Akuna Capital 的 Virtual Onsite 節奏很快，整體體驗偏高強度。 對 SDE 崗來說，流程通常分成兩大部分：技術面 + 行為面。 技術面以演算法和系統設計為主，但會結合金融交易相關的場景來提問; 行為面則更像在考察你是不是適合他們快節奏、高壓力的工作環境。
我的這一輪 VO 安排在一個上午，三場面試之間休息時間非常短，幾乎是結束就立刻進入下一場，非常考驗心態調整和體力。
面試過程分享
第一場是演算法題，兩道題限時 45 分鐘，面試官直接在共用 IDE 里給題，邊聊邊寫。 第一題是改良版的 Interval Merging，但是加了權重的計算邏輯; 第二題是 Order Matching 類比，要類比交易訂單的撮合過程，這就明顯帶了一點金融業務背景。 面試官給的提示很少，但反應很快，如果你思路對，他會立刻讓你繼續深入。
第二場是系統設計。 面試官給的場景是「設計一個即時交易數據推送系統」 要求考慮延遲、數據一致性和擴充性。 我先畫了一個數據流示意圖，從交易所 → 數據接入層 → 緩存 → 用戶端推送，解釋了每一層的作用和可能的技術選型。 面試官會追問，比如“如果行情暴增 10 倍怎麼辦”“怎麼確保用戶端數據同步”，這一部分真的很鍛煉臨場思考。
第三場是行為面，主要聊專案經驗和你怎麼在壓力下工作。 他們很關注你在團隊協作時的溝通方式，還有遇到突發問題時的反應。 我舉了一個之前專案中生產環境突發異常的案例，講了我如何快速定位問題、聯繫相關人、並在短時間內推出臨時解決方案。 面試官對這個例子表現得很感興趣。
我的感受
Akuna 的 VO 不只是考技術，更是考你在高壓、快速決策環境中的反應。 面試節奏快、題目帶業務背景，如果你只準備了純演算法題，可能會有點不適應。 我的建議是除了刷題，還要多想想怎麼把演算法和業務結合起來。
FAQ
Q： 面試題會很偏金融嗎？
A： 不會特別深的金融知識，但很多題會帶交易場景，需要理解業務邏輯。
Q： 面試官友好嗎？
A： 整體專業，但節奏快，不會花很多時間閒聊。
Q： 需要準備哪些語言？
A： Python 和 C++ 都可以，重點是寫得快、bug 少。
關於 PROGRAMHELP
我們是由 7 位來自牛津大學、普林斯頓大學、北京大學等頂尖院校，以及 Amazon、Google、阿裡等一線大廠的工程師組成的團隊。
無仲介、學長直連，親自為你提供 OA/VO 代寫、面試輔助、簡歷包裝、演算法輔導、代面試 等全套服務電話，支援 24-48 小時加急，確保品質、安全、保密。
不論你在準備 OA、VO 還是衝擊 FAANG，PROGRAMHELP 都能幫你高效拿下 Offer。
