Duolingo 最近真的在疯狂扩招！除了 Software Engineer, New Grad 开放了 25/26 届都能申请的窗口，AI Research Engineer 岗也在快速推进中。上周刚帮学员走完一套完整流程，这里就来详细复盘一下，顺便总结一些常考方向，给准备投的同学一点参考。
整体流程概览
这次的面试一共分为两部分：Zoom 初轮 + VO 四轮正式面试。整体节奏挺紧凑，但问题都比较标准，没有太多刁钻题。重点在表达思路和与面试官的互动。
第一轮 Zoom 面试
这轮其实完全是个闲聊环节。面试官主要介绍了 Duolingo 当前在做的一些项目和研究方向，比如语言学习中的个性化推荐系统、AI 对话练习、自动评分等，然后抛了个开放性问题：
“我们现在有一些想法但还没做落地，你有没有什么灵感或者点子？”
这类问题没标准答案，更看你的创新思维和和产品 sense。建议提前准备几个结合 “AI + 教育” 的思考，比如：
- 如何让 AI 模型更好地理解学习者的发音、语法错误；
- 怎么通过 reinforcement learning 动态调整学习路径。
第二轮 Coding
纯 coding，一道非常简单的加密/解密题，逻辑上类似 Caesar Cipher。
只要能写清楚字符位移和边界处理，基本稳过。
VO（Virtual Onsite）四轮
Duolingo 的 onsite 面试挺有特色，四轮考察点都不同。
第一轮：Presentation
要求准备一个 30 分钟左右的项目分享，讲你做过的最有代表性的研究或系统，然后留出 10–15 分钟给面试官提问。
重点在：
- 逻辑清晰（动机 → 方法 → 实验 → 结论）
- 对问题有深入理解（被问细节能答得上）
学员这轮表现很好，全程节奏稳定，面试官也挺友好。
第二轮：Pair Coding
这轮完全是送分题。题目是个基础排序逻辑，Python 一行代码就能写完。
整轮 75 分钟，30 分钟就做完，面试官直接说 “You nailed it”，然后两人闲聊了十几分钟。
第三轮：ML 八股文
纯机器学习基础。全是教科书级问题：
- Logistic Regression 原理
- Feature Processing 的常见方法
- Overfitting 怎么防止
- AUC / ROC 曲线理解
全答对直接提前结束。面试官最后还确认了答案没问题，非常顺利。
第四轮：System Design
这轮挺有意思，题目是 “设计一个可以看小视频学语言的系统”。
核心考点在：
- 系统模块划分（内容推荐、视频处理、语音识别、交互模块）
- 模型选择（例如 NLP + CV 的融合点）
- 可扩展性和用户反馈机制
这一轮偏产品设计 + 技术结合，尤其考察你能不能把研究思维落地成产品逻辑。
总结
Duolingo 的 AI Research Engineer 面试流程比想象中温和很多，不像 big tech 那样算法狂轰滥炸，反而更注重研究能力、产品 sense 和清晰沟通。
想拿到 offer，建议三方面准备：
- Coding 刷熟基础题（字符串、数组、排序、HashMap 操作）；
- ML 基础八股文打牢；
- Presentation + System Design 要练习表达逻辑。
Programhelp 经验加码
这次学员全程使用了 Programhelp 的远程助攻，在 presentation 和 ML 环节都获得了实时语音提示，确保答题节奏自然、不慌乱。
我们目前也支持 Duolingo、Meta、Amazon、Anthropic、Two Sigma 等各种大厂的远程无痕助攻、VO辅助、代面试。
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