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这里把站内的服务页、博客指南、匿名案例和免费 checklist 按准备路径整理起来。你可以先选目标岗位,再决定是自学、做 mock,还是进入一对一辅导。

按目标选择路径

先判断你该补哪一类面试能力

很多候选人准备效率低,不是因为不努力,而是把 coding、system design、behavioral、岗位专项混在一起复习。下面的路径会帮你快速进入最相关的内容。

SDE / Software Engineer

SDE 面试准备路径

适合准备 coding interview、system design、behavioral、AI startup 或大厂 onsite 的候选人。

2026 北美 15 家热门 AI Startup 面试真题与考察重点合集:Perplexity、Decagon、Harvey、Baseten、Sierra、EliseAI、Retell 等 基于北美最新真实面经深度梳理:全面拆解 Perplexity、Decagon、Harvey、Baseten、Sierra、EliseAI、Retell AI、Applied Intuition、Scale AI 等 15 家高薪 AI 独角兽与初创公司的 Practical Coding、System Design、Agentic Workflow 及通关策略。 北美高薪 FinTech & SaaS 独角兽 Practical Coding 考法盘点:Ramp、Brex、Vanta、Zip、Verkada、Upstart 深度拆解北美顶级 FinTech 与 Enterprise SaaS 独角兽的技术面试考法:涵盖 Ramp、Brex、Vanta、ZipHQ、Verkada、Upstart 等公司的 Practical Coding、多轮循序渐进题型、本地开发环境考核与系统设计重点。 北美 Top Quant & HFT 量化做市商电面 OA 面经全景:Akuna, SIG, IMC, Jump Trading, Jane Street, Two Sigma 全面复盘北美顶级高频量化(HFT)与做市商机构的最新技术面试考题:涵盖 Akuna Capital、SIG、IMC、Jump Trading、Jane Street、Two Sigma 等公司的 C++ 底层、并发系统、概率计算、Order Book 与 OA 题型。 实战题解:In-Memory File System 与 Mini Unix Shell 面试全攻略 深度拆解北美 Startup(Applied Intuition、Retell AI、Rippling 等)最高频考题:从零实现 In-Memory File System、Path Normalization、递归目录树与 Mini Shell 命令解析。 实战题解:带 TTL 过期与嵌套事务的 In-Memory Key-Value Store 深度拆解北美 Startup(Baseten、Uber、Airbnb、Rippling 等)高频 Practical Coding 题:从零实现支持 GET、SET、DELETE、TTL 过期淘汰与嵌套事务(BEGIN/COMMIT/ROLLBACK)的内存数据库。 实战题解:LLM API 封装器、流式重试与 Agent 工作流实操 深度拆解北美 AI Startup(EliseAI、Decagon、Scale AI、Anthropic 等)高频 Practical Coding 题:从零实现带 Token Rate Limiting、指数退避重试(Exponential Backoff)、流式解析与 Tool Calling 的 LLM 封装器。 如何准备 SDE 面试:Coding、系统设计、Behavioral 完整路线图(2026) 从零到 Offer 的 SDE 面试准备路线图:Coding、系统设计、Behavioral 三大模块的训练方法、时间线规划与学习资源,附实战练习题。
相关案例 中国 New Grad 如何准备 Meta SDE Coding 面试 匿名案例:一位在美国读 CS 硕士的中文候选人,如何从刷题不稳定到能在 Meta 风格 coding interview 中清楚表达思路、处理 follow-up 和 edge cases。
System Design

System Design 面试准备路径

适合准备 L4/L5/Senior 系统设计轮,需要提升架构框架、trade-off 和 deep dive 的候选人。

相关案例 Senior Engineer 如何准备 System Design 和 Leveling 面试 匿名案例:一位有多年经验的后端工程师如何从模板化 system design,提升到能展示 L5/Senior level 的 scope、trade-off 和 ownership。
Behavioral / HM

Behavioral 与 Hiring Manager 面试准备路径

适合技术过线但 HM、team match、Amazon LP 或 senior leadership signal 不稳定的候选人。

相关案例 中国工程师如何准备 Amazon Behavioral 和 Leadership Principles 匿名案例:一位后端工程师如何把零散项目经历整理成 Amazon Leadership Principles 可用的 STAR stories,并练习高强度 follow-up。
Data Engineer

Data Engineer 面试准备路径

适合准备 SQL、Python、data pipeline design、Spark/Kafka、warehouse modeling 和 production data system 的候选人。

相关案例 Data Analyst 转 Data Engineer:SQL、Python 和 Pipeline 面试准备 匿名案例:一位 Data Analyst 如何补齐 Python、ETL thinking 和 data pipeline design,从分析岗位转向美国 Data Engineer 面试。
ML Engineer / AI Infrastructure

ML Engineer & AI Infra 面试准备路径

适合准备分布式训练、GPU 显存优化、MLOps、Model Serving、推荐搜索与底层 ML System Design 的候选人。

OpenAI ML Engineer 面试准备指南 2026:LLM Serving、RLHF/PPO、分布式训练与 75 分钟 Coding 拆解 OpenAI 机器学习工程师 (MLE / Research Engineer) 2026 面试全流程准备指南:涵盖 75 分钟工程 Coding 题、RLHF/PPO 算法、分布式训练架构与 ML System Design 深度复盘。 Anthropic ML Engineer 面试准备指南 2026:Alignment、RLAIF、Claude 架构与 AI Infra 轮次深度解析 Anthropic 机器学习工程师 (MLE / Alignment Researcher) 2026 面试完全指南:深入剖析 Claude 训练架构、Constitutional AI / RLAIF 对齐机制、AI Infra System Design 与 Culture 面经复盘。 AI Infrastructure Engineer 面试对比:OpenAI、Anthropic、xAI、Meta AI 和 AI Startup 怎么准备 面向北美华人候选人的 AI Infrastructure Engineer 面试准备指南:对比 OpenAI、Anthropic、xAI、Meta AI、Glean、Perplexity、Harvey、Scale AI 的 coding、system design、ML coding、project deep dive 和 culture round。 Transformer、KV Cache、GPU Basics 面试指南:MLE / AI Infra 怎么讲清楚 面向 ML Engineer、AI Engineer、AI Infra 候选人的 Transformer / KV Cache / GPU basics 面试指南,拆解 attention、prefill、decode、batching、latency、throughput、memory bandwidth、model serving 和常见追问。 MLE 机器学习工程师面试准备完全指南(2026 更新):ML 基础、深度学习、模型部署与系统设计 MLE 面试跟 SDE 面试完全不同——你需要准备机器学习理论、深度学习框架、模型训练、模型部署和 ML 系统设计。深度解析 MLE 面试的四大核心模块,含高频题目、薪资数据与系统化准备策略。
相关案例 ML Engineer 如何准备 RAG 和 ML System Design 面试 匿名案例:一位偏 research 的候选人如何把 ML 项目讲成 production system,准备 RAG、feature pipeline、model serving 和 evaluation。
AI Engineer / FDE

AI Engineer & Forward Deployed Engineer 面试准备路径

适合准备 RAG、多智能体 Agent、LLM Evals、MCP 扩展与现场客户部署(OpenAI/Anthropic/Palantir FDE)的候选人。

AI Engineer 面试准备指南 2026:RAG、Agent、Evals 与 LLM System Design 怎么准备 2026 年应用层 AI Engineer / GenAI 工程师面试全景指南:涵盖 RAG 架构、多智能体 Agent 编排、LLM Evals 评估体系、延迟成本控制与 Practical Coding 真题深度拆解。 Forward Deployed Engineer / FDE 面试准备指南 2026:AI 客户部署、Practical Coding、System Design 与 Behavioral 2026 年 Forward Deployed Engineer (FDE / FDSE) 面试全景拆解:涵盖 OpenAI、Anthropic、Palantir、Scale AI 的客户场景沟通、快速原型开发、企业级权限隔离与生产部署实战。 OpenAI Forward Deployed Engineer (FDE) 面试准备指南 2026:企业级应用交付、75 分钟 Coding 与客户场景拆解 2026 年 OpenAI Forward Deployed Engineer (FDE) 岗位面试全流程解析:深度剖析 75 分钟实战编程题、企业级多租户 RAG 架构设计、客户现场需求澄清与技术选型沟通策略。 Anthropic Forward Deployed Engineer (FDE) 面试准备指南 2026:Claude 企业应用、MCP 协议与 Agent 部署 2026 年 Anthropic Forward Deployed Engineer / Applied AI 岗位面试全流程解析:深度剖析 Model Context Protocol (MCP) 架构实战、Claude 智能体工作流设计、企业评测体系与客户现场交付策略。 Palantir Forward Deployed Software Engineer (FDSE) 面试指南 2026:Ontology 数据建模、多租户权限与 AIP 落地 2026 年 Palantir Forward Deployed Software Engineer (FDSE) 面试全流程拆解:深入剖析 Ontology 本体数据建模、多租户细粒度 ACL 架构设计、Karat 编码与客户现场模糊需求破局。
相关案例 ML Engineer 如何准备 RAG 和 ML System Design 面试 匿名案例:一位偏 research 的候选人如何把 ML 项目讲成 production system,准备 RAG、feature pipeline、model serving 和 evaluation。
Data Scientist

Data Scientist 面试准备路径

适合准备 SQL、statistics、A/B testing、machine learning、product sense 和 case study 的候选人。

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资源类型

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