奈飞这家公司大家应该都不陌生，作为FAANG 之一，很多人对 Netflix 的印象是高薪、高标准，同时面试风格也和传统大厂不太一样。整理了一场比较典型的 Netflix VO 面试经历，整场面试 5 轮，大约半天完成，技术密度很高，Ads 相关业务理解权重非常大。如果之前没有接触过广告系统、用户画像、tracking 或 data pipeline 这类方向，面试过程会明显感觉压力很大。
Round 1
Coding：Command + Undo
面试真题：实现一个自定义Class，支持两大核心功能：execute(command)执行指令、undo()撤销最近一次执行的指令，也就是Command + Undo功能。
核心考察点：数据结构选型、指令历史记录维护、undo功能正确性、多轮执行后的状态一致性、异常边界处理（比如无指令可撤销时的返回逻辑）。
解题思路：采用栈（Stack）数据结构存储所有已执行的指令，每一条指令单独封装，自带execute()和undo()两个方法；执行undo操作时，弹出栈顶最新指令，调用其内置undo方法完成状态回滚，全程保证指令执行和撤销的可逆性。
提醒：不要跳过设计思路讲解直接写代码，面试官更在意你为什么选栈、为什么做指令封装，而不是单纯写完功能；务必考虑空栈撤销、重复执行、嵌套指令等边界情况，避免出现状态错乱。
Round 2
Data Modeling：Ads 数据建模
面试核心内容：围绕Netflix广告业务，完成全流程Ads数据建模，涵盖广告基础数据、用户受众数据、投放数据、统计数据的表结构设计、存储方案、表间关联逻辑，同时要兼顾后续广告投放、效果分析、数据统计、报表生成等实际业务场景，还要考虑架构扩展性。
follow up：
- 这个字段为什么这样设计？选型依据是什么？
- 单表数据量暴涨后，分库分表、分区方案怎么设计？
- 后续新增广告类型、新增用户维度，数据模型怎么平滑扩展？
- 如何保证数据一致性？怎么处理数据冗余和关联查询的效率问题？
Round 3
System Design：Ads Audience Targeting
这一轮不是通用系统设计，完全是Ads领域强驱动的实战设计，面试官默认你懂广告投放核心逻辑，只会准备URL短链接、聊天系统等通用模板的求职者，完全跟不上节奏，会直接暴露领域盲区。
设计核心需求：设计一套高可用、高并发的广告受众定向系统，支持三大核心能力：大规模用户特征数据批量上传、广告目标受众精准匹配、广告投放场景下的高并发访问和水平扩展。
核心考察方向：大数据量用户数据接入（Data Ingestion）流程、用户特征拆分与受众分组逻辑、系统高并发优化、分布式容错机制、广告场景下的技术取舍（Trade-off），比如实时性与吞吐量的平衡、存储成本与查询效率的平衡等。
面试关键点：面试官会不断把设计思路往真实业务场景里落地，不会停留在抽象架构图，会追问具体组件选型、流量峰值应对方案、故障降级策略、数据同步逻辑，必须结合Ads业务讲设计，不能空谈分布式架构理论。
Round 4
Manager Behavioral
这一轮主要是 manager behavioral interview。
常见问题包括：
- 描述一次技术决策经历
- 如何处理团队冲突
- 如何影响没有汇报关系的团队
- 如何进行技术 trade-off
Netflix 会特别关注：
- ownership
- impact
- decision making
Round 5
Domain Experience Round
整场面试的压轴轮次，也是淘汰率最高的环节，全程深挖Ads/Data/平台相关实战经验，面试官会反复追问细节，打破砂锅问到底，空有项目简历、没有真实深度参与的求职者，会被瞬间戳破，很容易问到思维麻木、无法作答。
核心考察内容：
- 是否真实参与过Ads、数据平台、推荐系统相关项目，不是边缘协助，而是核心负责
- 在系统架构、数据设计、业务落地中承担的具体角色，做了哪些实际工作
- 复杂业务场景下的技术选型逻辑、取舍判断，以及复盘优化思路
follow up：你当时具体是怎么做的？为什么选这个方案不选另一个？这个方案有什么缺陷？如果重新做一次，你会怎么优化？遇到业务瓶颈时，你是怎么分析解决的？
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