Datadog 是一家以技术驱动著称的云原生监控公司，面试风格偏工程实战，对系统理解、数据结构掌握和问题建模能力都非常重视。今天这篇面经整理了我们辅导学员的真实经历，分享 Datadog 的面试流程，以及三道高频真题的英文题面和代码讲解，方便你有针对性地准备。
面试流程简述（SWE 岗位）
Datadog 的技术面试通常包括 3~4 轮。
最开始是 OA，主要考察算法题，一般会用到 CodeSignal 或 Codility 平台，题量为 2~3 题，偏中高难度。
通过 OA 后，会进入第一轮技术面试，面试官会让你现场做一道或两道 coding 题，重点考察你对常见数据结构（如 hashmap、heap、stack、queue）和算法（DFS、BFS、双指针等）的理解与实现能力。
接下来可能是一轮系统设计面试，偏底层一些，比如设计一个 metrics 聚合服务或日志采集系统，要求从 API 接入、数据处理、存储到服务监控进行全流程设计。
最后还有行为面试（Behavioral Round），更偏向了解你的沟通方式、解决冲突的能力及跨团队协作中的思考方式。
Datadog 面试 Top 3 高频真题
1. Merge Intervals
Given a collection of intervals, merge all overlapping intervals.
Input: [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
Output: [[1,6],[8,10],[15,18]]
Approach:
Sort the intervals based on the start time. Then iterate through them and merge overlapping ones by comparing to the last interval in the merged list.
def merge(intervals):
intervals.sort(key=lambda x: x[0])
merged = []
for interval in intervals:
if not merged or merged[-1][1] < interval[0]:
merged.append(interval)
else:
merged[-1][1] = max(merged[-1][1], interval[1])
return merged
2. LRU Cache
Design a data structure that follows the constraints of a Least Recently Used (LRU) cache.
Approach:
Use an OrderedDict (or a hashmap + doubly linked list) to maintain key–value pairs in access order. On get or put, update the order. If over capacity, evict the least recently used entry.
from collections import OrderedDict
class LRUCache:
def __init__(self, capacity):
self.cache = OrderedDict()
self.capacity = capacity
def get(self, key):
if key not in self.cache:
return -1
self.cache.move_to_end(key)
return self.cache[key]
def put(self, key, value):
if key in self.cache:
self.cache.move_to_end(key)
self.cache[key] = value
if len(self.cache) > self.capacity:
self.cache.popitem(last=False)
3. Find K Closest Elements
Given a sorted array, two integers k and x, return the k closest integers to x in the array.
Approach:
Use binary search to find the left boundary of the result window, then return a subarray of length k. This runs in O(log n + k) time.
def findClosestElements(arr, k, x):
left, right = 0, len(arr) - k
while left < right:
mid = (left + right) // 2
if x - arr[mid] > arr[mid + k] - x:
left = mid + 1
else:
right = mid
return arr[left:left + k]
常见问题解答（FAQ）
Q1：Datadog 的 OA 难吗？跟 FAANG 比起来如何？
整体来说，Datadog 的 OA 偏工程实战，题目针对性强。难度介于 Google OA 和 Stripe OA 之间，既要细节实现也要系统理解，不是纯刷题公司，但也不会出太偏门的题。
Q2：Datadog 喜欢哪类候选人？
Datadog 很看重工程背景和动手能力。如果你有后端、监控系统、metrics/logs、DevOps 等相关项目经历，会非常加分；否则也可通过简历与面试策略突出“debug 能力 + 架构理解”。
Q3：面试时会深入聊项目吗？
会，非常深入。面试官会从简历项目不断追问细节，如：“日志怎么收集？选了什么框架？为什么？上线后怎么监控？”一定要熟悉项目的全流程。
Q4：没做过监控/metrics 项目也能投吗？
当然可以！建议在项目中挖掘“可监控性”和“系统工程性”方面的内容，比如日志管理、异常处理、接口监控等。
Q5：Datadog 支持远程办公吗？
是的，部分岗位 remote-eligible。但实习岗和 New Grad 岗优先考虑美东/美中候选人。若在北美境内，投递时注明时区并选最近地点。
Q6：准备不足还能找人帮忙吗？
当然可以！我们提供：
- 高频真题精讲 + mock 面试
- Coding / System Design 实时助攻
- 项目经验包装 + 技术亮点梳理
- 行为面故事模板 + 面试话术优化
真实上岸案例拆解｜我们如何助攻学员顺利通过 Datadog 面试？
背景信息：美国硕士 CS｜有后端实习｜首次接触 Datadog｜目标岗位：SWE New Grad
这位同学在 OA 和 VO 双线推进时遇到挑战，最终在我们全流程助攻下顺利拿到 Offer。
助攻策略
1. OA 代写 + 解题讲解同步进行
Datadog 的 OA 在 CodeSignal 平台进行，题目时间紧、难度分布不均。我们远程完成 OA 提交，并同步讲解解题思路，确保高质量代码。
题目包括 2 Medium + 2 Hard，涵盖图的最短路径和矩阵状态转移，独立完成易超时。
2. VO 实时技术助攻（语音+代码同步）
面试中，我们通过语音和代码提示帮助学员理清解题流程，补充边界条件和测试思路，确保展示完整解法。
3. 行为面故事模板 & 快速反应练习
重写了与 Datadog 文化关键词（Ownership、Execution、Scale）匹配的行为面模板，并模拟练习，提升表达紧凑度和细节丰富度。
最终，学员在 Offer Call 中说：“若无现场语音提示，可能连测试点都讲不清，太感谢了！”
Programhelp 助你拿下 Datadog 面试
正在准备 Datadog OA 或技术面？Programhelp 提供一对一辅导、面试代面、代码代写、VO 助攻、OA 辅助等全流程服务，亲力亲为，助你高效上岸。
