[面试经验] Cohere面经汇总：8篇帖子/资料+高频题

整理了 6 篇 2026 年 Cohere 实战帖 + 2 篇 2024 参考，以及地里面经题库 Cohere 专区（2 OJ）。先说结论：Cohere 的面试分两条线——MLE/MTS 线（post-training 为主：numpy 手写 top-k sampling、decoding strategies、post-training 全流程 SD、research paper 答辩）和 SWE 线（OA + Glean-like 企业 AI agent SD）；Data Engineer 有独立的 7 天 take-home（JSONL 解析 + HM 45 分钟 deep dive，bar 极高）。8 篇全部登录打开核验，题面引用楼主原话。

一、流程概览

- MLE/MTS（post-training）：HR → SD（post-training 全流程：7B model coding 能力的 data collection、SFT、RLHF、evaluation、inference engine、feedback loop）→ ML coding（numpy 实现 top-k sampling）→ research paper presentation；有楼主称 rounds 间隔 3–4 天，全程约 1.5 个月，但两篇贴出此线的帖子都止步于这些轮次（结果 Fail），帖中未见有人走完到 offer。
- SWE（agent platform）：OA（python string parsing）→ HM behavioral call → SD（企业级 AI research agent）→ VO（debug + coding）。
- Data Engineer：take-home（7 天，建议 1.5 小时内完成，伪代码）→ 45 分钟 HM walkthrough。
- 前端：SD（实时评论系统）+ UI 轮（信用卡表单）。
- 注意：有楼主称"Cohere does not sponsor"（签证）；HR 曾忽略 3–4 封 reschedule 邮件。

二、高频题

1. Top-k / decoding strategies（MLE 签名题）——"Cohere ML Coding Interview Q1 — Decoding Strategies"：starter 给 RandomGPT 类（vocab_size=10，forward 伪随机 logits，softmax 方法）。实现：greedy_decode（argmax 最可能序列）；topk_decode（top-k sampling）；topp_decode（前两问做完才做）。断言：greedy_decode(gpt, [4, 0, 1], 7) == [7, 7, 4, 0, 7, 2, 4]；topk_decode(gpt, [4, 0, 1], 9, k=3) == [7, 4, 3, 1, 5, 1, 5, 5, 0, 2, 6]；topp_decode(gpt, [4, 0, 1], 15, p=0.8) == [4, 6, 3, 1, 7, 6, 4, 0, 0, 3, 0, 2, 4, 2, 0, 3, 0, 0, 6]。Q2："Flaws of Top-k: What are the flaws of top-k decoding?" Q3："Explain Top-p: Explain top-p decoding."（2026-6-12，Pass）。另一帖："用numpy实现top K sampling 注意要用numpy实现"（2026-4-25，楼主只准备了 PyTorch，"人都慌了"）。题库 OJ："Implement top-k sampling using NumPy"。

2. Post-training 全流程 SD——"设计post training流程提升7B model的coding capabilities for an ente

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直接跳过我准备的slides，问了很多paper里面的缺点"）；(4) HM BQ；结果 Fail


R2. 2024-4-6，匿名，本科，应届生，intern OA：1 小时 3 道 easy；"给一个数字string多个'5'删除'5'后最大的数字"；结果未知


地里面经题库：2 OJ（2026-09-20 核验）："Implement top-k sampling using NumPy"、"Live Coding: Replace a Heuristic Python Implementation of a Terminal Text-Based Game with an LLM-Driven One"


五、备考建议

1. Decoding：numpy 手写 greedy/top-k/top-p sampling（断言背熟）；top-k 的 flaws、top-p 原理；knowledge cutoff 实现思路。
2. Post-training：SFT/RLHF 全流程能讲深（data 构建、reward model 选择、"为什么还需要 RLHF"）；evaluation、inference engine、feedback loop。
3. Paper 答辩：主动 highlight 自己 paper 实验设置的不足 + 领域最新进展；面试官对 paper 很熟，别当 reading group 讲。
4. SWE：python string parsing（callable introspection）；Glean-like agent SD（retrieval 内外源、citation、caching 相似度、权限 revoke；"让 model 自己 plan + function calling"）。
5. DE：JSONL 入仓全流程（schema、validate、dedup、幂等、Spark skew）；missing 值处理（0 vs NULL vs delete）的 trade-off。
6. 心理准备：bar 极高，"incredibly high technical bar"；不 sponsor 签证（单人说法）；HR 流程可能拖沓。

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