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Senior @ Meta
UCSD博士毕业,前Pinterest senior MLE。在CVPR、ECCV等顶级学术会议上以第一作者身份发表过十余篇论文。研究方向集中在可解释的人工智能和鲁棒模型架构的研究。对MLE的面试技巧和得分点了如指掌,培训了团队内的数十名新同事。
Luke P
Senior @ 谷歌
前谷歌高级软件开发工程师,精通分布式系统、云计算和大规模数据处理。在顶级技术会议KubeCon和Google Cloud Next上发表多篇技术报告。专注于提升系统的可扩展性和可靠性。在Github上发布了System Design面试手册,收获上千 🌟
L6 @ Amazon
前 Amazon 工程老兵,长期深耕SDN核心系统研发。专注于提高系统的可扩展性、可靠性和成本效率。在服务治理、网络系统、事件驱动架构方面有丰富的实战经验。专做 Amazon 和 Meta 的 SDE 面试辅助,一年内帮助候选人成功斩获超过 30 个 L5和 L6 offer。
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🌸 9.25 一面
白人 senior 面试官,挺 chill,但专业度很高。面试刚开始就从简历挖,重点放在我项目里多次提到的 Kafka。聊得非常细,他问我 producer 和 broker 之间的 ack 机制是怎么工作的,acks=all 会不会导致吞吐下降;然后问 consumer 如何防止消息丢失,我提到 offset 提交和幂等消费逻辑,他就追问如果要做到 exactly-once?我讲了幂等 producer + transactional write 的机制... 整个 Kafka 这段聊了十多分钟。
进入 coding 环节之后,给了两道中等难度题。第一题是类似rotting oranges,就是典型的 BFS 扩散问题。我先扫描所有rotting oranges的初始位置入队,然后每一轮扩散,记录时间层数。写完马上跑测试用例,一次 AC。第二题是验证括号字符串是否valid,但不是普通的三种括号,而是带 * 的变体。我用两个栈思路讲解,写完代码后解释了为什么可以在 O(n) 时间内完成。面试官挺满意没怎么 follow up。最后五分钟是我问他问题,我问他们组在用的mq是不是 Kafka,他说现在已经在迁移到 Pulsar 了。
一面整体感觉:技术氛围很正,面试官不会卡节奏,但会挖到细节。Kafka 那块要能从 producer、broker、consumer 三方视角讲清楚。
🌸 9.29 二面
第二轮是两个华人小哥,一个 shadow。开头还是从简历聊起,但没问我最近的项目,而是直接跳到我最早的实习。他问为什么当时用的是 MySQL 而不是 NoSQL,然后问我怎么分析当时系统的性能瓶颈。我提到了index命中率和query plan分析,他问了 explain plan 怎么看、慢查询怎么调优。虽然是简历题,但有点八股味。
coding 还是两道题。第一题是array中每个元素的下一个更大值,我用单调栈写的,从右往左扫描,保持栈内递减。代码写完后我自己跑了几个 test case,结果都对。第二题是简化 Unix 文件路径,要输出最简形式,比如 /a//b/../c 要变成 /a/c。这题其实是典型的 stack 模拟题,但有不少 corner case,比如连续的 /、根目录、.. out of boundary等,我都加了测试。写完之后,面试官加了一个 follow up:如果这是一个分布式文件系统,路径对应的节点分布在不同机器上,要怎么做路径合并。我说可以用Trie来组织路径节点,并用consistent hash分区来分配节点,实现前缀合并。他挺感兴趣还追问了一句如果 Trie 太大了怎么办,我说可以定期 compact 或者在节点上存路径摘要信息。
反向提问我问他们组平时写的服务规模、是不是在实时数据方向。他说他们做的是内部平台工具,既有核心服务也有 UI portal,主要用 Java 和 Scala。
总结
Bloomberg 的 NG 面试整体节奏很规整——每轮都是简历 deep dive + 两道题 + 反向提问。技术题中规中矩,但非常注重思路表达和边界条件。面试官普遍会根据你写代码的流畅度来决定要不要加 follow up。
建议准备方向:
1. 算法层面:多准备一些 BFS / stack / hash / string 逻辑题;
2. 表达层面:他们重视思维过程,哪怕题不难,也要边写边解释为什么这样设计;
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