eseguire il 'Top-P (Nucleus) Sampling' su una data distribuzione di probabilità di token.In inglese:Write a function to perform 'Top-P (Nucleus) Sampling' on a given probability distribution of tokens.
+ altre 2 domande in questo round (iscriviti per sbloccare)

System Design- System Design

4
Tipo · System Design
Progetta un 'Inference Gateway' scalabile per Claude in grado di gestire 100.000 richieste al secondo garantendo al contempo un rigoroso logging di audit di sicurezza.In inglese:Design a scalable 'Inference Gateway' for Claude that can handle 100k requests per second while ensuring strict safety audit logging.
5
Tipo · System Design
Progetta un sistema per memorizzare e valutare i loop di feedback di 'Constitutional AI' da milioni di utenti.In inglese:Design a system to store and evaluate 'Constitutional AI' feedback loops from millions of users.
+ altre 1 domande in questo round (iscriviti per sbloccare)

Onsite Coding- Coding Onsite

6
Tipo · Debugging
Esegui il debug di un 'Memory Leak' in un worker di serving di modelli basato su Python che si verifica solo dopo aver elaborato oltre 10.000 richieste a contesto lungo.In inglese:Debug a 'Memory Leak' in a Python-based model serving worker that occurs only after processing 10,000+ long-context requests.
7
Tipo · Algorithms
Implementa un sistema di gestione del 'KV Cache' efficiente che elimini i token meno impattanti quando viene superata la finestra di contesto.In inglese:Implement an efficient 'KV Cache' management system that evicts the least-impactful tokens when the context window is exceeded.
+ altre 1 domande in questo round (iscriviti per sbloccare)

Behavioral / Leadership- Behavioral / Leadership

8
Tipo · Behavioral
Descrivi una volta in cui hai dovuto affrontare una 'Estrema Ambiguità' durante la creazione di un prodotto tecnico. Come hai deciso cosa dare la priorità?In inglese:Describe a time you had to navigate 'Extreme Ambiguity' when building a technical product. How did you decide what to prioritize?
9
Tipo · Behavioral
Raccontami di una volta in cui hai dovuto rifiutare una richiesta di funzionalità ad alta priorità a causa di preoccupazioni tecniche o di sicurezza.In inglese:Tell me about a time you pushed back on a high-priority feature request due to technical or safety concerns.
+ altre 1 domande in questo round (iscriviti per sbloccare)

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Senza carta di credito. Ogni domanda con il suo framework, i segnali valutati dai recruiter e una risposta modello per ciascuna.

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Percorsi di colloquio in Anthropic

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Storie STAR per i round behavioral Anthropic

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Hub di preparazione colloquio Anthropic

I framework dietro ogni round Anthropic: CIRCLES per il product sense, debugging hypothesis-driven per l'analitico, STAR per il behavioral. Ognuno in 10 minuti.

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Framework per colloqui

CIRCLES, STAR, AARRR, RICE, MECE. I framework che fanno annuire gli intervistatori Anthropic invece di farli aggrottare. Playbook passo-passo con i giusti move e le trappole.

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Domande frequenti

Quanto dura il processo di colloquio Anthropic?

La maggior parte dei candidati impiega 4-8 settimane dallo screen del recruiter all'offerta. Il loop onsite avviene in una giornata o due mezze giornate, con debrief e offerta entro 5 giorni lavorativi.

Come prepararsi specificamente per Anthropic?

Tre priorità: (1) il DNA Anthropic mostrato sopra - cosa valutano davvero, (2) i round del tuo loop, soprattutto quello che i candidati sottovalutano, e (3) esercitati sui tipi di domanda di questa guida con un framework strutturato come CIRCLES o STAR.

Vale anche per ruoli engineering o design da Anthropic?

Il DNA resta uguale - cambia il mix di round. I SWE affrontano coding screen invece del Product Sense; i designer hanno revisioni di portfolio ed esercizi di design. "Cosa valutano" e i segnali comportamentali si applicano a tutte le funzioni.

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