判断这家公司到底考什么
同样是 SWE / MLE / DS / DE / AI Engineer / FDE，不同公司侧重点完全不同。这里先把 coding、system design、ML design、SQL、实验和项目深挖拆开。
Company Guides
公司面试攻略
按目标公司判断准备优先级：先看常考题型、代表题目和轮次信号，再进入对应文章做专项复盘，避免拿到面试后只靠零散面经盲刷。
How To Use
先按公司判断准备重点
如果你已经知道目标公司，这里应该直接告诉你先补什么、哪些题型不能漏、哪些文章值得先看。
拿到面试后快速定优先级
如果只剩 3-7 天，不应该平均刷所有题，而是先看目标公司最容易追问的题型簇和轮次风险。
从公司页进入深度文章
每家重点公司会继续挂相关复盘、题型地图和专项准备文章，形成一个可以连续阅读的准备路径。
Focus Companies
10 家重点公司专项准备
先从常见目标公司入手，按岗位、轮次和代表题目拆出最该优先练习的部分。
TikTok / ByteDance
公司页TikTok / ByteDance 面试准备
面向 TikTok / ByteDance（SWE、MLE、Research Scientist、SRE、前端）候选人的面试准备攻略，覆盖 CodeSignal 十题 ML 类 OA、一至四轮 Coding 与简历深挖、系统设计与 ML 设计题，以及跨时区流程与 HR 响应带来的时间线风险。
代表题目
- Coding：给定一个只含数字的字符串，返回所有可能的合法 IP 地址（不允许前导零）；follow-up 改为划分成任意 k 段，说明如何在原有 DFS 上加入参并控制复杂度。
面向 Meta SWE、MLE、DE 候选人的面试准备攻略，覆盖 coding、behavioral、system design、ML design 和项目深挖。
代表题目
- SWE Coding：实现带 key/field 的内存数据库：set/get、条件更新与删除、scan、TTL，再支持按时间戳查询历史值。
- AI-enabled Coding：Meta AI 迷宫题：修复打印、BFS 与带钥匙的单向门：从路径显示与重复遍历修复开始，解释单向地形、钥匙状态、前驱重建和最短路径的正确性。
- System / Product Design：Meta 游戏排行榜：全局、好友、本人排名与滚动分页：设计全局前十、好友榜、本人周围排名和滚动分页，解释精确排名、有序索引、热点与一致性取舍。
Google
公司页Google 面试准备
Google SWE、MLE、DS 候选人的面试准备路线，覆盖 coding 证明、复杂度表达、系统设计和 team match 项目叙事。
代表题目
- Coding：给定 grid，每个格子有高度，求从左上到右下的一条路径，使路径上遇到的最大高度尽可能低，并解释为什么二分或 Dijkstra 成立。
- Data Structure：实现 CoolMap：put(key, value)、get(key)、putAll(value) 都要求 O(1)。先实现这三个接口；训练追问可再讨论 delete 与历史时间点读取会如何改变数据结构。
- Coding：最长同频子串：出现过的字符次数全部相等：返回最长连续子串的位置，未出现的字符不参与计数。
Anthropic
公司页Anthropic 面试准备
Anthropic SWE、MLE、AI Infra 候选人的面试准备攻略，覆盖工程 coding、in-memory DB、crawler、LLM inference、model downloader 和 culture / safety 轮。
代表题目
- Tokenizer：用词表最长匹配切分文本：app/apple/UNK 如何处理连续未知字符并优化重复扫描？
- In-memory DB：实现 key/field 两级数据库的 set/get/delete、词典序 scan、TTL、backup 与恢复后剩余寿命；get_when 另一变体待核。
- Crawler：用 HtmlParser 抓取同 hostname 页面，去 fragment 后去重；追问线程安全与多服务器恢复。
Stripe
公司页Stripe 面试准备
Stripe 面试准备攻略，覆盖 programming round、integration round、debug、team screen、项目叙事和沟通标准。
代表题目
- Programming：KYC 公司资料 CSV：必填、5–31 字符 descriptor、禁用通用词以及与商户信息的词重合校验；不同原帖的规则冲突如何处理？
- Business Logic：订阅邮件时间线：Welcome、提前到期提醒、Expired；计划升级与续期事件怎样重算未来邮件？
- Programming：订单运费按国家与商品定价，数量分段采用逐件增量价还是落区间固定价；如何避免边界重复计费？
TikTok / ByteDance
公司页TikTok / ByteDance 面试准备
TikTok / ByteDance（字节跳动）面试攻略：SWE、MLE、DE、USDS 各岗位路线，拆 ByteDance OA、VO 多轮技术面与系统设计考法，附高频题与项目深挖重点。
代表题目
- Coding：TikTok 子数组和计数：前缀频次与严格正数的 O(1) 空间追问：先处理负数、零和重复前缀，再证明严格正数为什么允许双指针，区分计数与只判断存在。
- Coding：TikTok 字符串压缩：只有 count×字符更短时才替换：以 aabcaaaade→aabc4xade 为例，按最大连续段比较实际编码长度，处理位数变化与解码歧义。
- Coding：TikTok 任务依赖：无限并行度下的最短完成时间：用拓扑顺序计算最早完成时间，证明关键路径下界可实现，辨别环、重复边与有限worker追问。
Uber SWE、MLE、Staff 候选人的面试准备攻略，覆盖 OA、coding、system design、实验设计、marketplace 场景和 leadership collaboration。
代表题目
- Graph Coding：给定有向边，求从某个 root 出发需要反转多少条边才能到达所有节点；follow-up 计算每个 root 的答案。
- Phone Screen Coding：给 O/E/X 机器人网格和 [left,top,bottom,right] 最近障碍距离，边界也算障碍，求全部匹配的机器人坐标。
- OA Coding：商品价格数组中，每件商品减去右侧第一个不高于它的商品价格；求逐件售价与最终总花费。
Microsoft
公司页Microsoft 面试准备
Microsoft SDE、SDE2、Azure、MAI、Applied Scientist 候选人的准备路线，覆盖 OA、coding、系统设计、项目深挖和组别匹配。
代表题目
- Intern OA Coding：切钢条：每轮移除最短长度并同步缩短剩余钢条；对 [1,1,3,4] 输出每轮开始的根数 [4,2,1]。
- Intern OA Coding：相邻元素可交换，但每个元素最多参与一次；最大化按 1 开始的位置加权和 Σarr[i]×(i+1)。
- SDE2 Phone Screen Coding：无序上下线事件 (userId,timestamp,isOnline)：查询时间窗内各用户在线总时长并返回 Top K。
Nvidia
公司页Nvidia 面试准备
Nvidia System Software、Deep Learning、AI Infra 候选人的准备路线，覆盖 C++、memory、graph API、quantization、debug 和 HM/VO。
代表题目
- DL / Quantization：实现 INT8 quantization，解释 scale、zero point、clamp、saturation、per-channel 和校准数据选择。
- Graph API：设计 graph API 的 insert/configure/validate，检测 cycle、type mismatch 和 dependency order。
- C++ Debug：定位 use-after-free、double free 或 race condition，说明 sanitizer、最小复现、修复和回归测试。
Snowflake
公司页Snowflake 面试准备
Snowflake SWE、Data Engineer、Data Platform 候选人的准备攻略，覆盖 SQL、pipeline、数据建模、quota、ACL 和 cloud metrics。
代表题目
- SQL / Training Schema：返回曾参与一个已完成且持续严格超过 90 天项目的员工姓名；处理重复 assignment 和日期边界。
- SQL / Training Schema：每项目预算在参与员工间分摊，再计算员工跨项目平均预算份额；先去重 assignment 并明确是否需要逐项目明细。
- Pipeline Design：设计 SaaS sources 到 analytics mart 的 pipeline，支持 CDC、schema evolution、dedup、backfill 和质量监控。
DoorDash
公司页DoorDash 面试准备
DoorDash SWE、MLE 候选人的准备攻略，覆盖 Code Craft、interactive coding、Dasher Pay、food rating、推荐系统和 HM 深挖。
代表题目
- Code Craft：给定配送订单的接单、完成或取消事件，按每段时间内同时进行的订单数计算 Dasher Pay；follow-up 加入 peak 时间窗双倍费率，说明事件边界和金额精度。
- Code Craft：Bootstrap API：先由 UserService(userId) 得到 customerId，再聚合 PaymentService 和 AddressService；如何处理 500、超时与部分失败？
- Interactive Coding：给 City/Restaurant 封装 API，返回指定城市范围内且正在营业的餐厅；如何处理两个判断、错误与批量延迟？
Role Pathways
按岗位看公司准备路线
同一家公司不同岗位的准备重点不一样；同一岗位在不同公司也不能用一套题表硬套。
Meta / Google / Stripe / DoorDash / Uber / TikTok
Coding 沟通闭环、业务规则实现、system design、debug 和 follow-up。
Meta / Google / Anthropic / TikTok / Nvidia
ML system design、推荐/排序、项目深挖、ML coding、serving 和监控。
Meta / Snowflake / Uber / Databricks
SQL 口径、data modeling、pipeline design、late data、backfill 和质量监控。
Google / Uber / Meta / DoorDash / TikTok USDS
SQL、product sense、实验设计、metric case、guardrail 和业务建议。
All Companies
完整公司入口
每个公司页都整理了常见岗位、轮次信号、代表题目和准备路线，方便你按目标公司快速定位。
TikTok / ByteDance OA 面试辅助：CodeSignal 两套卷与 ML 从零实现
面向 TikTok / ByteDance（SWE、MLE、Research Scientist、SRE、前端）候选人的面试准备攻略，覆盖 CodeSignal 十题 ML 类 OA、一至四轮 Coding 与简历深挖、系统设计与 ML 设计题，以及跨时区流程与 HR 响应带来的时间线风险。
MLEAI
查看公司攻略Harvey 面试辅助：LLM 高亮 citation 题与 RAG 系统设计
面向 Harvey（法律 AI，SF 起家）SWE、Frontend 与 AI 方向候选人的面试准备攻略。基于同学提供的面经梳理技术店面高频的 LLM 输出高亮与 citation 题、vault 文件系统实现题，以及昂赛的 RAG、权限校验系统设计与 project deep dive 准备重点。
SWEFrontendAI
查看公司攻略Affirm 面试辅助：交易数据聚合题与虚拟昂赛四轮
面向 Affirm（分期支付）SWE 与后端方向候选人的面试准备攻略。基于同学提供的面经梳理店面高频的 CSV 交易聚合题、母公司层级判定题与欺诈检测实现题，拆解虚拟昂赛的 coding、system design 与 BQ 结构，并提示赞助与流程速度上的实际风险。
SWE
查看公司攻略The Trade Desk 面试辅助：银行系统 OA 与超低延迟系统设计
面向 The Trade Desk（广告竞价平台）SWE 与后端方向候选人的面试准备攻略。基于同学提供的面经拆解 CodeSignal 人工判卷的 OA 机制、银行系统四级递进与内部数据库两套高频题，以及电面与昂赛的 system design、现场白板 coding 与流程节奏问题。
SWE
查看公司攻略DRW 面试辅助：量化 OT 硬核数值题与 AI 研究岗笔试
面向 DRW（自营交易公司）Quant、SWE 与 AI Research 方向候选人的面试准备攻略。基于同学提供的面经梳理 45 分钟 7 题的量化 OT 考点地图、AI Research 三段式 OA 的结构与失分点、SWE 方向 Codility 笔试的差异，并说明同学提供的面经样本有限时该如何补齐信息。
SWEQuantMLE
查看公司攻略Jump Trading 面试辅助：C++ 并发轮与量化因子深挖
面向 Jump Trading（高频交易）SWE、C++ 与 Quant 方向候选人的面试准备攻略。基于同学提供的面经梳理 Codility OA 的常见题型、C++ 开发岗连续追问并发与内存管理的三轮技术面，以及 experienced hire 围绕因子方法论与简历深挖的考察方式。
SWEQuant
查看公司攻略Cloudflare 面试辅助：rate limit 实现题与边缘日志系统设计
面向 Cloudflare（边缘网络与安全）SWE 与基础设施方向候选人的面试准备攻略。基于同学提供的面经梳理高频 rate limit 实现题、加密 key-value store 实现题、多机房日志收集与权限设计，以及 HM 面、pair coding 与轮次顺序上的实际差异。
SWE
查看公司攻略eBay 面试辅助：平衡和 coding 题与图文检索 pipeline
面向 eBay（电商平台）SWE 与机器学习方向候选人的面试准备攻略。基于同学提供的面经梳理 CodeSignal OA 的四类题型、店面成对出现的最大平衡和与子树统计 coding 题、food delivery 与拍卖系统的 system design，以及 CV 岗位图文检索 pipeline 的实现要求。
SWEMLE
查看公司攻略Nuro 面试辅助：仿真调度系统设计与系统编程轮
面向 Nuro（自动驾驶配送）SWE 与机器学习方向候选人的面试准备攻略。基于同学提供的面经梳理独特的 non-DSA system coding 轮（周期性任务调度器）、自动驾驶仿真 job scheduler 与 raw log 检索两类系统设计、以及点聚类与区间处理等实现型 coding 题。
SWEMLE
查看公司攻略Aurora 面试辅助：自动驾驶算法电面与 Sensor 岗追问
面向 Aurora（自动驾驶）SWE、感知与数据方向候选人的面试准备攻略。基于同学提供的面经梳理电面偏爱的算法题类型（滑动窗口、几何视角、跳步博弈）、Sensor 组的矩阵卷积与性能追问，以及结果反馈缺失情况下该如何准备与补信息。
SWE
查看公司攻略Headlands 面试辅助：C++ 底层电面与量化笔试准备
面向 Headlands（量化交易）Quant 与 C++ 工程方向候选人的面试准备攻略。目前同学反馈有限，本文基于有限的同学提供的面经梳理高难度 OA 体感、bitwise 与 CPU register 模拟类电面、股票问题合集与 DP 变形，以及 BQ 与简历深挖的准备方向。
QuantSWE
查看公司攻略Citadel 面试辅助：OA、概率轮与低延迟系统设计
面向 Citadel 与 Citadel Securities（SWE、Quant Dev、QR、QT）候选人的面试准备攻略，覆盖 75 分钟两道题的 HackerRank OA、45 分钟技术轮的 OOD 与八股、Citsec 的实现类轮次，以及概率与做市题为主的量化轮与 Superday 流程。
SWEQuantMLESRE
查看公司攻略Optiver 面试辅助：Beat the Odds、数列与做市游戏
面向 Optiver（Quant Trader、QR、SWE、Quant Dev）候选人的面试准备攻略，覆盖多段式 OA 与 2026 新版变化、Beat the Odds 概率卷与数列找规律、订单簿与回测类 coding、以及 betting game 与实时做市轮的节奏要求。
QuantSWEMLE
查看公司攻略Hudson River Trading 面试辅助：OA、C++ 与概率轮
面向 Hudson River Trading（Algo Dev、SWE、Quantitative Analyst）候选人的面试准备攻略，覆盖 CodeSignal 四题 OA 与 70 分钟 SWE 卷、C++ 与系统底层深挖、内存分配器与 chunk file reader 实现题，以及概率统计为主的技术面。
SWEQuantSRE
查看公司攻略Akuna Capital 面试辅助：速算 OA、数列与交易游戏
面向 Akuna Capital（Quant Trader、QR、SDE、Quant Dev、Hardware）候选人的面试准备攻略，覆盖速算 80 题与数列找规律、12 分钟 30 题的下注概率卷、字母版做市与 trader memory、以及 80 分钟三道题的 C++ 与 OOD 长题规格。
QuantSWEMLE
查看公司攻略SIG 面试辅助：OA 概率卷、C++ 实现与数据任务
面向 SIG（Susquehanna）Quant Trading、Quant Research 与 SWE 候选人的面试准备攻略，覆盖四题逻辑 OA 与 17 题概率卷、电影检索与 trie 类算法轮、C++ 实现 vector 的深挖，以及 Data Task 与 Virtual Review 流程。
QuantSWEDE
查看公司攻略Two Sigma 面试辅助：OA、数据分析与核心统计轮
面向 Two Sigma（SWE、Quantitative Researcher、Quantitative Software Engineer）候选人的面试准备攻略，覆盖 75 分钟两题的 OA 与 IPO、下水道高频题、从零实现哈希表的 coding 轮、citibike 与房价预测的数据分析轮，以及核心统计轮。
SWEQuantDSMLE
查看公司攻略Jane Street 面试辅助：Onsite 游戏轮、概率与做市
面向 Jane Street（Quant Trading、Quant Research、SWE、SRE、Sales and Trading）候选人的面试准备攻略，覆盖五轮 onsite 里的 Excel 与 Jupyter 游戏轮、概率估算与做市报价、以 API 实现为主的第一轮 coding，以及各条线的流程差异。
QuantSWESREDS
查看公司攻略Robinhood 面试辅助：Job Scheduler 系统设计与 Senior/Staff 轮次准备
面向 Robinhood（SWE、Senior/Staff、Backend、Frontend 方向）的面试准备攻略，覆盖 70 分钟四题 OA、图论 coding 电面、Job Scheduler 系统设计、项目深挖与交易账户类设计题，并整理 HR 轮行为问题与地区差异。
SWEFrontend
查看公司攻略Intuit 面试辅助：三段式在线测评的 Coding、SQL 与 Bash 准备
面向 Intuit（SDE1、NG、Intern、数据与平台方向）的面试准备攻略，覆盖 90 到 100 分钟的三段式在线测评，包含 Coding、SQL 与 Bash 三类题型的具体问法，并整理 HR 电话轮的流程特征与近年招聘节奏变化，帮你在笔试环节一次性把该拿的分拿稳。
SWEDS
查看公司攻略Waymo 面试辅助：口述题、OOD 与自动驾驶系统设计轮准备
面向 Waymo（SWE、Senior、Frontend、MLE）的面试准备攻略，覆盖四轮 VO 的真实构成：面试官故意给错误代码让你排查重写、口述题目、系统设计与 ML 系统设计、以及自动驾驶场景建模题，并说明为什么按题单刷题容易落空，帮你把准备方向调对。
SWEMLEFrontend
查看公司攻略IMC 面试辅助：HackerRank 双题笔试与 Quant 面试准备
面向 IMC（SDE、Trader、Quant、MLE、Performance Engineer）的面试准备攻略，覆盖两小时两道题的 HackerRank 笔试、通过后次日的单向视频面试、以及交易与量化方向的期望值、最优停止与概率题，并整理近年笔试反复出现的容器选择与指令传播两类题型。
SWEQuantMLEDS
查看公司攻略Applied Intuition 面试辅助：解析器题型与 VO 系统工程轮准备
面向 Applied Intuition（SWE、Backend、Embedded、NG 与 Senior）的面试准备攻略，覆盖 45 分钟电面的完整时间分配、消息类型解析器与表达式求值两类反复出现的题，以及 VO 的矩阵规模题、线段合并、任务调度器与仿真回放系统设计，并整理贯穿全程的决策链行为面。
SWEFrontend
查看公司攻略Roblox 面试辅助：限流题、系统设计与小游戏 OA 准备
面向 Roblox（SWE、MLE、Frontend、Full Stack 与 Senior/Principal）的面试准备攻略，覆盖由小游戏组成的多环节 OA、频繁出现的限流题、系统设计里的点赞与延迟支付、以及 MLE 条线的推荐系统与建模轮，并整理题库小但边界条件多的应对方式。
SWEMLEFrontend
查看公司攻略Figma 面试辅助：文档图层编码题与双轮店面准备
面向 Figma（SWE、Frontend、MLE 与 Staff 级）的面试准备攻略，覆盖文档图层这类反复出现的编码题与它的提交、重做追问，以及主管轮、系统设计里的热门文档排序与资源推荐系统设计，并说明为什么题库小、照背面经反而可能失分。
SWEFrontendMLE
查看公司攻略Decagon 面试辅助：Recipe Cart 实现题与 AI Gateway 系统设计
面向 Decagon（SWE、Backend、Infra、AI 工程）候选人的面试准备攻略，覆盖 HR 电话后第一轮 phone screen 的 recipe shopping cart 实现题（add / remove / 批量折扣）、以及 onsite 的 AI Gateway 系统设计（primary 与 fallback LLM provider、请求日志与可审计性）。
SWEAISRE
查看公司攻略Axon 面试辅助：证据保存设计、GPS 轨迹简化与权限系统
面向 Axon（Senior SDE、Backend、云平台）候选人的面试准备攻略，覆盖 Upload recorded camera footage 设计（large blob、恶意内容检测、chain of custody）、GPS 轨迹冗余点移除、以及应用级证据保存系统的权限与工作流设计。
SWESRE
查看公司攻略Coupang 面试辅助：BST 最近值、ID 生成服务与多区域监控设计
面向 Coupang（SWE、MLE、Backend）候选人的面试准备攻略，覆盖电面的 BST 最近值实现与 ambiguity 沟通、ID generation service 设计（无重复、百万级吞吐、高可用、低成本）、以及 onsite 的 KYC、Review Service 与多区域监控系统设计。
SWEMLEDE
查看公司攻略HubSpot 面试辅助：InMemoryDB OA、Netflix 设计与项目大纲轮
面向 HubSpot（SWE、Intern、Senior）候选人的面试准备攻略，覆盖 HackerRank OA 的银行交易与 InMemoryDB 多 level 递进结构、system design 的 Netflix / YouTube 视频平台设计（CDN 鉴权与断点续传）、项目深度讨论轮的大纲提交要求，以及行为面的冲突处理考察。
SWEMLE
查看公司攻略Lyft 面试辅助：fetch 分页封装、任务调度与 commit/rollback 实现
面向 Lyft（SWE、Frontend、Senior）候选人的面试准备攻略，覆盖电面的分页 fetch 封装（连续取 n 个元素与上游不稳定处理）、VO 的任务调度贪心（worker 分配与打印）、commit / rollback 事务实现（支持嵌套）、以及 Wiki 抓取与归档的系统设计。
SWEFrontend
查看公司攻略Glean 面试辅助：索引器调度模拟、2048 Tilt 与两有序数组第 k 大
面向 Glean（SWE、Backend、搜索与索引方向）候选人的面试准备攻略，覆盖文档索引器的取模分配与并行处理模拟、2048 游戏的 tilt 与合并实现、两个有序数组中第 k 大元素（含堆与分治解法），以及 top k contributing nodes 统计。
SWEDE
查看公司攻略InterSystems 面试辅助：SAT 类 OA、口述算法与读陌生语言代码
面向 InterSystems（Core Development Program、QDP、SWE）候选人的面试准备攻略，覆盖含数学题的 OA、三轮全天背靠背面试（项目深挖、口述最长回文子串、读冷门语言代码）、纯 BQ 轮与现场模拟教学，以及长达数月的流程时间线管理。
SWEDE
查看公司攻略Squarepoint 面试辅助：数据管道 OA、回归推导与正则解析轮
面向 Squarepoint（Quant、Software Developer、QR）候选人的面试准备攻略，覆盖数据管道 OA（解析 StringIO、薪资统计与数据校验）、概率统计选择题与编程题、线性回归假设与多共线性推导题、以及原始文本正则解析实测题。
QuantSWEDS
查看公司攻略Discord 面试辅助：Chat Server 设计、etcd 一致性轮与 C++ 八股
面向 Discord（Backend、Full Stack、Persistence Infra、Senior）候选人的面试准备攻略，覆盖 HR 轮含技术筛查、asyncio 实现 chat server 电面、etcd leader/follower 一致性题、code review 与 C++ 内存对齐八股，以及 AI Coding 相关问法。
SWESRE
查看公司攻略Zoox 面试辅助：数学物理轮、六题 Coding 与大规模前后端设计
面向 Zoox（SWE、Full Stack、MLE）候选人的面试准备攻略，覆盖 6 轮 VO 结构、数学物理轮（骰子条件概率、圆覆盖、体积与量级估算、为什么夏天热）、6 题速答式 Coding、以及 heavy write 场景下的前后端 System Design。
SWEMLEFrontend
查看公司攻略Zip 面试辅助：Practical Coding 改造现有项目、Trie 与纸牌题
面向 Zip（ZipHQ，SWE、Backend、NG）候选人的面试准备攻略，覆盖两轮电面（hashmap 翻译与 nested value、覆盖最多单词的短句、composite pattern）、33 7 的 2D 数组变体、以及 practical coding 轮在现有代码库上逐层加条件的实现方式。
SWEDE
查看公司攻略Scale AI 面试辅助：Task Scheduler 三问、Embedding API 设计与 AI Enabled 轮
面向 Scale AI（Infra、Backend、MLE、AI 相关）候选人的面试准备攻略，覆盖 task scheduler 三问递进（subtask 与 updateDeadline）、embedding 加 classification API 设计、AI Enabled 的 CSV 与 LLM 调用实测轮、以及 technical deep dive 的 presentation 环节。
SWEMLEAI
查看公司攻略Pinduoduo / Temu 面试辅助：中文技术面、LeetCode 与电商 System Design
面向 Pinduoduo / Temu（Senior SWE、Java Developer、支付与订单方向）候选人的面试准备攻略，覆盖全中文面试流程、多轮 project deep dive 加 coding、电商订单与支付 System Design、以及 VP 轮与签证政策相关的现实约束。
SWEDE
查看公司攻略Asana 面试辅助：OOD 游戏设计、2 小时 Canvas 编码与 2048 设计
面向 Asana（SWE、Frontend、Full Stack）候选人的面试准备攻略，覆盖电面的 OOD 游戏设计（Cats and Rabbits）、2 小时 coding 的 canvas 长方体操作（add / erase / drag / bring to front）、k closest points 与 ASCII printer 变体，以及 2048 的前后端接口设计。
SWEFrontend
查看公司攻略StubHub 面试辅助：推荐引擎实现、CompletableFuture 与邮件系统设计
面向 StubHub（Senior / Staff SDE）候选人的面试准备攻略，覆盖 HM 轮的 project deep dive 与 SLO 类追问、75 分钟 coding 的推荐引擎实现（filter 与 ranking 的 strategy pattern、CompletableFuture 异步接口）、以及发邮件类 System Design。
SWEMLE
查看公司攻略Disney 面试辅助：广告规则过滤、Code Review 轮与前端 System Design
面向 Disney（SWE、Frontend、Lead、MLE，含 streaming 与广告方向）候选人的面试准备攻略，覆盖单规则广告过滤的实现题、onsite 的 Code Review 与 mentoring 轮、前端 System Design（shopping cart 与 feature flag）、以及 MLE OA 的朴素贝叶斯与逻辑题。
SWEFrontendMLE
查看公司攻略Ramp 面试辅助：多关卡 OA、Spreadsheet 实现与 AI Enabled 面试
面向 Ramp（SWE、Frontend、Full Stack）候选人的面试准备攻略，覆盖 90 分钟多关卡 OA（filesystem / 任务调度逐层加需求）、Spreadsheet 依赖与公式实现、前端 OA 的 DOM 挖掘与 React Wordle、以及基于现成代码库的 AI Enabled 面试轮。
SWEFrontend
查看公司攻略Voleon 面试辅助：市场数据模拟实现、Kac Ring 与 Research Scientist 条线
面向 Voleon（Quant Dev、SWE、Research Scientist、QR）候选人的面试准备攻略，覆盖 1.5 小时 Broker 与交易所市场数据模拟实现、Kac Ring 与 good string 类算法题、统计与 ML 轮、以及 Research Scientist 条线的 LLM 八股与现场实现。
QuantSWEMLE
查看公司攻略Point72 面试辅助：OA、C++ 与数据工程轮、Super Day 多团队面
面向 Point72 / Cubist（SWE、Quant Dev、Data Engineer、QR）候选人的面试准备攻略，覆盖 3 小时四题 OA（LZ77 压缩与统计）、SmartString 类 C++ 实现、数据工程的流式与分页轮、以及一天见 4 个 team lead 的 Super Day。
QuantSWEDE
查看公司攻略SoFi 面试辅助：Karat 前端轮、React 实现与四轮 VO
面向 SoFi（Full Stack、Frontend、Backend、NG）候选人的面试准备攻略，覆盖 Karat 前端 OA（typeahead 与懒加载列表）、两天四轮 VO（前端系统设计、React UI 编码、AI Coding、HM）、以及贷款与支付场景的 System Design。
SWEFrontendMLE
查看公司攻略Confluent 面试辅助：OA、Variadic Function 与流式窗口设计
面向 Confluent（SWE、Senior SDE、NG）候选人的面试准备攻略，覆盖 HackerRank OA（pod 负载管理）、Variadic Function 匹配实现、IoT 传感器滑动窗口状态判定、以及 word 查询与布尔查询树设计。
SWESRE
查看公司攻略BlackRock 面试辅助：Analyst OA、Quant VI 与 Paint 编辑器实现
面向 BlackRock（Analyst Program、Technology、Quant、SWE）候选人的面试准备攻略，覆盖 Full-Time Analyst OA 的最优化类题目、Quant VI 的三道固定题、Paint 编辑器与 undo/redo 实现轮、以及 CSV 校验与规则迭代类技术轮。
SWEQuantMLE
查看公司攻略Sigma Computing 面试辅助：AST 求值、Spreadsheet 与前端 JS 轮
面向 Sigma Computing（SWE、Frontend、NG）候选人的面试准备攻略，覆盖布尔公式 AST 求值（含变量处理）、Spreadsheet 稀疏存储与公式依赖、pivot table 电面、rich text editor 前端系统设计，以及 task manager 类的 Promise 与顺序执行实测题。
SWEFrontend
查看公司攻略DE Shaw 面试辅助：CodeSignal OA、Take-home 与 Research 轮
面向 DE Shaw（SWE、System Engineer、Quant、GenAI）候选人的面试准备攻略，覆盖 90 分钟 CodeSignal OA（事件发布系统、区间与统计）、数学与算法电面、带 FastAPI 与 React 的 Take-home、以及研究深挖与优化器基础问题。
SWEQuantMLE
查看公司攻略Goldman Sachs 面试辅助：Engineering OA、CoderPad 与 Quant Strat 准备
面向 Goldman Sachs Engineering（SDE / SWE）与 Quant Strat 候选人的面试准备攻略，覆盖 180 分钟 Engineering OA、CoderPad 数据结构实现轮、信用卡授权与 fraud 校验设计、Risk / Credit Risk Superday，以及 Quant Strat 的 CoderPad 与 panel 轮。
SWEQuantMLE
查看公司攻略JPMorgan 面试辅助：Superday 群面、PR Review 与银行支付系统设计
面向 JPMorgan / JPMC（SDE、Quant、Applied AI、MLE）候选人的面试准备攻略，覆盖 OA、Superday 群面轮转（PR review + 银行支付系统设计 + BQ）、Quant 与 Applied AI 条线题型，以及通过后 90 天 Team Match 的时间线管理。
SWEQuantMLE
查看公司攻略Morgan Stanley 面试辅助：HireVue、Quant Strats 与两段式技术面
面向 Morgan Stanley Technology 与 Quant（Strats / QR / IED）候选人的面试准备攻略，覆盖 HireVue 录像轮、HackerRank OA、两段式 Quant 技术面（live coding + 1.5 小时背靠背）、期权定价与线性回归追问，以及 APAC FX 条线的高难度 VI。
QuantSWEMLE
查看公司攻略Snap 面试辅助：盲盒式 VO、Hard Coding 与 3/4 Pass 阈值
面向 Snap（SWE、MLE、iOS、Staff）候选人的面试准备攻略，覆盖 Phone Screen、盲盒式 5 轮 VO（两轮 Coding + 两轮 System Design + Culture/Q&A）、hard 题高频方向（网格最短路、Union Find、多源 BFS、rate limiter）、multi thread follow-up 与 3/4 pass 阈值机制。
SWEMLEStaff
查看公司攻略Walmart 面试辅助：Karat 电面、三轮 VO 与 Team Fit 匹配
面向 Walmart Global Tech（Walmart Labs）Senior SDE、SDE、SRE、DS 候选人的面试准备攻略，覆盖 Recruiter 与 Hiring Manager 前置轮、Karat 电面、三轮 VO（coding / system design / BQ）、Spring Boot 与内存八股、以及多团队 Team Fit 匹配机制。
SWESREDS
查看公司攻略MathWorks 面试辅助：EDG、HireVue、OA 与 Virtual Onsite 四小时
面向 MathWorks EDG（Engineering Development Group）、SDET、Product Infra SWE 候选人的面试准备攻略，覆盖 HireVue 录像题、OA 三件套（选择题 / coding / MATLAB 二选一）、四小时 Virtual Onsite（简历项目 + OA review + coding + OOD）、Presentation 轮与 HM / HR 轮。
SWEMLEDS
查看公司攻略Verkada 面试辅助：日志解析、权限模型与千万设备心跳设计
面向 Verkada（SWE、Infra、Intern）候选人的面试准备攻略，覆盖 HR call 筛选题、两大 coding 方向（主机日志键值对解析、摄像头权限与组织层级合并）、以及一千万设备心跳的实时健康值收集系统设计。
SWESRE
查看公司攻略Upstart 面试辅助：短时 OA、本地环境编码轮与 RS 量化面
面向 Upstart（SDE、Senior SDE、Research Scientist、MLE）候选人的面试准备攻略，覆盖 5 题短时 OA、需要自备本地开发环境与数据库的编码轮、max span 与 user signup 设计，以及 Research Scientist 条线的概率模拟与 data shifting 建模 case。
SWEMLEDS
查看公司攻略Meta 面试辅助：SWE / MLE / DE 常见轮次准备
面向 Meta SWE、MLE、DE 候选人的面试准备攻略，覆盖 coding、behavioral、system design、ML design 和项目深挖。
SWEMLEDE
查看公司攻略Google 面试辅助：Coding、Design、Team Match
Google SWE、MLE、DS 候选人的面试准备路线，覆盖 coding 证明、复杂度表达、系统设计和 team match 项目叙事。
SWEMLEDS
查看公司攻略OpenAI 面试辅助：AI Infra、MLE、SWE 准备路线
OpenAI SWE、MLE、AI Infra 面试准备，聚焦系统实现、LLM/ML 工程、debug、项目深挖和高压表达，附面试流程拆解与针对性准备策略。
SWEMLEAI Infra
查看公司攻略Anthropic 面试准备：SWE Coding、AI Infra 与项目深挖
Anthropic SWE、MLE、AI Infra 候选人的面试准备攻略，覆盖工程 coding、in-memory DB、crawler、LLM inference、model downloader 和 culture / safety 轮。
SWEMLEAI InfraResearch
查看公司攻略Stripe 面试辅助：Programming、Integration
Stripe 面试准备攻略，覆盖 programming round、integration round、debug、team screen、项目叙事和沟通标准。
SWEFullstackBackend
查看公司攻略Databricks 面试辅助：Coding、Storage、Design
Databricks 面试准备，聚焦数据结构、压缩编码、分布式存储、系统设计和数据平台项目深挖，附各轮考察重点与高频题方向，适合 SWE、DE、Infra 候选人。
SWEDEInfra
查看公司攻略Amazon 面试辅助：OA、LP、System Design 准备
Amazon SWE、DE、MLE 面试准备，覆盖 OA、coding、system design、Leadership Principles 和项目行为面试。
SWEDEMLE
查看公司攻略Apple 面试准备攻略：SWE、MLE、DS 轮次与项目深挖
Apple SWE、MLE、Data Scientist 候选人的面试准备攻略，覆盖 coding、系统底层、ML / 数据题、产品判断、项目深挖和行为面试。
SWEMLEDS
查看公司攻略TikTok / ByteDance 面试辅助：SWE、MLE、USDS 准备路线
TikTok / ByteDance（字节跳动）面试攻略：SWE、MLE、DE、USDS 各岗位路线，拆 ByteDance OA、VO 多轮技术面与系统设计考法，附高频题与项目深挖重点。
SWEMLEBackendFrontendUSDS / DataResearch Scientist
查看公司攻略Uber 面试辅助：OA、Phone Screen、VO、Design
Uber SWE、MLE、Staff 候选人的面试准备攻略，覆盖 OA、coding、system design、实验设计、marketplace 场景和 leadership collaboration。
SWEMLEStaff
查看公司攻略Microsoft 面试辅助：OA、SDE2、Azure、AS
Microsoft SDE、SDE2、Azure、MAI、Applied Scientist 候选人的准备路线，覆盖 OA、coding、系统设计、项目深挖和组别匹配。
SWESDE2Applied ScientistAzure
查看公司攻略LinkedIn 面试辅助：Staff AI、Infra、Design
LinkedIn SWE、Staff AI、Infra、MLE 候选人的面试准备攻略，覆盖 coding、AI coding、metrics platform、graph search 和项目影响力表达。
SWEMLEInfraStaff AI
查看公司攻略Nvidia 面试辅助：System Software、AI Infra
Nvidia System Software、Deep Learning、AI Infra 候选人的准备路线，覆盖 C++、memory、graph API、quantization、debug 和 HM/VO。
System SoftwareSWEDeep LearningAI Infra
查看公司攻略Pinterest 面试辅助：Coding、MLE、Policy 数据题
Pinterest SWE、MLE、Intern 候选人的准备攻略，覆盖 policy violation 数据题、pin graph、sparse matrix、搜索推荐和 onsite 表达。
SWEMLEInternData
查看公司攻略Snowflake 面试辅助：SQL、DE、Pipeline
Snowflake SWE、Data Engineer、Data Platform 候选人的准备攻略，覆盖 SQL、pipeline、数据建模、quota、ACL 和 cloud metrics。
SWEDEData Platform
查看公司攻略DoorDash 面试辅助：Code Craft、VO、HM
DoorDash SWE、MLE 候选人的准备攻略，覆盖 Code Craft、interactive coding、Dasher Pay、food rating、推荐系统和 HM 深挖。
SWEMLEBackendFullstack
查看公司攻略Rippling 面试辅助：OOD、权限系统、Scheduler、Payroll 准备
Rippling SWE、SDE-2、Full Stack 候选人的准备攻略，覆盖 phone screen、OOD / LLD、资源权限、分布式调度、payroll 和企业 SaaS 系统。
SWESDE-2Full StackBackend
查看公司攻略Netflix 面试辅助：Coding、Ads 设计与 Culture Memo
基于 36 篇 URL 去重的 Netflix 面经，梳理 SWE、Ads、Data Platform、MLE 的 coding、system design、data modeling 与 culture/behavioral 题。
SWEMLEDEDS
查看公司攻略Spotify 面试辅助：Coding、Values 面、DS/DE 准备
面向 Spotify SWE、DS、DE、MLE 候选人的面试准备攻略，覆盖 coding、system design、SQL、实验设计、take-home 和 Spotify values behavioral。
SWEDSDEMLE
查看公司攻略Airbnb 面试辅助：SWE Coding / OOD、Values 面、DS/DE 准备
面向 Airbnb SWE、DS、DE、MLE 候选人的面试准备攻略，覆盖 coding、OOD、system design（搜索、预订、定价）、SQL、实验设计和 Belong & Belonging values behavioral。
SWEDSDEMLE
查看公司攻略Adobe 面试辅助：SWE Coding、System Design、DS/DE 准备
面向 Adobe SWE、DS、DE、MLE 候选人的面试准备攻略，覆盖 coding、OOD、system design（Creative Cloud、内容协作）、SQL、实验设计和 Adobe values behavioral。
SWEDSDEMLE
查看公司攻略PayPal 面试辅助：SWE Coding、支付 System Design、Core Values 行为面准备
面向 PayPal SWE、MLE、DS、DE 候选人的面试准备攻略，覆盖 coding、支付与高可用 system design、SQL、A/B 实验和 Core Values 行为面。
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查看公司攻略Intel 面试辅助：SWE Coding、芯片软件 System Design、Intel Values 行为面准备
面向 Intel SWE、MLE、DS、DE 候选人的面试准备攻略，覆盖 coding、芯片软件与数据中心 system design、SQL、实验设计和 Intel Core Values 行为面。
SWEMLEDSDE
查看公司攻略Qualcomm 面试辅助：SWE Coding、移动 / 汽车平台 System Design、Values 行为面准备
面向 Qualcomm SWE、MLE、DS、DE 候选人的面试准备攻略，覆盖 coding、移动与汽车平台 system design、SQL、实验设计和 Qualcomm 价值观行为面。
SWEMLEDSDE
查看公司攻略Tesla 面试辅助：First-Principles Coding、Autonomy / Vehicle System Design、Mission Fit 行为面准备
面向 Tesla SWE、MLE、DS、DE 候选人的面试准备攻略，覆盖 first-principles coding、autonomy / vehicle / energy system design、SQL 和 mission fit 行为面。
SWEMLEDSDE
查看公司攻略Salesforce 面试辅助：Coding、Multi-tenant SaaS System Design、Culture Add 行为面准备
面向 Salesforce SWE、MLE、DE 候选人的面试准备攻略，覆盖 coding、multi-tenant SaaS / CRM system design、SQL 和 culture add 行为面。
SWEMLEDE
查看公司攻略Oracle 面试辅助：OCI、Oracle Health 编程与系统设计准备
根据本地 Oracle 面经整理 OCI 与 Oracle Health 的数据结构、日志流处理、云监控、医疗预约 API、项目深挖和行为面；不同团队与岗位题目差异较大。
SWEMLEDEOCIOracle Health
查看公司攻略Shopify 面试辅助：Coding、电商 System Design、High Agency 行为面准备
面向 Shopify SWE、MLE、DE 候选人的面试准备攻略，覆盖 CodeSignal OA、coding、电商 system design（购物车 / 结算 / 大促）与 High Agency 行为面。
SWEMLEDEDS
查看公司攻略Reddit 面试辅助：Python Coding、Feed / 实时 System Design、Values 行为面准备
面向 Reddit SWE、MLE、DE 候选人的面试准备攻略，覆盖 CodeSignal OA、Python coding、feed / 实时更新 / 流量尖峰 system design 与 Reddit values 行为面。
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查看公司攻略Instacart 面试辅助：SWE / MLE / DE / DS 常见轮次准备
面向 Instacart SWE、MLE、DE、DS 候选人的面试准备攻略，覆盖在线测评、coding、即时零售 system design（配送调度、库存、购物车）与行为面。
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查看公司攻略Dropbox 面试辅助：SWE / MLE / DE / DS 常见轮次准备
面向 Dropbox SWE、MLE、DE、DS 候选人的面试准备攻略，覆盖在线测评、coding、存储 / 同步 / 文件服务 system design 与行为面。
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查看公司攻略Atlassian 面试辅助：SWE / MLE / DE / DS 常见轮次与产品 Sense 准备
面向 Atlassian SWE、MLE、DE、DS 候选人的面试准备攻略，覆盖产品 Sense 与用户视角、coding、协作 / SaaS 平台 system design 与行为面，附题型清单与冲刺路线。
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查看公司攻略Cisco 面试辅助：SWE / MLE / DE / DS 常见轮次与网络系统准备
面向 Cisco SWE、MLE、DE、DS 候选人的面试准备攻略，覆盖在线测评、coding、网络 / 平台 / 基础设施 system design 与行为面，附题型清单与冲刺路线。
SWEMLEDEDS
查看公司攻略IBM 面试辅助：Online Assessment、Coding、混合云与 AI 方向准备
面向 IBM SWE、MLE、DE、DS 候选人的面试准备攻略，覆盖在线测评（含 Cognitive Ability Test）、coding、system design、SQL 与价值观行为面。
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查看公司攻略Datadog 面试辅助：Phone Screen、Observability System Design、Behavioral 准备
面向 Datadog SWE、MLE、DE、DS 候选人的面试准备攻略，覆盖 phone screen coding、observability 方向的 system design、SQL 与价值观行为面。
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查看公司攻略MongoDB 面试辅助：Coding、数据库类系统设计、DS/DE 准备
面向 MongoDB SWE、MLE、DE、DS 候选人的面试准备攻略，覆盖 coding、数据库相关系统设计（复制、分片、索引、一致性）、SQL 与聚合、B2B SaaS 产品分析和 behavioral。
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查看公司攻略Twilio 面试辅助：Coding、通信平台系统设计、DS/DE 准备
面向 Twilio SWE、MLE、DE、DS 候选人的面试准备攻略，覆盖 coding、通信平台系统设计（消息、语音、实时媒体）、SQL、实验设计和 behavioral。
SWEMLEDEDS
查看公司攻略Bloomberg 面试辅助：NG SDE Phone、VO、OOD 与 BQ 准备
面向 Bloomberg NG SDE 候选人的面试辅助与准备路线：3 份同学提供的面经样本均为 5 轮（技术 coding 轮 2-3 轮），覆盖 Phone Screen、技术 VO、HR 与 EM，聚焦 coding 完整表达、OOD / system design 与 BQ 权重，附 7/14/30 天准备节奏。
SWE
查看公司攻略Capital One 面试辅助：Power Day 四轮、Case Study、金融 SD 与 BQ
面向 Capital One SWE 候选人的面试辅助与准备路线，覆盖一天制 Power Day 四轮（Coding + 金融 System Design + 虚拟信用卡 Case Study + BQ）、AR/MLE 分支、Team Match，以及 7/14/30 天准备节奏。
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查看公司攻略Coinbase 面试辅助：SWE/MLE、CodeSignal、LLD 与 Crypto 场景 SD
Coinbase SWE / MLE 面试辅助：CodeSignal OA、Phone、VO（LLD、crypto SD、HM BQ）轮次拆解，附 IC5 pilot 变化与 7/14/30 天节奏。
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查看公司攻略Palantir 面试辅助：FDE Decomposition、Learning 与客户场景
面向准备 Palantir FDE 与 SWE 面试的候选人的面试辅助与准备路线，聚焦 Decomposition、Learning interview、Coding（数据集成 + 业务规则）、客户场景轮与项目表达，附 7/14/30 天准备节奏。
FDESWE
查看公司攻略xAI 面试辅助：SWE/AI Infra、Take-home、Onsite 与项目深挖
面向 xAI SWE / AI Infra 候选人的面试辅助与准备路线，覆盖 Phone Screening、Take-home（同学提供的面经样本显示 4 小时 CodeSignal 限时实现 + demo video）、Backend OA、线下 Onsite 小系统实战与项目深挖，附 7/14/30 天准备节奏。
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查看公司攻略Perplexity 面试辅助：AI Engineer、CoderPad OA、RAG 与 Agentic 系统
Perplexity 面试辅助：AI Engineer 备考路线，拆解 CoderPad OA（byte-level tokenizer）、Onsite SD，RAG/搜索/Agentic 题型与 7/14/30 天节奏。
AI EngineerSWE
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