这篇记录一下今年跟我们学员一起走完的 Uber Backend SDE2 项目。从 HM 捞到电面，再到 8 月底的四轮 VO，整体难度确实在中高级，coding 高频 + 设计深度并存。
整个过程我都在旁边帮他校准思路，coding 部分做结构化提示，system design 部分做方向提醒，让他保持节奏清晰、逻辑稳定。最终的表现面试官评语非常好，HM 轮也顺得出奇。
Timeline
- 7 月初 HM 面试 → 电话面试（缩减版 LRU）
- 8 月底四轮 VO：
- LC 815
- HM deep chat
- LC 269
- System Design：设计一个类似 ChatGPT 的系统（大厂 level）
电话面（缩减版 LRU）
这一轮是非常典型的 Uber 高频 medium。面试官重视：
- 数据结构组合是否一下说到点上
- 操作复杂度是否明确
- 实现是否 clean，不绕弯路
在准备阶段，我帮学员把“Uber 面试官喜欢听的版本”捋了一遍——也就是 hashmap + double linked list 的最小必要口述模型、常见追问点（并发、eviction policy、thundering herd）、以及哪些点不能讲太复杂。
电话面当天我们通过语音提醒方式保持节奏——比如他准备 implement 时，我在旁边轻声提示：“先写 node class，保持方法顺序 get → put。”
最终写得非常顺，不超过 15 分钟拿下。
VO 第一轮：Coding（LC 815 – 多源 BFS）
这类题 Uber 非常喜欢 BFS/graph 方向。
我们在进入 coding 之前就先提醒过学员：Uber 更关注你的 problem reasoning，而不是直接敲代码。
于是学员结构化地把这几个点讲得很清楚：
图如何建（bus → stops or stops → bus）
BFS 为什么适合
是否需要访问去重
时间复杂度 O(N + M) 的解释
在他讲到 third step 的时候，我通过语音提示补了一句让他问面试官：“这里按 bus-level 还是 stop-level build graph，你有没有偏好？”
这句话非常关键，让整个交流变得更自然，也让面试官觉得你是“与面试官合作解决问题”的那种工程师。
代码部分写得干净，测试用例过得很稳。
VO 第二轮：HM 深聊
这一轮主要是看思维方式、团队协作、对业务的理解是否扎实。
我提前给他做了两次 mock，把 Uber HM 常问的几类：
- 如何主导复杂问题拆解
- 如何推动跨团队合作
- 如何做 decision-making trade-off
- 如何向非技术人解释技术
都训练了一遍，尤其是 “故事讲到具体可落地” 这个点。
他最后在 HM 面前讲的例子非常工程化，从 impact → bottleneck → solution → metric，一套下来 HM 明显满意。
VO 第三轮：Coding（LC 269 – Hard 拓扑）
这题难度不低，非常考察：
- 如何从字符串关系构建有向图
- 如何确定 invalid 情况（prefix edge case）
- Topological sort 的口述稳定性
学员当时进房间时有点紧张，我通过语音轻轻提醒：“先别想代码，先画示例，再说图怎么建。”
这句话非常关键，把他的节奏稳住了。
整轮下来，他的思路讲得非常像“成熟 backend 工程师”的版本：
- 建图 → 入度数组 → BFS
- prefix invalid 的检查
- 多答案时是否需要处理
面试官基本没有质疑他的逻辑。
VO 第四轮：System Design（设计一个类似 ChatGPT 的系统）
这是最关键的一轮，也是 Uber 最看重的一轮。
我们在准备阶段直接按 Uber/Meta 级别系统设计 的标准给他做了四次强化 mock，包括：
- 需求确认（用户输入形式、响应延迟目标、并发规模）
- 请求路径推演（API → Gateway → Orchestration → Model Serving → Cache → Feature Store）
- 高可用，高一致性怎样取舍
- Cost awareness（LLM inference 的成本）
- P95/P99 latency 要怎么拆解
- Scalability 怎么扩
到正式面试那天，他整套流程讲得非常 solid：
他当时对面试官讲的主线大概是：
- API 和请求结构先定义，明确 sync vs async
- Inference server 如何分片 / 分模型权重
- Token streaming 的实现方式
- Model server 前加 queuing & batching 提升吞吐
- Cache（embedding / previous conversation context）怎么做
- Bottleneck：GPU saturation、context length、负载波峰
- 解决方案：dynamic batching、multi-cluster、failover
整个 45 分钟他完全主导节奏，面试官问的每个追问都能顺着推下去。
我只在他确认 requirement 时轻声提醒了两句：“提一下 P99 latency target”、“问一下 multi-region”。
这两句问出来以后，面试官的态度明显变得积极很多。
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这次 Uber SDE2 的案例，其实就是我们日常带学员的典型方式：不是简单给答案，而是对标大厂面试官的真实听觉习惯，把学员的表达、节奏、决策过程一起调到工程师水准。VO 现场我们更关注你的节奏与落点，保证回答不发散、不卡壳，整体呈现成熟工程师的思考方式。整个流程都无痕、稳妥、安全。如果你也在准备同类大厂面试，可以告诉我岗位和进度，我会按你的情况给出最合适的方案。
