一说到 NVIDIA 的面试，很多人都觉得卷，难度确实偏大，但是准备到位完全可以顺利通关!刚刚顺利帮一位学员结束了 NVIDIA SDE VO 面试，把流程和题目整理了一下，给想要投递的同学做个参考~
NVIDIA SDE 面试流程
- 电面/视频面：初筛+ Coding +工作内容介绍。
- Tech 面：考察算法、系统设计、Coding、C++语言等。
- On-site 面：BQ+项目深挖。
真题回顾
电面
BQ
- In your employment experience, what suggestions have you proposed for your supervisor?
- Do you have any coding experience with assembly code?
- What is your most challenging project experience?
这位学员考前模拟的 BQ 回答很笼统，没有数据支撑，描述个人项目挑战时没有突出个人的角色和贡献。后来在我们的帮助下，他运用STAR模型系统重构回答，也把这种方法运用在面试中，完整阐述通过分布式架构解决高并发难题并使延迟降低50%的过程。
Coding
题目是给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断它是否可以通过最多修改一个元素成为非递减数组。其中，非递减数组的定义为：对于数组中所有满足 0 ≤ i ≤ n – 2 的下标 i，都有 nums[i] ≤ nums[i + 1] 成立（下标从 0 开始）。
这位学员一开始仅遍历数组，当发现 nums[i] > nums[i + 1] 时直接修改 nums[i] 为 nums[i + 1] 并计数，在Programhelp 的提示下，他补充说当遇到违规时，先检查 i > 0 且 nums[i + 1] < nums[i – 1] 则修改 nums[i + 1] 为 nums[i]，否则修改 nums[i] 为 nums[i + 1]，并严格限制修改次数不超过一次，确保修复有效，赢得了面试官的认可。
Tech面
题目1：是 L1 稀疏解特性 vs L2 平滑解特性，从梯度更新公式解释差异。
学员刚开始回答“ L1和 L2在梯度更新中都添加惩罚项，但L1惩罚更大导致参数更小”，没有明确解释稀疏性来源。在 Programhelp 的提示下，他又补充回答说“从梯度公式看，L1 的梯度含 sign(w) ，当 |w| 较小时更新可使其直接为零；而 L2 的梯度是线性项 λw ，参数只能渐近趋于零，因此 L1 产生稀疏解，L2 产生平滑解。”
题目2： Special 数组判定(奇偶交替)暴力解法:遍历检查相邻元素奇偶性，时间复杂度 On)。
考前给这位学员模拟过类似的题型，所以他当时用暴力解法遍历数组，检查每个相邻元素是否奇偶性不同（即 nums[i] % 2 != nums[i+1] % 2），若全部满足则返回 true，否则 false，时间复杂度 O(n)。
Follow-up：若数组动态变化，如何用线段树维护奇偶状态？
思路：为支持动态更新，用线段树存储每个区间的奇偶交替状态：每个节点记录区间是否交替、左右端点奇偶性。合并时检查子节点连接处是否交替，更新时递归调整，使查询和修改均 O(log n)。
题目3： 子数组 Special 查询（前缀和优化）
这道题学员也直接暴力枚举所有子数组并逐个检查奇偶交替，在Programhelp 后台提示下，他改变了思路，使用前缀和优化，维护一个前缀奇偶状态数组，记录到每个位置时的奇偶变化模式，从而在 O(1) 时间内判断任意子数组是否特殊，将查询效率提升至 O(n)。
System Design
题目：设计一个万亿参数大模型的分布式训练系统。
学员回答”使用数据并行，将模型复制到多 GPU “，在 Programhelp 提醒下，他使用混合并行策略，结合流水线并行划分模型层、张量并行拆分大权重，并利用 ZeRO 优化器消除显存冗余，通过通信优化实现高效训练。
On-site 面
BQ
- 个人的职业规划
- 部门当前最大的技术瓶颈是什么？ 你可以做出什么努力？
System Design
题目：设计一个支持每秒10万 QPS 的推荐接口
思路：结合 Redis 预加载热点数据和 Guava 本地缓存减少延迟，同时通过 Kafka 异步解耦特征计算与模型推理，确保系统可扩展性以支持10万 QPS 。
关于Programhelp
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