最近刚经历了一次非常特别的面试 —— xAI 的 Software Engineer 岗位。作为 NG（new grad）第一次投递，我本来没抱太大期望，没想到 HR 主动联系我，整个面试形式也相当神奇，和以往的大厂面试完全不同。整个过程节奏快、题型多样，也给了我很多启发。下面就来分享我的完整经历和备考建议，给准备 xAI 或类似初创公司面试的同学一个参考。
面试常见题型整理
在 xAI 的 SWE 面试中，我发现题目大体可以分为五类：
算法类
像是“字母九宫格找单词（Trie + DFS）”、LRU Cache 实现等。主要考察数据结构掌握、边界处理能力以及编码能力。整体难度偏中等，LeetCode 的 Word Search II、LRU Cache 等题都能覆盖。
系统设计类
比如内存数据库、缓存系统、微服务架构设计。考察重点是架构设计能力、扩展性考虑以及边界与异常处理。面试中，面试官更注重思考过程而非唯一答案。
XAI 理论类
涉及 Explainable AI 的定义、局部 vs 全局解释等。考察候选人对模型可解释性的理解以及如何与业务沟通。
XAI 实践类
比如使用 SHAP / LIME 分析模型、改善公平性。主要考察工具使用能力和实践经验。
行为类
如跨团队协作、问题解决、项目影响。关注沟通能力、逻辑表达和团队意识。
Phone Screen
电面可以说是我经历过最短、最高效的面试，仅 15 分钟。HR 强调回答要简洁，基本是“快问快答”的节奏。常见问题包括：
- 用 30 秒介绍你做过的最 technical 的项目
- 你最熟悉的两个编程语言
- 用 C++ 和 Python 做过什么部署到 production 的项目
大约 10 分钟内，HR 连续问了十几个问题，几乎没时间展开细节，剩下 5 分钟才让我提问。虽然过程很快，但我意外收到了 onsite 邀请，还是去裸面（没有额外准备）。
Onsite 面试流程
Round 1：九宫格 + Trie
这一轮是“字母九宫格找单词”，类似 Boggle 游戏。给定 NxN 的字母棋盘和一个词典，需要找出所有能拼出的单词。我用 Trie + DFS 回溯，Trie 快速判断前缀是否存在，DFS 搜索路径，不匹配就剪枝。整体算顺利，但这种题型在 LeetCode 上刷 Word Search II 就能覆盖。
Round 2：LRU Cache
经典题，要求实现 get(key) 和 put(key, value)，时间复杂度 O(1)。标准做法是哈希表 + 双向链表。我在写代码时手快，某些情况下忘了更新尾指针。幸好自己写了 test case，提醒大家：corner case 一定要覆盖，别等最后才测。
Round 3：In-Memory DB with Nested Transaction
偏系统设计，做一个内存数据库，支持 SET / GET / BEGIN / ROLLBACK / COMMIT，并支持嵌套事务。我先写最基本的数据结构，然后和面试官讨论扩展：持久化可以加日志或快照，考虑并发控制，扩展可以走分布式或主从复制。面试氛围轻松，更看灵活思考而非标准化答案。
面试从来不是一个人的战斗
Programhelp 团队由来自 Amazon、Google、Oxford 等背景的导师组成，专注于 OA、VO、Onsite 的全流程辅导。无论是实时语音助攻、debug 提醒，还是模拟面试演练，我们都能帮你在有限的时间里少走弯路。很多学员靠着这套体系，顺利拿到心仪公司的 offer。
