Salesforce 面经 • SMTS • SWE • OA • General Hire • BQ • 2026

Salesforce SMTS / SWE 面经 2026:OA、General Hire、电面和 BQ

Salesforce SMTS / SWE 面经 2026:OA 90 分钟两题(重复率高,fullstack 为算法 + 项目混合题)、社招 HM→VO→onsite 两轮结构,附 6 个高频题型、常见挂点和 7/14/30 天准备路线。

Salesforce SMTS / SWE 面经 2026:OA、General Hire、HM、VO、Onsite、Fullstack AI Assist 和 BQ 准备路线
Salesforce SMTS / SWE 面经 2026:OA、General Hire、HM、VO、Onsite、Fullstack AI Assist 和 BQ 准备路线

💡 核心要点 (Key Takeaways)

  • OA 是主筛选:公开信号一致是 90 分钟两道题、LeetCode medium 难度、重复率高(有候选人两道题均为刷过原题,反馈「秒了」);fullstack 线是「一道算法题(不能用 AI)+ 一个小型项目改码(java spring,让测试通过,可以用 AI)」的混合形态,测试用例是主要耗时点。
  • 社招 SMTS / MTS 主线流程:HR reachout → 当周 HM 面 → 通过后发 OA → 两轮 VO(Coding + System Design)→ 两轮 onsite(线下,Bellevue office)→ 约一周出结果,全程 2-3 个月(过经案例:10 月底 HM → 11 月 VO → 12 月 onsite → 一周后 HR 通知通过,只给 MTS level)。
  • General Hire 现在更像组招:公开挂经案例显示 OA 通过约一个月后 HR reachout 介绍的已是具体组(案例是 iOS 方向),随后 manager 面 + tech 面(与该组相关的 OOD),新组处于 0-1 阶段、可能没有 QA 流程;HR 多次改期(假期 / PTO),最后收到无原因模板拒信,且 general hire 岗位被锁定无法再申请。
  • SD 有产品 / 数据味:analytics dashboard(类 chatGPT 产品,要讨论 DAU、Latency 这类 metric 的定义)和 design 丢盒子都出现过;coding 反而偏工程实现(「纯纯普通代码,会 if else 就行」),不是 hard 算法。
  • Salesforce 独有挂点集中在流程而非技术:HR 只在周四周五回复、沟通周期一周、onsite 档期被假期和 PTO 反复推迟、被动等待直接收到模板拒信;SD 没准备(「面的稀烂」靠面试官抬抬手才过)属于运气而非策略。
  • OA 高频题型:字符串分段替换(最少替换次数避免相邻相同)、子序列 + 子串混合(双指针,一边跳一边连续)、同步 01→10 替换(Salesforce OA 经典,要考虑多个 1 之间的阻塞)、前后缀出现检查、删一类字符后最少不重复分段、JSON flatten(DFS / recursion)。

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这篇适合谁

这篇写给准备 Salesforce 社招 SWE(MTS / SMTS 级别)面试的候选人,覆盖 2026 年公开面经信号里反复出现的主线流程:HR reachout → HM 面 → OA(90 分钟两题)→ 两轮 VO → 两轮 onsite(线下),并包含两个需要特别注意的流程信号:General Hire 现在更像具体组招、fullstack OA 出现「算法 + 项目」混合题。级别以社招中高级为主(MTS 约 L4、SMTS 约 L5,大致对标 Google L4-L5 / Meta E4-E5,以 JD 和实际沟通为准);intern / new grad 候选人可以把本篇的 OA 题型和高频题单当参考,2026 SWE intern Coding Challenge 的信号也归纳在内。 一句话定位:Salesforce SWE = 高重复率的 LeetCode medium OA(测试用例是关键)+ 工程实现味的 VO / Onsite coding + 产品 / 数据味的 System Design + 嵌入式 BQ,而流程管理(主动跟进 HR)的分量和技术分一样重。 如果你同时准备 Microsoft SDE,BQ 行为题和 onsite 结构可以对照 Microsoft Azure SDE 面经 2026;跨公司 OA / 电面题型分布看 SWE OA / 电面题型地图

  • 适合准备 Salesforce 社招 SWE(MTS / SMTS,大致对标 Google L4-L5 / Meta E4-E5,以 JD 为准)的候选人;intern / new grad 可参考 OA 题型部分
  • 主线流程:HR reachout → HM → OA(90 分钟两题)→ 两轮 VO → 两轮 onsite(线下 Bellevue)→ 约一周出结果,全程 2-3 个月
  • 两个流程信号要留意:General Hire 更像具体组招(manager + tech 两轮);fullstack OA 出现「算法(禁 AI)+ 项目(允许 AI)」混合形态
  • 本篇是站内第一篇 Salesforce 面经页;公司级完整攻略(JD 分析、团队方向、level 分布)Salesforce 公司页正在建设中,上线前以本篇为唯一站内入口

面试流程:OA / HM / VO / Onsite / General Hire 各轮是什么

Salesforce 社招 SWE 的公开信号集中在两条线上:社招主线(HM → OAVO → onsite)和 General Hire 线(OA → 组招化流程)。各轮侧重点如下:

  • HM / HM 面(OA 之前,约 30-45 分钟):过经案例里是 10 月底 HR reachout、当周就约 HM 面,「当天过了之后发的 OA」。这轮主要确认动机、经历匹配、地点和到岗时间,是流程的入口;HM 通过是拿到 OA 的前提,顺序和很多公司(先 OA 后 HM)相反。
  • OA(90 分钟,两题):HackerRank 平台。SWE 线两题 LeetCode medium 难度,公开信号反馈重复率高——有候选人两道题都是刷过的原题;fullstack 线是混合形态:第一道刷题网类型算法题(不能用 AI),第二道小型项目改码(案例选的 java spring,让若干 test case 通过,可以用 AI,「不难但费时间」)。共同点是题目本身不难,测试用例麻烦,时间管理决定成败。AI 使用边界以当期邀请邮件说明为准。
  • VO(两轮,远程,每轮约 60 分钟):一轮 Coding(DFS / recursion 方向,案例是 flatten JSON),一轮 System Design(analytics dashboard 类,类 chatGPT 产品,要和面试官讨论 DAU、Latency 这类 metric 怎么定义和取舍)。SD 这轮是公开信号里「没准备过就面得稀烂」的高危轮,过了靠面试官抬抬手的案例属于运气。
  • Onsite(两轮,线下,Bellevue office):Coding 偏工程实现,过经反馈「非常规 leetcode,纯纯普通代码,会 if else 就行」——考的是把普通代码写得正确、可读、能讲清;SD 是经典小系统设计(案例是 design 丢盒子)。面完约一周 HR 出结果(过经案例:一周后 HR 说过了,但只给 MTS level,候选人因 level 放弃)。
  • General Hire / 组招线OA 通过后约一个月收到 HR reachout,但介绍的是具体组(挂经案例是 iOS 方向的新组,要求九月入职、时间很紧):manager 面确认项目细节和经历匹配、团队 0-1 阶段的发展规划 → tech 面做与该组相关的 OOD 实现(该组是 Salesforce 收购 / 合并的小公司团队,公开案例里当时还没有 QA 和反馈流程)→ SF onsite。这条线的档期被 HR 反复改(独立日假期、成员 PTO),最后收到模板拒信且 general hire 岗位被锁定。
  • 时间线与跟进:主线全程 2-3 个月(10 月底 HM → 11 月两轮 VO → 12 月两轮 onsite → 一周后结果)是公开信号里比较完整的节奏。HR 回复周期偏长(挂经案例:只在周四周五回复、每次沟通一周后),onsite 档期可能被假期 / PTO 推迟,主动跟进是流程的一部分,不是失礼。

题型雷达:Coding、System Design、SQL、BQ 各占多少

Salesforce 社招 SWE(MTS / SMTS)岗位把题型按出现频率排个雷达,最区分人的三根轴是 OA 的 medium 算法完成度、工程实现味的 coding、产品 / 数据味的 SD:

  • Coding(每轮必考,核心)OA 两道 medium;VO / onsite 的 coding 偏工程实现(DFS / recursion、JSON flatten、普通逻辑代码),考点是正确性、边界用例和能主动讲清思路,不是 hard 算法。fullstack 岗位额外有项目改码:给现有 java spring 代码修到测试全过,考点是读代码、定位问题、跑通测试,不是从零设计。
  • System DesignVO 一轮 + onsite 一轮):产品 / 数据味为主——analytics dashboard(类 chatGPT 产品:先澄清需求,再讨论 DAU、Latency 等 metric 的定义、采集和取舍);经典小系统设计也出现(丢盒子)。MTS / SMTS 级别预期你能主动提出 metric 定义和数据流问题,而不是等面试官问。
  • BQ(嵌入式,无独立轮次信号):公开信号里没有独立 BQ 轮,BQ 分布在 HM 面的动机与经历确认、manager 面的项目细节确认、以及每轮收尾的项目深挖和反问。准备 3-5 个 STAR 故事,重心是「具体项目细节 + 可追问的 outcome」,因为 Salesforce 的面试官(尤其 manager 面)会确认你项目里每个技术选择的来龙去脉。
  • SQL / 数据分析(低频):SWE 主线没有独立 SQL 轮信号;analytics dashboard 类 SD 与数据 metric 相邻,能讲清 metric 定义、数据管道和口径差异是加分项。
  • AI 工具使用边界(fullstack OA:公开信号显示 fullstack OA 的项目题允许用 AI、算法题禁止——以当期邀请邮件的说明为准,不要凭猜测使用。

高频题目:6 个代表题型和考点

以下是 2025 下半年到 2026 年公开面经信号里反复出现的题「类型」,只归纳题型和考点,不复刻任何人的具体原题:

  • 字符串分段 + 贪心:最少替换次数避免相邻相同字符:对字符串数组逐个计算最少改多少个字符使相邻不同。考点:把串拆成连续相同字符段,每段长度 L 需要约 L/2 次替换(偶数段取 L/2、奇数段向下取整),纯贪心,medium 里偏简单,适合当 OA 第一题保底。
  • 子序列 + 子串混合:Longest Subsequence Also Substring:求 x 的最长子序列长度,要求它同时是 y 的连续子串。考点:两个约束(x 可跳、y 必须连续)同时成立时纯 DP 容易只过一半 case,主流解法是枚举 y 的起点 + 双指针(i 在 x 上可跳、j 在 y 上连续右移),O(n*m) 在 2000 以内能过。这类「两个定义交叉」的题是 Salesforce OA 的典型陷阱:思路对了但实现约束漏一个就半对。
  • 同步替换:binary string 01→10 同时变(Salesforce OA 经典):每一秒所有 "01" 同时变成 "10",直到串里没有 "01",输出总秒数。考点:不是简单模拟——多个 1 之间的阻塞(后面的 1 要等前面的 1 让位)决定总轮数,需要找规律(每个 1 的位移被左侧的 0 和 1 共同约束)而不是逐秒模拟到超时。公开信号里被点名是 Salesforce OA 的招牌同步 swap 题。
  • 前后缀出现检查:对数组每个位置输出两个二进制串——该值是否在左侧出现过、是否会在右侧出现。考点:哈希表 + 两遍扫描(或一遍正向 + 一遍反向),考的是把两个独立判断组织成 O(n) 的干净实现;测试用例常覆盖重复值边界。
  • 删一类字符后最少不重复分段:删除一种字母后,把剩余字符串划分成最少的「段内字符互不重复」的 segment,返回段数(fullstack OA 案例)。考点:区间 / partition 思路 + 枚举删除哪一类字符;读题本身耗时(公开反馈「看题花了好久」),先写暴力版拿部分分再优化是稳妥策略。
  • DFS / recursion 工程实现:flatten JSON:把嵌套 JSON 拍平成 key path 形式(VO coding 案例)。考点:递归遍历 + key 路径拼接 + 边界(空对象、数组、非字符串 value),代码可读性和能主动讲解思路是评分点,不是算法难度。

💡 Salesforce 的完整准备路线:OA / Phone / VO 各轮考什么、怎么练,公司攻略页整理成了清单。

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公开面经信号怎么读

一亩三分地是 Salesforce 面试信息最集中的公开来源,Salesforce 的一亩三分地面经信号有四个特点:帖子里公司别名很多(Salesforce / 卖力 / 卖方 / SF 等写法都有)、OA 帖和全套过 / 挂经混在一起、挂经集中在「流程型挂」而非「技术型挂」、时间跨度长且 OA 形态在变化(2025-09 intern OA 是纯算法两题,2026-07 fullstack OA 变成算法 + 项目混合)。读法比内容更重要,四个原则: 先按流程环节分类,再读细节Salesforce 的帖子能归进五类:HM / reachout、OAVO、onsite、HR 沟通(改期 / 拒信 / 岗位锁定)。一篇帖子只属于一类,别把 OA 帖的难度评价当 onsite 难度信号,也别把流程挂经里的剧情当技术问题归因。 找共识,不信个例。「OA 90 分钟两题、LeetCode medium、重复率高」「VO = coding + SD」「onsite 线下 Bellevue、coding 偏普通代码」「HM 在 OA 之前」这类多篇独立帖子都提到的结构才是可信信号;单篇面经里的面试官态度、难度感受不能当结论。面经作者有幸存者偏差,整体难度感知会偏悲观,按「流程结构可信、难度感受打折」来读。 挂经重点提取流程信号Salesforce 挂经里最有价值的是流程型信号:HR 只在周四周五回复、onsite 被假期 / PTO 反复推迟、模板拒信不给原因不给 feedback、general hire 岗位被锁定显示 in progress 无法再申请。这些信号比技术挂因更稳定、更可行动——它们的对策是「主动跟进 + 明确自己的可入职时间窗口 + 不要只押 general hire 一条线」。 注意时效OA 形态在 2025-2026 间有变化信号(纯算法两题 → 算法 + 项目混合、部分题允许 AI),只看最近半年到一年的帖子判断当前流程,旧帖的 OA 结构会误导你。 不搬运、不暗示合作。本站所有 Salesforce 面经内容都只归纳公开信号,不复制任何候选人的逐字面经,也不代表与一亩三分地或任何面经社区有合作或转载关系。你读到的公开帖子请以原作者发布的内容为准。

常见挂点:Salesforce SWE 独有的失分方式

把公开面经里的挂因对照,Salesforce 的失分点一半在技术、一半在流程,后者更值得提前准备:

  • General Hire 岗位锁定 + 模板拒信:公开挂经案例里,流程拖到入职时间窗关闭后,HR 直接发模板拒信——不给原因、不给 feedback,general hire 岗位同时被锁定(系统显示 in progress、无法再次申请或换组),之后多次沟通无回复。对策:不要只押 general hire 一条线,同步投具体 JD 的岗位;发现档期明显拖过自己的入职窗口时,主动把「我最晚可接受的时间」说死,而不是被动等 HR 排期。
  • 被动等流程:HR 回复周期长(周四 / 周五才回、一次沟通一周)是公开信号里的常态,onsite 档期会被假期和 PTO 反复推迟。从「等 HR 推进」变成「每周一封跟进 + 明确 next step 和时间」,是 Salesforce 流程管理的基本功;挂经案例里最后被拒的候选人正是全程被动等档期。
  • SD 没准备:analytics dashboard 这类产品 / 数据味 SD 是公开信号里「没准备过就面得稀烂」的高危轮——有候选人明确说没准备过、面得稀烂、靠面试官抬抬手才过。SD 在 VO 和 onsite 各出现一轮,两轮都裸奔的概率不低。45-60 分钟内能讲清「需求澄清 → metric 定义 → 核心数据流 → 扩展路径」四段,是过线标准。
  • OA 低估测试用例:题目本身「不算 tricky 可秒」,但测试用例麻烦(边界值、输入格式、重复元素)是多个公开反馈的共识;fullstack 版的项目题「不难但费时间」。把每题最后 8-10 分钟留给边界用例自检,比多刷一道 hard 更值钱。
  • 技能与具体组不匹配:General Hire 的 reachout 实际是组招(挂经案例是 iOS / Swift 方向),简历是 web / 前端为主的候选人,manager 面时技能错位已经暴露;senior 说「进来慢慢学」不是通过信号,而是流程还在走而已。拿到 reachout 时先问清楚组的技术栈,匹配度低就主动说明并询问其他组,不要硬面。
  • 入职时间窗管理失败:组招线的时间要求很紧(案例要求九月入职、八月就要 onsite 完成),HR 档期一变就错过窗口。申请前确认自己的 earliest start date 弹性,面中主动同步窗口,避免「技术都过了、时间没赶上」的结局。

准备路线:7 天 / 14 天 / 30 天

按你距 OA 或 onsite 的天数选路线。三个版本的共同原则:OA 的 medium 完成度 + 边界用例自检保下限,SD 四段结构(需求 → metric → 数据流 → 扩展)保下限,BQ 故事保下限,流程跟进节奏(每周主动推进一次)从第一天就开始;最后两天只留 mock 和状态调整,不学新东西。

  • 7 天(保下限版):D1 OA mock 一场:90 分钟两道 medium(一道字符串 + 一道数组 / 双指针),强制「每题 25 分钟 + 10 分钟边界用例自检」的节奏,交卷前必须过一遍 edge case 清单;D2 Salesforce OA 招牌题型专项:同步 01→10 替换 + 前后缀出现检查,各 45 分钟限时,重点练「先写暴力可运行版,再找规律优化」;D3 DFS / recursion + 工程实现:JSON flatten 类题写两遍(第一遍限时 30 分钟、第二遍重写强调可读性),练「写完主动讲思路 3 分钟」;D4 SD 专项:analytics dashboard 一场 45 分钟(需求澄清 5 分钟 → metric 定义 DAU / Latency 10 分钟 → 数据流 15 分钟 → 扩展 15 分钟),录音回听;D5 BQ + HM mock:self-intro(1 分钟)+ 3 个 STAR 故事(交付、失败、跨团队协作)+ 为什么 Salesforce(落到 Cloud / CRM 具体产品线,别只说「大平台」);D6 完整 mock 1 场(VO 结构:coding + SD + 10 分钟 BQ),检查设备日程,早睡。
  • 14 天(标准版):在 7 天基础上——D7-D8 OA 二练:换题型(子序列 + 子串双指针、删字符最少分段),重点练「读题 10 分钟定方案」——fullstack 版公开反馈「看题花了好久」,读题时间要压住;D9 DSA 补线:3 道 medium(贪心分段、哈希两遍扫描、区间 partition),目标是 45 分钟内稳定 AC 含边界;D10 项目深挖:resume 上 2 个主项目各写三层答案(概述 2 分钟 → 每个技术选择的 why 5 分钟 → 反思 3 分钟),manager 面会确认项目细节,每层追问都要有准备;D11 经典 SD 一场:丢盒子 / 存储类小系统 45 分钟,练 metric 讨论的主动提问话术;D12-D13 BQ 故事库扩到 5 个(加「快速学习」和「时间窗管理 / 多方协调」),英文口述各过一遍,「为什么 Salesforce」练到 90 秒内落到具体产品;D14 缓冲日 + 给 HR 发一封跟进(确认当前轮次和时间窗)。
  • 30 天(系统版):在 14 天基础上——D15-D17 follow-up 追问专项:给 3 道 SD 各补三类追问(数据量 10 倍、加权限 / 多租户、metric 口径不一致怎么办),每类 3 分钟内接住并给出取舍;D18-D20 fullstack 项目改码专项:找 2-3 个 java / spring(或你主力语言)的小型项目,练「读陌生代码 → 定位测试失败原因 → 修到全绿」的节奏,每题 60 分钟限时,同时确认当期 OA 对 AI 工具的政策边界;D21-D23 SD 深化:多租户 SaaS 视角(Salesforce 是 CRM 平台,多租户隔离、数据一致性、API 设计是加分语境),analytics dashboard 再练两轮到 metric 讨论不卡壳;D24-D27 连续 2-3 场完整 mock(OA 一场 + VO 结构两场),重点看 90 分钟两题的交卷完整度和 SD 四段的时间分配;D28 复盘 mock,断点各补一段;D29 流程检查:确认自己的 earliest start date、目标 level 预期(MTS / SMTS 的 level 预期要在 HM 或 offer 阶段主动对齐——过经案例里候选人因只给 MTS 放弃)、HR 跟进节奏;D30 缓冲日。

FAQ:Salesforce SWE 面试 5 个高频问题

Q1:Salesforce 的 SMTS 是什么级别?怎么对标?
SMTS = Senior Member of Technical Staff,是 Salesforce 的职级名(Member of Technical Staff 是下一级,缩写 MTS)。公开信息下的大致对标:MTS ≈ Google L4 / Meta E4,SMTS ≈ Google L5 / Meta E5,以 JD 和实际沟通为准。本篇的公开信号主线(HM → OA → 两轮 VO → 两轮 onsite)来自 MTS / SMTS 的全套过经,level 预期建议在 HM 面或结果沟通阶段主动对齐——有候选人因最终只给 MTS level 而放弃 offer,level 不确认前不要把 Salesforce 当唯一选择。 Q2:Salesforce SWE 面试几轮?流程是什么?
公开信号里的主线是:HR reachout → HM 面(当周,通过后发 OA)→ OA(90 分钟两题,HackerRank)→ 两轮 VO(coding + SD,远程)→ 两轮 onsite(线下 Bellevue,coding + SD)→ 约一周出结果,全程 2-3 个月。General Hire 可能是另一条线:OA 通过后约一个月 HR 介绍具体组 → manager 面 → tech 面(该组相关 OOD)→ SF onsite。轮次数量和当前状态以实际收到的邀请为准。

  • Q3:Salesforce OA 难吗?可以用 AI 吗?
    难度:两题 LeetCode medium,公开信号反馈重复率高(有候选人两道都是刷过的原题),「不算 tricky」但测试用例麻烦、fullstack 版项目题费时间,过线靠完成度和边界自检。AI:2026-07 的 fullstack OA 公开反馈是算法题不能用 AI、项目改码题可以用 AI——以当期邀请邮件说明为准,不要凭猜测使用;算法题裸做要练熟,项目题用 AI 也要保证最终能逐段讲清代码。
  • Q4:General Hire 被模板拒了、岗位还锁定了,怎么办?
    公开挂经信号显示:general hire 岗位被锁定后系统显示 in progress,无法再申请或换组,HR 对重复沟通无回复。实用对策:第一,不要只押 general hire——同步投具体 JD 的岗位(具体 JD 通常不受 general hire 锁定影响,以系统实际状态为准);第二,被锁定前主动管理时间窗(明确 earliest / latest start date,档期拖过窗口立刻升级沟通);第三,换渠道(LinkedIn 上找目标组的 hiring manager 或同事)问该组是否有开放的 position。
  • Q5:Salesforce SWE 面经里的 BQ 怎么准备?考不考?
    公开信号里没有独立 BQ 轮,BQ 嵌在 HM 面(动机、经历、地点 / 到岗时间)、manager 面(项目细节逐层确认)和每轮收尾。准备 3-5 个 STAR 故事,覆盖交付结果、失败复盘、跨团队协作、快速学习、时间 / 多方协调;「为什么 Salesforce」要落到具体产品线(Cloud、CRM、Agentforce 方向),别只说「平台大、稳定」。如果你同时准备 Microsoft SDE,BQ 的结构化答法可以对照 Microsoft Azure SDE 面经 2026OA 时间管理的通用打法可以看 Amazon OA 2026 指南
Editorial & Verification

📋 资料来源与审校说明

本文全面整理了 Salesforce SMTS / SWE(MTS~SMTS 级别)面经页,覆盖 OA、General Hire、HM、VO、Onsite 全流程的 2026 公开信号与三档准备路线。

  • 公开面经信号聚合(一亩三分地等社区,2025-09 至 2026-08 的 Salesforce 面经帖):只归纳 OA 题型方向、轮次结构、流程时间线和挂因信号,不复刻候选人私人信息或逐字内容。
  • Microsoft Azure SDE 面经 2026(站内页):内链:BQ 行为题与 onsite 结构对照,正文引用做跨公司比较。
  • SWE OA / 电面题型地图(站内页):内链:跨公司 OA / phone screen 题型分布对照,正文引用做 OA 定位。
  • Amazon OA 2026 指南(站内页):内链:OA 时间管理与重复率打法的对照参考,正文引用。
  • SWE 模拟面试复盘归因:把训练中反复出现的失分点归因到澄清、边界用例、实现完成度和表达。
AC
Software Engineering
Alex Chen·前 Meta / Stripe Senior SWE & Tech Lead

10 年+北美 SWE 经验,先后在 Meta(FAIR / Infra)和 Stripe 担任 Senior SWE 和 Tech Lead,主导过多项高并发系统架构设计,前 FAANG 面试官,累计面试 1000+ 候选人,熟悉 Meta / Google / Stripe 面试评分标准。

累计面试 1000+ 候选人UC Berkeley, CS 硕士
本文由 Alex Chen 审校与整理

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