很多人说 NVIDIA 的面试“又卷又硬核”，我之前还不信。
直到自己亲身经历一轮下来——真的可以说是「面到怀疑人生」。
从电面、技术面再到 on-site，每一步都非常考细节，也能看出 NVIDIA 对候选人的要求不止是算法，更重视工程落地能力。
这篇就结合我自己的经历和几位朋友的反馈，整理一份完整的 NVIDIA 面试复盘 + 题型总结 + 准备建议，希望能帮到准备这家公司的同学。
NVIDIA 面试整体流程
根据 NVIDIA 官方描述和 Glassdoor 2025 年数据，软件工程岗位的面试流程通常包括以下阶段（平均时长约 24-30 天）：
- 申请与 Recruiter Screen：投递简历后，招募专员初步筛选。可能有 30-60 分钟电话/视频筛选，讨论背景、动机和基础知识。
- 技术筛选（Technical Screen）：1-2 轮电话/虚拟面试，包含编码和基础概念。
- Onsite/虚拟循环面试：4-6 轮（虚拟或现场），包括编码、系统设计、项目深度讨论、Behavioral 和团队匹配。
- Offer 阶段：决策通常在几周内。
Recruiter Screen：轻松但要准备充分
这一轮主要是 HR 来了解你的背景，氛围整体不紧张，但准备要细。面试官一般会让你简单自我介绍，然后顺着简历问项目细节，比如我当时被问到：
- 你做过的项目里最有挑战的部分是什么？
- Python 里 list 和 tuple 的区别？
- 为什么想来 NVIDIA？
这些问题听起来简单，其实是看你表达是否清晰、有逻辑。尤其是 motivation 一类问题，最好结合自己的经历讲出为什么对 NVIDIA 感兴趣，比如产品、方向或团队氛围等。
Technical 面：真正的硬核环节
这一轮开始就是真刀真枪的比拼。通常会有三类问题：模型结构、工程实现和算法题。
模型结构相关
面试官会深入问模型设计的思路，比如：
- 模型的整体架构
- 优化模块在性能提升中的作用
- 设计过程中有哪些 trade-off
这里考察的是理解深度，而不是能否背出框架原理。最好能结合项目讲出“为什么这么设计”和“具体带来了什么改进”。
工程技能与 C++ 基础
这一块考得很细。常见问题包括：
- 内存管理、指针使用的底层逻辑
- 模型推理加速方法，比如动态批处理和连续批处理
这部分很容易看出你有没有真正做过性能优化或底层实现，建议提前复盘自己项目里做过的优化点。
算法题
算法题不是纯 LeetCode 类型，而是更偏思维和逻辑。比如：
- 称球问题（找出较重的球）
- 双蛋问题（最优尝试次数）
- 寄存器溢出分析这类偏底层的问题
整体难度中等偏上，但考察思维过程和推理能力。
On-site 面：综合考察技术与匹配度
On-site 通常包括两部分：HR 面和 Behavioral（行为面）。
HR 面主要关注你是否适合团队文化，会问一些沟通协作类问题，比如你和团队成员意见不合时怎么解决、你最骄傲的项目是什么等。
Hiring Manager 一般会带上团队成员一起面，重点看你的思考方式、项目推进逻辑、以及解决问题的策略。问题大多围绕简历展开，所以一定要吃透自己写的内容，别出现“写了但讲不清”的情况。
Behavioral 面也非常重要，建议用 STAR 法（Situation、Task、Action、Result）来组织答案。比如讲一个项目的冲突或挑战时，先讲背景，再讲你的任务、具体做法和结果。这样条理清晰，也能展示出领导力和协作能力。
总结：技术和思维都要兼备
NVIDIA 的面试真正考的是底层理解、工程能力，以及你能不能清楚地表达出自己的思考过程。准备的时候，除了刷题，更重要的是回顾自己的项目，想清楚每一个关键决策背后的原因和影响。
一句话总结：
能写代码只是基本面，能讲清楚为什么这样写，才是 NVIDIA 想要看到的。
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免责声明： 本文基于作者个人面试辅导经验、多名 2024-2025 年候选人匿名反馈，以及公开来源（如 NVIDIA 官方招聘页面、Glassdoor、Levels.fyi 等平台数据）整理而成。
