最近剛結束一場 Databricks VO ，整體流程一共四輪，基本把工程能力、演算法能力、系統設計和溝通能力都拉滿。題目整體不算特別刁鑽，但 follow up 很深，如果只停留在刷題思維，很容易被繼續追問。這裡把每一輪的核心內容整理出來，給準備 Databricks 面試的同學做個參考。
Algorithm Round
這一輪是演算法題，但並不是典型的 LeetCode 高頻套路題，而是一個 Transportation Problem 的簡化版本。
題目給定多種 transportation methods，可以理解為不同運輸方式或者不同路徑。需要從起點找到終點的可行路徑，並計算整體運輸成本。基礎版本其實比較直觀，只要把問題抽象成圖結構，用 BFS 就可以找到路徑。
Coding Round
題目要求實現一個 MxN TicTacToe class。核心需要實現的方法是 move(i, j)，每次呼叫時表示當前 player 在 (i, j) 位置落子。
方法執行後需要完成幾個操作：更新棋盤狀態、列印當前 board、並判斷當前 player 是否已經獲勝。題目本身邏輯並不複雜，重點在於類結構是否清晰、狀態管理是否合理，以及 player 切換邏輯是否正確。
在完成基礎版本之後，面試官又追加了一個功能擴充套件。
在 constructor 中增加一個引數 isAI，用於控制是否啟用 AI 對戰模式。當 isAI = False 時，遊戲邏輯保持普通雙人對戰；當 isAI = True 時，需要自動模擬 AI 的落子行為。
follow up
- 如果每一種 transportation method 有不同 cost，如何計算 minimum cost path
- 如何設計資料結構記錄每條路徑成本
- 如果路徑很多，如何避免重複計算
- BFS 如何擴充套件為 cost-aware search
Behavioral Round
第三輪是 Behavioral Interview，基本是北美科技公司經典問題。
面試官會圍繞簡歷深挖，包括：
- 介紹一個最有挑戰的專案
- 遇到的 technical difficulty 是什麼
- 你是如何解決問題的
- 團隊出現 conflict 時如何處理
- 為什麼想加入 Databricks
整體節奏是深挖 project，而不是泛泛而談。
建議準備時用 STAR 方法梳理幾個專案案例：
- 技術挑戰
- 決策過程
- 個人貢獻
- 最終結果
這樣回答會比較有邏輯。
System Design Round
最後一輪是 system design，也是整個面試流程中最核心的一輪。
題目背景
題目背景非常貼近 Databricks 的機器學習平臺場景。面試官給出的題目是設計一個 black box AutoML service，需要從系統架構角度說明這個服務如何工作。
設計過程中需要包括 API interface 的設計、database schema 的設計，以及整個系統的資料流結構。題目本身描述比較長，而且細節很多。面試官更關注系統是否能夠真正落地執行。例如訓練任務如何排程、實驗結果如何儲存、模型版本如何管理，以及不同使用者任務之間如何隔離等。如果有 ML platform 或 data infrastructure 的經驗，這一輪會比較容易展開。如果沒有相關背景，在系統細節上可能會被繼續追問。
面試卡殼怎麼辦？
很多同學其實不是不會，而是現場思路卡住 或者follow up 沒準備到。
比如：演算法題 follow up 推不下去，System design 不知道怎麼展開，coding 寫到一半思路斷掉。這種情況下，如果有實時思路輔助，其實很多題是可以當場救回來的。像一些面試輔助服務會提供遠端實時思路提醒，在關鍵節點給出提示，幫你把設計或演算法繼續推下去。
如果你也在準備 Databricks / FAANG / Quant / Big Tech 面試，需要模擬面試或實時思路輔助，可以瞭解：Programhelp的 面試助攻服務，熟悉面試節奏，很多高強度 VO 其實是可以穩住的。
