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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。
Goldman Sachs OA 真题｜高盛 OA 面经｜GS 高盛 OA 如何稳过
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整体结构
Goldman Sachs 的 Engineering OA，整体体验比预期更偏算法思维一些。平台是 HackerRank，时长 120 分钟，两道题都偏向data structure与逻辑推理结合，时间分配建议 40% / 60%
第一题
第一题是典型的多序列匹配 + 搜索优化 类型：给定两个递增数组 A 和 B，要为每个 A[i] 找出在 B 中第一个满足某种复杂约束的索引（例如 B[j] > A[i] 且 B[j] - A[i] 是质数）。暴力法会超时，关键是先对 B 排序，再用二分和质数筛选表（Sieve of Eratosthenes）加速判断。最后 O(n log m) 复杂度能轻松通过所有大数据样例。
第二题
第二题明显更难，属于优化分组与动态规划思路。题目给出一组任务难度值，需要把它们分配到若干服务器上，使 “跨服务器延迟差异” 最大化，但每台服务器至少要分到一个任务。暴力枚举会爆炸，正确思路是先排序，然后利用前缀最小值和后缀最大值数组，枚举中间分割点，动态维护三段区间的最大最小差值。代码实现时要格外注意边界条件（例如每组至少 1 个元素），否则容易错在 corner case。
TLDR
整体来看，Goldman Sachs 的题不追求奇技淫巧，而是考察是否能把数学规律转化为高效算法。建议提前熟练掌握几类核心技巧：二分查找 + 前缀后缀扫描、排序 + 分段贪心、以及基础数论判断（如质数、GCD）。写题时思路清晰、注释规范、输出正确即可，系统会即时判分。我们拿到 OA 结果 1 周后就收到了面试邀请。
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客户怎么评价我们
毫无疑问是市面上最专业的SDE代面机构。我接触过若干家机构，但是你们的专业能力以及细致服务给我留下了非常深刻的印象。感谢你们带给我的无比丝滑的跳槽体验。
现在的市场对于转码选手可以说是非常不友好了。本来我已经不抱希望，准备收拾行李回国了，但是和Eric老师聊完之后，我打算赌一把。结果Alpha团队果然不负所托，帮我成功上岸Capital One 🙏
本来觉得代面是一件非常不靠谱的事情，我也只是抱着试探的心态和你们的团队聊了聊细节。但是一试便知能力的深浅，无论是分布式理论还是项目实战经验，都非常符合我的面试岗位需求。如果没有你们的协助，估计很难拿下这个senior role。祝生意兴隆。
