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Senior @ Meta
CMU 博士毕业,前Meta Senior RS。长期从事 LLM 和 AI Agent 技术研发,研究方向涵盖 Agentic AI、Reasoning Models 以及 Multi-Agent Systems,曾主导多个生产级 AI Agent 项目的设计与落地。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
Staff @ 谷歌
前谷歌 staff 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
L7 @ 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。
Doordash NG 面经|门冲 NG 全流程介绍|Doordash 面试复盘
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NG一共三轮面试,半小时 BQ(engineering value),加上一小时LC interview,以及一小时 interactive coding。以下是真实案例。
BQ
engineering value round 都是典型的 behaviour 问题,tell me about a time when xxx,基本不会深挖简历项目。翻来覆去也就那些常见的问题,只要提前准备,有很大的命中机会。提前了解公司的 core value 和 principles 会有极大的帮助。
LC Interview
Order Batching & Dasher Scheduling。 Candidate 先通过 clarification 来明确一些有歧义的部分,然后使用 sorting + greedy 完成订单分组,并通过 follow-up 验证边界情况。第二阶段加入 Dasher scheduling 后,candidate 将问题抽象成类似 LC Meeting Rooms II 的问题,使用 min-heap 计算 minimum Dashers 并完成任务分配。面试官通常会进一步追问了复杂度、edge case、生产环境相关的问题。整体考察了 greedy、heap、interval scheduling、edge cases 和 incremental problem solving。
Interactive coding
Dasher Coordination Service。 和前一轮的区别在于,这轮会提供现有的codebase,在此基础上去完成题目。是算法 + 工程的结合问题。Candidate 先明确 service 的核心 requirements,并将 downstream API interaction 与 scheduling logic 做了合理拆分。在核心算法上,将任务建模为 intervals,通过 sorting + priority queue / greedy resource allocation 完成 Dasher coordination,并讨论了只求 minimum resources 时使用 sweep line / two pointers 的优化方向。Interviewer 主要通过数据结构选择、时间边界、复杂度和测试用例进行 follow-up,candidate 能够根据提示持续 refine solution。整体考察了 backend service design、priority queue、sweep line、greedy、testing 和 adaptability。
整体来说
coding的难度不容小觑,需要近乎完美的发挥才有机会拿offer。
从第三方视角看,candidate 需要表现呈现出较强的互动式 problem-solving 能力。通常会先通过 clarification 确认容易产生歧义的 requirement,再给出 baseline/optimal approach,并能够边 coding 边解释 invariant、复杂度和 edge cases。LC 主要挑战来自后续 requirement 的逐步增加;Interactive coding 则更强调 system/service structure 与算法之间的结合。整体来看,两轮比较集中地验证了 candidate 的 algorithmic reasoning、coding correctness、data-structure selection、test design、requirement clarification、follow-up adaptability,以及将算法嵌入 backend service abstraction 的能力。
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