北美技术面试题目周报:Applied Intuition、Harvey、Jane Street、SpaceX:Amazon、Meta、Google、Doordash、Microsoft 最新面试真题与题型趋势
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北美技术面试题目周报:Applied Intuition、Harvey、Jane Street、SpaceX:Amazon、Meta、Google、Doordash、Microsoft 最新面试真题与题型趋势

2026-08-17 到 2026-08-26 北美技术面试题目深度复盘,涵盖 Amazon、Meta、Google、Doordash、Microsoft 等公司的 Hands-on Coding、System Design、Practical AI 与 Behavioral 最新考法。

Sam · · 14 分钟阅读

这是 Interview Coach Pro 的最新一期“北美技术面试题目周报”。本期覆盖周期为 2026-08-17 至 2026-08-26,基于自动化抓取系统的最新公开中文面经样本提炼而成。

我们坚持不生硬搬运原题细节,而是提炼各家公司反复出现的轮次变化、新颖题型与考察内核,帮助正在准备北美技术面试的华人候选人精准捕捉最新动态。


本期核心趋势与关键词概览

在上周/近期抓取到的面经样本中,AI Startup、自动驾驶独角兽与高频量化机构的活跃度显著上升:

  • Hands-on Practical Coding(真实实战代码)Applied IntuitionHarveyBasetenDecagonRemitly
  • Spreadsheet / File System / In-memory StoreHarveyBasetenRetell AINetApp
  • 高频低延迟 / C++ 并发与数学期望Jane StreetHudson River TradingJump Trading
  • 传统大厂 AI 转型与 System DesignGoogleOpenAIMicrosoftAppleAmazonPinterest

重点公司最新考题与考察要点

Amazon:最新考察方向与真题复盘

本期共记录 6 条相关面试记录。主要考点包括:

  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽Amazon SDE OA —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(1-3月) / 全职 / 工程类 / 应届毕业生google 面试 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽麻SDE②挂经 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(4-6月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽亚麻 VO 五轮完整面经 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。

备考建议:针对 Amazon 的技术风格,建议在准备时多做实际运行调试演练,不要只停留在纸面伪代码阶段。

Meta:最新考察方向与真题复盘

本期共记录 5 条相关面试记录。主要考点包括:

  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽买它店面+VO面经 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 应届毕业生meta的ai-native coding和ai- structured coding —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2025(10-12月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽META PRODUCTION ENGINEER IC4 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • Other@Onsitemeta的ai-native coding和ai- structured coding —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。

备考建议:针对 Meta 的技术风格,建议在准备时多做实际运行调试演练,不要只停留在纸面伪代码阶段。

Google:最新考察方向与真题复盘

本期共记录 4 条相关面试记录。主要考点包括:

  • 2026(7-9月) / 全职 / Machinelearningeng / 在职跳槽狗家面试求分析 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(1-3月) / 全职 / 电路/电子/半导体类 / 应届毕业生google 面试 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽Google L5 AI/ML SWE R1 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽狗家 L4/L5 面经 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。

备考建议:针对 Google 的技术风格,建议在准备时多做实际运行调试演练,不要只停留在纸面伪代码阶段。

Doordash:最新考察方向与真题复盘

本期共记录 3 条相关面试记录。主要考点包括:

  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽刀大师code craft —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 应届毕业生刀大师挂经 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽DoorDash 千字挂经 求加米 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。

备考建议:针对 Doordash 的技术风格,建议在准备时多做实际运行调试演练,不要只停留在纸面伪代码阶段。

Microsoft:最新考察方向与真题复盘

本期共记录 3 条相关面试记录。主要考点包括:

  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽MS hiring event VO过经 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(4-6月) / 全职 / Machinelearningeng / 在职跳槽微软ai engineer 面经 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(4-6月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽微软 VO 面经 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。

备考建议:针对 Microsoft 的技术风格,建议在准备时多做实际运行调试演练,不要只停留在纸面伪代码阶段。

Applied Intuition:最新考察方向与真题复盘

本期共记录 3 条相关面试记录。主要考点包括:

  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽Applied Intuition店面 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽Applied Intuition 店面 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • Fail@技术电面Applied Intuition 店面 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。

备考建议:针对 Applied Intuition 的技术风格,建议在准备时多做实际运行调试演练,不要只停留在纸面伪代码阶段。

Harvey:最新考察方向与真题复盘

本期共记录 2 条相关面试记录。主要考点包括:

  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽Harvey coding 新题 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽新鲜哈维昂赛挂经 阿根廷 role —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。

备考建议:针对 Harvey 的技术风格,建议在准备时多做实际运行调试演练,不要只停留在纸面伪代码阶段。

Mongodb:最新考察方向与真题复盘

本期共记录 2 条相关面试记录。主要考点包括:

  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽Mongo数据库onsite挂经 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。
  • 2026(7-9月) / 全职 / 码农类 / 在职跳槽芒果数据库店面 —— 重点考察候选人面对开放需求的结构化抽象能力与代码整洁度。

备考建议:针对 Mongodb 的技术风格,建议在准备时多做实际运行调试演练,不要只停留在纸面伪代码阶段。


下周备考行动清单

  1. AI Startup 目标候选人:重点强化 In-memory 数据结构(KV Store、File System、Spreadsheet 依赖图)、本地环境运行测试能力。
  2. FinTech / SaaS 目标候选人:复习账本流水借贷平衡、并发幂等性与多层权限树继承模型。
  3. Quant / HFT 目标候选人:强化 Modern C++ 内存模型、RAII、Lock-free 队列以及概率期望博弈题。

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关于作者

Sam 是 Interview Coach Pro 的技术面试教练,长期辅导在美国求职的中文候选人准备 SDE、System Design、Behavioral、Data Engineer 和 ML Engineer 面试。

本文基于匿名面试复盘、公开岗位要求和一对一辅导中的高频问题整理,发布前会检查内容结构、术语准确性和可操作性。你也可以查看我们的 辅导团队辅导方法

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