Software Engineering
Alex Chen
前 Meta / Stripe Senior SWE & Tech Lead
Meta (FAIR / Infra)Stripe
适配轮次SWE VO、L4/L5 Coding follow-up、System Design
适合题能做出来，但讲解、测试、follow-up 和系统设计取舍不稳定的候选人。
北美科技面试辅助 · 六大岗位路线
2026 北美科技大厂
面试辅导与冲刺陪跑
面向中文候选人的北美科技面试辅助，覆盖 SWE、MLE、DS、DE、AI Engineer、FDE 六大岗位路线。用公开面经信号拆解轮次，用实战模拟精确定位短板，用项目深挖把经历讲成面试官认可的能力证据。
3,000+公开面经信号整理
覆盖 Meta、Google、OpenAI、Stripe、Anthropic、Amazon 等公司。
6核心岗位方向
SWE、MLE、DS、DE、AI Engineer、FDE 按岗位拆解准备路径。
7高频面试环节
OA、技术电面、VO、系统设计、ML 设计、BQ、项目深挖。
Mentor Matching
按岗位匹配的大厂导师团队
六大核心岗位路线为 SWE、MLE、DS、DE、AI Engineer、FDE；另提供 Quant 专项支持。SWE、MLE、DS、DE 与 Quant 由相应导师负责，AI Engineer 与 FDE 内容由教研团队整理与审校。你发目标公司、岗位、轮次和倒计时后，我们匹配最适合的导师做诊断和训练。
Data Engineering
David Wang
前 Netflix / Databricks Staff DE
Netflix (数据平台)Databricks
适配轮次DE SQL、Pipeline Design、数据建模与回填策略
适合会用工具但讲不清数据链路、迟到数据、幂等、SLA 和质量监控的候选人。
Data Science
Sarah Li
前 Airbnb / Spotify Senior DS & Lead
Airbnb (增长分析)Spotify (产品分析)
适配轮次DS SQL、Product Sense、Experiment 与 Case Study
适合 SQL 会写单题，但产品分析、实验风险和业务影响力表达不成体系的候选人。
Machine Learning Engineering
Kevin Zhang
前 Google / Anthropic Senior MLE & Staff
Google (Search / Ads)Anthropic (基础模型)
适配轮次MLE Project Deep Dive、ML System Design、AI Infra
适合项目有深度，但讲不清数据、训练、serving、监控、bad case 和线上取舍的候选人。
Quantitative Research & Dev
Michael Sun
前 Citadel / Jump Trading Senior Quant Dev
CitadelJump Trading
适配轮次Quant OA、概率统计、C++ Low-Latency、Market Making 模拟
适合数学或 CS 功底好，但在概率快速计算、做市博弈和量化系统深挖不稳定的候选人。
Coaching Services
从收到面试邀约到 VO 前 48 小时，提供全链路密集训练。
围绕目标岗位、目标公司和具体轮次，拆解最值得优先突破的能力短板。
OA 代写
代为完成公司 Online Assessment，覆盖 Coding、SQL、Debug、MCQ 所有题型，支持 HackerRank、Codility、Karat 等平台。
- Coding：数组、图、DP、贪心、数据结构实现。
- SQL：多表 JOIN、窗口函数、子查询。
- Debug / MCQ：CS 基础、网络、数据库概念。
VO 辅助（实时）
全程实时辅助视频面试。面试官问出问题后 0.5-1 秒答案即可写好，你只需要照着念。不管什么题目——Coding、System Design、ML Design、项目深挖、BQ——全部覆盖。
- ⚡ 低延迟：面试官问出问题后 0.5-1 秒答案即可写好
- 🎤 全程覆盖：不管什么题目，全部辅助到位
- 😌 轻松上阵：你照着念，不需要自己准备答案
VO 代面（对口型）
面试时你坐在镜头前对口型，全程你露脸，面试官看到的是你。我们提前帮你准备简历相关内容，Coding 和 System Design 环节由经验丰富的老师现场作答，保证最优解和正确解。
- 🎬 我们说话，你对口型：全程你露脸在镜头前
- 📋 简历内容提前准备：根据岗位和公司整理简历相关问题的完整答案
- ⚡ Code/Design 老师现场作答：多年面试经验的老师实时给出最优解
- 💯 全程露脸：面试官看到的是你，听到的是你的口型
Core Pain Points
普通候选人的核心瓶颈，往往不是不努力，而是准备过于零散。
面经看的越多越焦虑。真正高效率的通关，是将题型规律、岗位能力维度、项目干货证据与高压表达闭环系统整合。
刷题量上去了，面试评价依然剧烈波动
很多人缺的不是参考答案，而是前置澄清、复杂度评估、边界测试、follow-up 和高压时不改崩代码的标准流程。
简历项目看似亮眼，面试官一追问就坍塌
面试官想听到的是明确目标、架构取舍、失败复盘、量化指标和 Ownership，而非大段工具栈罗列与背景复述。
SWE、MLE、DS、DE、AI Engineer、FDE 用同一套模版硬套
不同岗位考察的核心能力与证据完全不同。准备路线必须按照具体岗位、Level、目标公司及轮次精准拆解。
Target Roles
按岗位拆解备战路线，拒绝一套通用模板套所有面试。
深度覆盖六大热门技术岗位方向。针对不同 Level（New Grad / Mid-level / Senior）匹配差异化评分标准。
SWE
Software Engineer 面试辅助
面向 New Grad、Intern、E4/E5、Senior SWE 候选人的中文面试辅助，覆盖 OA、coding phone screen、VO coding、系统设计和行为面试。
查看岗位落地页MLE
Machine Learning Engineer 面试辅助
面向 MLE、Applied Scientist、AI Engineer 候选人的中文面试辅助，重点覆盖 OpenAI、Anthropic、Meta、TikTok、DoorDash、Nvidia 等公司的 ML coding、ML system design、模型项目深挖和工程落地表达。
查看岗位落地页DS
Data Science 面试辅助
面向 Data Scientist、Product Data Scientist、Analytics DS 和 TikTok USDS 候选人，覆盖 SQL、实验设计、指标体系、产品分析、metric case 和行为面试。
查看岗位落地页DE
Data Engineer 面试辅助
面向 Data Engineer、Analytics Engineer、Data Platform 候选人，覆盖 Snowflake、Databricks、Uber、Meta 等公司的 SQL、数据建模、ETL pipeline、CDC、回填、质量监控和系统设计。
查看岗位落地页AI 岗
AI Engineer 面试辅导：RAG、Agent、LLM System Design
面向 AI Engineer、Applied AI Engineer 和 LLM Engineer 候选人的面试辅导路线，覆盖 Python Coding、RAG、Agent、LLM Eval、系统设计、项目深挖和生产故障排查。
查看岗位落地页FDE
FDE 面试辅导：Coding、Decomposition、客户场景与 AI 交付
面向 Forward Deployed Engineer、FDSE 和 Forward Deployed AI Engineer 候选人的面试路线，覆盖 Coding、开放式问题拆解、客户沟通、系统设计、快速原型和 Behavioral。
查看岗位落地页Target Companies
基于一线科技大厂与高增长独角兽最新面经信号。
紧跟北美各大科技公司的题型偏好、评分基准与最新考察热点。点击公司可查看独立准备攻略。
MetaGoogleOpenAIAnthropicStripeDatabricksAmazonAppleTikTok / ByteDanceUberMicrosoftLinkedInNvidiaPinterestSnowflakeDoorDashRipplingNetflixSpotifyAirbnbAdobePayPalIntelQualcommTeslaSalesforceOracleShopifyRedditInstacartDropboxAtlassianCiscoIBMDatadogMongoDBTwilioBloombergCapital OneCoinbasePalantirxAIPerplexity
Interview Topics
按面试环节拆准备重点。
很多候选人卡住的不是整场面试，而是 OA、VO、System Design、ML Design、SQL 或 BQ 里的某一个环节。
OA 面试辅助：限时做题、题型归因和考前冲刺
针对 CodeSignal、HackerRank 和公司自研 OA 的完整准备路线，帮助候选人训练限时读题、实现、测试和复盘，并附 OA 代写服务的说明与适用场景。
VO / Onsite 中文模拟面试：压力、表达与追问训练
北美模拟面试准备页：讲清 Phone Screen、VO、Onsite 三种轮次的差异和评分点，给出 VO / Onsite 中文模拟面试的完整训练路线，覆盖 Coding、System Design、项目深挖、BQ 的追问处理与复盘模板。
System Design 面试辅导：系统设计 Mock 与 Trade-off
System Design 面试辅导完整路线：覆盖需求澄清、容量估算、数据模型、API 设计、瓶颈分析、故障处理和 trade-off 表达，附五维评分表、高频题拆解和系统设计 Mock 复盘模板，适合 Senior SWE 与 L4+ 候选人。
ML System Design 面试辅导：推荐、RAG 与 LLM Serving
ML System Design 面试辅导：覆盖传统推荐系统、LLM / RAG 与 LLM Serving 三类题型的分流与准备路线，讲清数据、特征、训练、评估、serving、监控与回滚，附 MLE 模拟面试复盘模板，适合 MLE、AI Engineer 候选人。
SQL / Data 面试辅助：窗口函数、指标口径和数据建模
面向 DS / DE 候选人的 SQL 和数据面试准备，覆盖多表 JOIN、窗口函数、留存、漏斗、归因、实验指标和 pipeline 设计，附高频题练习路线。
BQ 与项目深挖面试辅导：Behavioral 故事和追问
项目深挖辅导与 BQ 面试辅导：把简历经历整理成可追问、可验证、能体现 ownership 的完整故事，附 STAR 结构、事实证据 / 决策 / 冲突 / 失败 / 结果五层追问框架和 Behavioral 模拟复盘模板。
Free Resources
用清单和模板先做一次自查。
面试前可以先用这些材料检查准备是否完整，再决定要不要做更针对性的模拟和复盘。
科技面试准备 Checklist
一份适合 DS、DE、SWE、MLE 候选人的面试准备清单，按倒计时、轮次、岗位和临场风险拆成可执行检查项，面试前逐项核对，避免遗漏关键准备。
查看资源VO 前 48 小时冲刺计划
已经约到 VO / Onsite 时使用的 48 小时冲刺计划，按小时拆解 Coding、Design、项目深挖、BQ 和临场表达，最后阶段不再临时乱刷题。
查看资源项目深挖回答模板
适合 SWE、MLE、DE、DS 候选人的项目深挖模板，覆盖开场叙事、技术取舍、指标证据、失败复盘和岗位差异化追问，直接套用自己的项目经历。
查看资源公司面试题目速查表
按公司整理 Meta、Google、Anthropic、Stripe、Uber、TikTok / ByteDance、Snowflake、DoorDash、Nvidia、Microsoft 的代表题目、常见挂点和面试前冲刺动作，适合临近 OA / Phone Screen / VO 时快速定位训练重点。
查看资源DS / DE / SWE / MLE / AI Engineer 岗位题型速查表
按岗位整理 Data Scientist、Data Engineer、Software Engineer、Machine Learning Engineer、AI Engineer 的具体题型、代表问题、常见失分点和冲刺优先级。
查看资源Case Profiles
匿名合成案例，用复盘证据呈现变化。
案例来自高频训练问题的抽象合成，不展示未经授权的用户评价，也不承诺固定结果。
4
当前案例覆盖 MLE、SWE、DE、DS 四类高频候选人问题。
3
每个案例固定呈现起点痛点、复盘训练、能力变化。
1
每个案例补充一项可复用的复盘产物，而不是只写感受。
0
案例均为匿名合成，不作为录取、过面或固定结果承诺。
模型讲得多，系统讲不完整
起点痛点：候选人有 recommender 和 LLM 项目经验，但每次 ML design 都停在模型选择，答不出数据闭环、线上指标和失败恢复。
复盘训练：我们把项目拆成 data pipeline、feature、training、serving、monitoring 五段，并用广告排序和 batch inference 两类题做模拟追问。
能力蜕变：候选人在后续模拟中能主动讲清 latency、freshness、offline-online skew 和 rollback，回答从“会做模型”变成“能负责系统”。
复盘证据：复盘产物：1 页 ML design 风险清单，覆盖标签延迟、feature freshness、serving fallback 和线上指标。
代码能 AC，但面试评价不稳定
起点痛点：刷题量不少，phone screen 经常能写出主解，但澄清太少、测试太晚，遇到 follow-up 就开始改崩。
复盘训练：我们固定了 6 步 coding 流程：澄清、样例、暴力解、最优解、不变量、测试，并在每轮后记录扣分点。
能力蜕变：候选人能在 35 分钟内完成题解和边界测试，follow-up 先复述约束再动代码，整体表现更像真实工程面试。
复盘证据：复盘产物：错题不再只记答案，而是记录读题、推导、测试、follow-up 四类失分动作。
会用工具，但讲不出平台设计
起点痛点：简历里有 Airflow、Spark、dbt、warehouse 项目，但面试官问迟到数据、回填和数据质量时回答碎片化。
复盘训练：我们重构了一个端到端 pipeline story，并围绕 ingestion、partition、schema evolution、quality check 和 incident 复盘做深挖。
能力蜕变：候选人能把工具使用转成架构判断，清楚说明为什么这样建模、失败怎么发现、如何降低业务方感知风险。
复盘证据：复盘产物：把 Airflow / Spark / dbt 工具清单改成 source、raw、staging、mart、quality、SLA 的链路图。
SQL 会写，但 product sense 和实验题散
起点痛点：候选人能写出窗口函数和 join，但遇到指标下降、实验污染、guardrail 选择时容易直接给结论，缺少验证路径。
复盘训练：我们把 product sense mock 改成指标树、分层分析、假设验证和实验设计四步，并要求每个建议都绑定 primary metric 与 guardrail。
能力蜕变：候选人把回答改成指标树、用户分层、假设验证、实验设计和 rollout 风险，能把数据分析讲成产品决策支持。
复盘证据：复盘产物：一张 case study 回答卡，固定写清分母分子、时间窗口、用户分层和下一步实验。
Methodology
不是简单的“讲一道题”，而是诊断、训练、复盘的闭环。
帮助候选人清晰认知下一步要练什么、为何而练，并在临场前排查掉致命风险。
诊断
确认目标岗位、公司、轮次、时间线和当前短板，避免用同一套计划准备所有面试。
训练
用公开面经信号和岗位能力模型安排题型训练、模拟面试、项目深挖和 BQ 复盘。
复盘
每次训练输出扣分点、下一步练习和面试前风险清单，让进步可追踪。
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常见问题解答
前置明确合作模式、训练节奏与交付内容，保障高效沟通。
如果已经约到面试，建议至少提前 7-14 天做冲刺；如果还在投递期，可以先做简历、题型地图和岗位定位，避免拿到面试后临时乱刷。
可以。一次模拟适合快速定位风险；如果目标是 VO 或 final onsite，更建议连续 3-5 次，因为表达习惯和 follow-up 处理需要迭代。
不会把准备简化成背答案。我们会基于公开面经信号整理题型、讲解方法、训练表达和复盘薄弱点，让你能处理变体和追问。
