Netflix Virtual Onsite 一共 5 轮，整体节奏非常紧，而且明显能感觉到：Netflix Interview 不是在考“你会不会算法”，而是在反复确认——你是不是已经在这个 domain 里打过仗。
如果没有广告系统、数据平台或大规模系统的实战背景，压力会非常大。今天来复盘最近一次我带学员参加 Netflix VO 经历，包括 Coding、Data Modeling、System Design、Behavioral 以及 Domain Experience Round 的全过程，并附上高频追问模板，帮助你提前了解面试节奏和重点。
Netflix 面试概览
- 面试形式：Virtual Onsite
- 总轮数：5 轮
- 总时长：约半天
- 技术占比：偏高（Coding + Data Modeling + System Design）
- Domain 权重：非常高（Ads 相关）
Netflix整体面试轮次：
- Coding（Command + Undo）
- Data Modeling（Ads 数据建模）
- System Design（Ads Audience Targeting System）
- Manager Behavioral
- Manager / Domain Experience
一句话总结这场 onsite：技术只是门槛，domain 才是决定因素。
第一轮：Coding（Command + Undo）
这一轮是唯一相对“正常”的技术面。题目是OOD类型，实现一个 class，支持：
execute(command)undo()：撤销最近一次 command
考察数据结构设计、command history 的维护、undo 的正确性和边界处理
思路
- 用 stack 保存已执行的 command
- 每个 command 本身要支持
execute()/undo() - undo 时弹出最近的 command 并回滚
这一轮不在于写多复杂，需要清晰的表达设计思路、多次 execute 的状态一致性，这场算是整场 onsite 里最友好的一轮。
第二轮：Data Modeling（Ads 数据建模）
从这一轮开始，难度直接拉满。包括Ads 相关的数据模型设计、如何存储、关联、扩展广告数据、需要考虑后续分析、投放、统计等使用场景。这轮面得非常难受，明显感觉时间根本不够用。
一边建模，一边被追问：
- 这个字段为什么要这样设计
- 这个表将来怎么扩展
- 如果数据量暴涨怎么办
如果之前没做过 Ads / 推荐 / Tracking 相关系统，很容易被一路追到崩。
第三轮：System Design（Ads Audience Targeting）
设计一个 Ads Audience Targeting System，支持：
- 大规模用户数据上传
- 广告受众匹配
- 面向 Ads 场景的高并发与可扩展性
重点考察数据 ingestion（大数据上传）、用户特征 & audience segmentation、系统扩展性和容错、实际广告系统中的 trade-off。这轮不是模板型 system design，而是强 domain 驱动：
- 面试官默认你理解广告投放逻辑
- 会不断把你往“真实业务系统”里拉
如果只准备过通用 system design（比如 URL shortener、chat system），会明显不够。
第四 & 第五轮：Manager Behavioral + Domain Experience
前一轮是常规 manager behavioral，围绕项目决策、冲突处理、影响力、ownership。
最后一轮是重点，也是最折磨的一轮。所谓的 Domain Experience Round，几乎全程围绕：
- 你是否真正做过类似 Ads / Data / Platform 的工作
- 你在系统里承担的真实角色
- 面对复杂业务时的判断和取舍
不是问“你怎么看”，而是反复追问，面试时候被问到真的麻了：
- 你当时具体是怎么做的
- 为什么这么选
- 如果再来一次你会怎么改
总结感受
Netflix 的 onsite 非常明确：算法不是重点、domain depth 才是筛选核心
尤其是 Ads 方向：
- Data modeling
- Ads system design
- Domain experience
如果你的背景和岗位方向高度匹配，会聊得非常深入；但如果只是“技术能力强、domain 偏弱”，体验会非常吃力。很真实地反映了 Netflix 对高级工程能力的期待。
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