Statsig 面试全流程经验分享｜详解电话面试与四轮 VO 真题

Statsig 是一家在 Bellevue 的 startup，公司规模不大，但创始团队很多是 ex-Meta 人，方向非常清晰，主打 A/B testing、feature flag、experiment platform 这类产品。公司现在虽然小，但增长很快，面试节奏和 Meta 那套有点像。

这次分享一下我完整的流程（Phone + VO 四轮），以及每轮面试的题型拆解，希望能帮到准备类似方向的同学。

Statsig面试流程概览

Recruiter Reach Out：通过 LinkedIn 被联系
Phone Interview（45 min）
VO 1：Data Modeling
VO 2：Behavioral
VO 3：Coding
VO 4：System Design

整体下来四轮背靠背，持续两天搞定。

Phone Interview（45 min）

面试官是一位白人小胖工程师，语气挺和善，但题目有点意思。

题目内容

Given a grid where ‘.’ is floor and ‘#’ is wall and a start coordinate, return a new grid of the distance of all points from start, inf for floors not able to reach or walls.
Follow up: if given another end coordinate, return any shortest path from start to end; return empty array if cannot reach end from start.

其实就是一个 BFS shortest path 变体。
第一问是计算所有点的最短距离（类似 flood fill），第二问要求 reconstruct path。

要点是：

注意边界处理；
墙壁 # 要跳过；
距离要能区分不可达区域（返回 inf 或 -1）；
follow-up 可以在 BFS 里维护 parent map。

这一轮主要看 coding 基本功和逻辑清晰度，不看 fancy 优化。

VO 1：Data Modeling Interview（45 min）

天竺大哥面试的，题目偏实际业务场景。

题目内容

Given a table of customer event table with customer id and timestamp, how to get the daily/weekly/monthly active user count?

题目拆解

这道题其实很像 常规 DAU/WAU/MAU 的数据建模题。
思路一般分三步：

理解数据结构：
event 表结构大概是： customer_id | event_time
用 SQL / DataFrame 实现：
- Daily Active User: group by date(customer_id, event_time)
- Weekly Active User: group by week_start(event_time)
- Monthly Active User: group by month_start(event_time)
Follow-up：
- 如何优化查询性能？（partition by date / materialized view）
- 如果数据量太大怎么办？（用 BigQuery / Spark / incremental aggregation）

整体比较像产品分析类公司的经典题，考察 candidate 能不能从业务角度设计数据逻辑。

VO 2：Behavioral Interview（45 min）

这一轮是标准 LP/Behavioral 问题，考察沟通和项目表达能力。

常规问题包括：

Tell me about a proud project.
How did you handle negative feedback?
Describe a conflict resolution.
When did you deliver beyond your responsibility?

建议准备时多用 STAR 框架（Situation, Task, Action, Result）。
Statsig 的行为面不太追求完美话术，更关注 candidate 是否自驱、有主人翁意识。

VO 3：Coding Interview（45 min）

白人女面试官，两道题都比较经典。

题目 1

类似 LeetCode 560 – Subarray Sum Equals K，但更简化版。
典型哈希前缀和题，考察你对时间复杂度和边界的掌控。

题目 2

类似 LeetCode 426 – Convert Binary Search Tree to Sorted Doubly Linked List，
题意简化，只考 traversal + pointer 操作逻辑。

两题都是熟悉类型，关键是写得稳，不要出错。

VO 4：System Design Interview（45 min）

这轮重点在 Statsig 的业务背景。

“How to pull data from customer data warehouse. What do you need? What if the data are too large?”

这题非常贴近他们的产品实际需求，考察你对 data integration pipeline 的理解。

可以这样组织回答：

Clarify scope：客户的数据源是什么（Redshift / Snowflake / BigQuery）？
Data access method：API / JDBC / ETL connector？
Design pipeline：
- 数据拉取 → 转换 → 存储 → 下游 A/B 分析模块
Scaling：
- 大数据时采用批处理（batch job）+ 分区存储
- 可能需要 incremental load / snapshot + delta