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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。

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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。

SDE 面试辅导 →
如何准备软件工程面试：2026 完整指南 一步步准备顶级科技公司软件工程面试的完整指南。涵盖编码面试、系统设计、行为面试和时间线规划，附学习资源推荐和实战练习题，助你拿到理想 SDE 岗位 Offer。 FinTech SDE 面试准备指南：Affirm、Marqeta、Finix、Stripe 常见轮次和答题策略 面向北美华人候选人的 FinTech SDE 面试准备指南：拆解 Affirm、Marqeta、Finix、Stripe 等金融科技公司常见 coding、API design、payment system design、ledger、idempotency、risk、BQ 和 senior-level 面试策略。 Karat Coding Interview 准备指南：第三方面试怎么稳住沟通、题型和节奏 面向北美华人候选人的 Karat coding interview 准备指南：拆解第三方面试常见 password validation、array/table join、log parsing、BFS、边界条件、沟通策略、CodePad 环境和英文表达。 OpenAI 75 分钟 Coding Interview 准备指南：SDE 和 ML Engineer 应该怎么练 面向北美华人候选人的 OpenAI Coding Interview 准备指南：如何应对 75 分钟技术面、multi-part coding、debugging、refactoring、ML coding 和 follow-up 追问。 Senior / Staff SDE 面试准备指南：System Design、Project Deep Dive 和 Leveling 怎么准备 面向在美国跳槽的中国工程师，系统讲解 Senior 和 Staff SDE 面试准备：system design、project deep dive、behavioral、leadership、mentorship、scope、leveling 和 downlevel 风险。
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。

System Design Mock Interview →
系统设计面试完全指南：从初级到高级的架构设计攻略 本文基于真实候选人面经整理系统设计面试完全指南面试全流程。还原面试题目、解题思路与技术考察重点，覆盖SQL、算法、系统设计、分布式，附详细准备策略助你高效备战。 系统设计 Deep Dive：设计速率限制器（Rate Limiter） 系统设计深度解析：设计速率限制器(Rate Limiter)。涵盖令牌桶、漏桶算法、分布式限流策略与Redis实现方案，还原真实系统设计面试的完整思考过程与面试官追问方向。 系统设计 Deep Dive：设计实时聊天系统 系统设计深度解析：设计实时聊天系统。涵盖WebSocket协议、消息队列、消息持久化与离线推送架构方案，还原真实系统设计面试的完整思考过程、技术选型权衡与面试官追问方向。
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。

Behavioral Interview Coaching →
北美华人 Behavioral / HM 面试指南：技术过了，为什么还会挂在沟通和匹配度 面向在美国求职的中国候选人，系统讲解 Behavioral、Hiring Manager、Team Screen、Culture Round 的准备方法：如何讲 ownership、conflict、ambiguity、impact 和 team fit。 Microsoft 行为面试面试实录 2026：真实面经完整复盘 Microsoft面试第一人称完整复盘：涵盖算法Coding、系统设计、Behavioral面试。还原真实面试对话、高频题目与解题思路，附准备策略与注意事项，助你高效备战Microsoft技术面试。 Amazon 领导力原则面试实录 2026：真实面经完整复盘 Amazon面试第一人称完整复盘：涵盖算法Coding、系统设计、Behavioral面试。还原真实面试对话、高频题目与解题思路，附准备策略与注意事项，助你高效备战Amazon技术面试。
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。

Data Engineer 面试辅导 →
Data Governance Engineer 面试准备指南：Data Quality、Lineage、Catalog、Observability 怎么讲 面向北美华人候选人的 Data Governance Engineer 面试准备指南：拆解 data governance、data quality policy、Alation、Monte Carlo、data catalog、lineage、ownership、data observability、privacy 和 production data platform 面试回答框架。 Data Engineer SQL + Python 面试准备指南：Meta、Google、Amazon、TikTok 常见考法 面向北美华人候选人的 Data Engineer 面试准备指南：系统讲解 SQL、Python、日志处理、数据管道、ETL、窗口函数、JOIN、数据建模和 pipeline design 的准备方法。 Snowflake 数据工程师面试实录 2026：真实面经完整复盘 Snowflake面试第一人称完整复盘：涵盖算法Coding、系统设计、Behavioral面试。还原真实面试对话、高频题目与解题思路，附准备策略与注意事项，助你高效备战Snowflake技术面试。 2026 年你必须掌握的 15 道数据工程面试题 本文基于真实候选人面经整理2026面试全流程。还原面试题目、解题思路与技术考察重点，覆盖BigQuery、Spark、Kafka、dbt，附详细准备策略助你高效备战。
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 Engineer

ML Engineer 面试准备路径

适合准备 ML system design、MLOps、model serving、LLM/RAG、MLE coding 和 AI startup 面试的候选人。

ML Engineer 面试准备 →
HealthTech AI 面试准备指南：Abridge、Hippocratic、Oracle Health、Clover Health 常见考法 面向北美华人候选人的 HealthTech AI 面试准备指南：拆解医疗 AI startup、Oracle Health、Clover Health 等公司常见 take-home、system design、codebase review、scheduler、appointment API、clinical workflow 和项目 deep dive。 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。 ML Engineer Coding 面试准备指南：NumPy、Pandas、PyTorch、模型 Debug 和 ML System Design 面向北美华人候选人的 ML Engineer coding 面试指南：拆解 NumPy、Pandas、PyTorch、classifier training、KMeans、bagging、data cleaning、model evaluation、ML debugging 和 ML system design。 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。
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。

Data Scientist 面试准备 →
Product Data Scientist 面试准备：Experiment Design、Metrics、A/B Testing 怎么讲 面向北美华人候选人的 Product Data Scientist 面试准备指南：拆解 experiment design、A/B testing、metrics、guardrail metrics、SRM、sample size、causal inference、LLM 产品实验和 product case 面试回答框架。 Data Scientist 数据科学家面试准备完全指南（2026 更新）：SQL、统计学、A/B 测试与产品思维 数据科学家面试跟 SDE 面试完全不同——你需要准备 SQL 查询、统计推断、A/B 测试设计和产品案例分析。深度解析 DS 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。 2026 年最常问的 20 道数据科学面试题（附答案） 2026年最常问的20道数据科学面试题完整解析：涵盖SQL查询优化、机器学习建模、统计学基础与A/B测试。每道题附参考答案与面试官追问方向，助你高效备战数据科学面试。 Google 数据科学家面试实录 2026：真实面经完整复盘 Google面试第一人称完整复盘：涵盖算法Coding、系统设计、Behavioral面试。还原真实面试对话、高频题目与解题思路，附准备策略与注意事项，助你高效备战Google技术面试。
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资源类型

不同阶段该看什么

如果你还在规划阶段，从 checklist 开始；如果已经有面试时间，优先看岗位服务页和对应案例。

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岗位专项服务

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匿名案例研究

看不同候选人如何从 coding communication、system design、behavioral 或 pipeline design 卡点中修正。

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