這次要分享的是我們一位學員的 MathWorks 軟體工程師 Virtual Onsite 面經。 MathWorks 成立於 1984 年，最出名的當然是 MATLAB，但其實他們的產品群組非常豐富：Simulink、Stateflow、SimEvents 都是業內常用的工具。 公司規模在 5000 人左右，文化和典型的矽谷 tech company 很不一樣，更注重 數學深度和科學嚴謹。
很多工程師有 PhD 背景，面試過程中經常會聊到演算法的數學基礎，所以整個 Virtual Onsite 的節奏和風格都非常有 MathWorks 的特色。
Virtual Onsite 流程
這位學員的 Virtual Onsite 一共 4 輪，每輪 45 分鐘到 1 小時：
- Technical Phone Screen
- Coding Interview
- System Design / Technical Deep Dive
- Behavioral + Manager Round
我們全程進行了遠端助攻，包括 coding 題目的即時提醒、系統設計的思路點撥，還有 behavioral 問題的故事梳理。 最終學員順利拿到 offer。
Round 1: Technical Phone Screen
這一輪主要是 warm-up，問了很多關於 data structures 和 algorithm basics 的问题。
比如：
- 如何處理大規模數據的 searching 和 sorting？
- matrix 和 sparse matrix 在存儲和計算上的區別？
在我們提醒下，學員很快從工程角度 切入，把複雜度、記憶體開銷和實際應用場景結合起來講清楚，面試官明顯對答覆很滿意。
Round 2: Coding Interview
這一輪是最有 MathWorks 風格的部分，題目和 MATLAB 的核心領域挂鉤。
題目 1： 矩陣運算最佳化
給一個超大矩陣 A （m x n），要求：
- 找所有 local maxima（大於 8 個鄰居的元素）
- 返回座標和值
- 在 m， n > 10^6 的規模下依然要 memory efficient
我們提前給學員做過訓練，這裡直接用 sliding window + in-place 操作 來避免額外開大矩陣，同時把邊界條件和稀疏矩陣的處理都講了出來。 面試官追問 parallel processing 的實現，我們在語音助攻下提醒他提到 block partition + multi-threading，答得非常專業。
題目 2： 訊號處理演算法
要求寫一個 real-time filter：
- 去噪
- 檢測 spikes/anomalies
- sliding window 保存最近 N 个样本
- 輸出時延盡量小
學員一開始只想到 moving average，我們即時提示補充 circular buffer 的實現細節，以及用 z-score 檢測異常。 最後還補了一句 「trade-off between filter delay and stability」。，直接把面試官帶到更高的 technical level。
題目 3：Graph Algorithm with Engineering Context
場景是一個 sensor 網路，要：
- 找最少的 sensor 覆蓋所有區域
- redundancy：每個區域至少要被兩個 sensor 覆蓋
- 最小化通信成本
这题本质是 set cover + redundancy constraint。 學員思路卡了一下，我們語音提醒他先把問題轉化成 graph modeling，然後講 greedy baseline，再提到 integer programming 和實際工程裡的 trade-off。 這樣一套邏輯下來，面試官認可度很高。
Round 3: System Design / Technical Deep Dive
這一輪題目非常 MathWorks：
Design a Distributed Computing System for MATLAB
需求是：
- 使用者能把計算密集型任務提交到 cluster
- 實時監控 job 進度
- 支援失敗重試
- 根據 workload 動態擴展
我們指導學員先講 overall architecture：job scheduler、worker nodes、monitoring module。
然後補充 fault tolerance + dynamic scaling。 面試官追問 MATLAB execution model，學員在我們提醒下提到 parallel toolbox 和 distributed array 的機制，直接 hit 到了 MathWorks 內部的關鍵點。
Round 4: Behavioral + Manager Round
這一輪主要是 manager 聊專案經歷和團隊合作：
- 讓學員講一個 technical problem-solving 的故事
- 強調 創新 和 創造力
- 看 協作 和 溝通
我們事先幫學員梳理了 研究專案 + 實習經歷 的故事，重點放在：
- 如何發現問題
- 如何創新解決
- 和團隊如何協作
面試過程中學員表現得很自信，manager 聽完后連連點頭。
總結
整個 Virtual Onsite 下來的感覺：
MathWorks 真的是在找 數理基礎紮實 + 工程實現能力強 的人。 題目帶著濃厚的 mathematical modeling / signal processing / scientific computing 风格。
這位學員因為有我們的遠端助攻，在 coding、system design 和 behavioral 各個環節都表現得非常穩，最終順利通過，拿到了 MathWorks 的 offer。
MathWorks 面試 FAQ
Q1： MathWorks 的面試和其他大廠有什麼區別？
A1： 最大的區別是他們更看重 數學和科學計算的深度。 比如矩陣運算優化、信號處理、控制系統，這些題目在 Google、Meta 面試里幾乎不會出現，但在 MathWorks 是常規考點。
Q2： 如果沒有 PhD 背景，會不會吃虧？
A2： 不會一定吃虧，但如果你在 applied math / signal processing / control systems 上沒有積累，確實會更吃力。 我們通常會幫學員做針對性補課，把基礎鋪好。
Q3： Coding 題是不是都要用 MATLAB 寫？
A3： 面試不一定要求 MATLAB，但很多題目都和 MATLAB 的核心場景挂鉤，比如 matrix operation、signal filter。 這意味著你的解法要能體現 scientific computing awareness。
Q4： Behavioral 部分要怎麼準備？
A4： Manager 特別看重 innovation + collaboration。 一定要準備好 academic 或實習里的專案故事，強調你如何把 idea 落地成結果，以及你和團隊的配合。
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像 MathWorks 這種偏科研風格的公司，面試真的和常規大廠不一樣。 很多同學一開始沒準備 signal processing 或 matrix optimization 的題型，就很容易被卡住。 我們團隊長期幫學員梳理考點，並在實戰中提供 遠端語音助攻、coding 即時提醒、system design 思路點撥，確保關鍵時刻不掉鏈子。
如果你也在備戰 MathWorks、Amazon、Two Sigma、或者其他北美大廠的面試，不用一個人硬扛。 我們可以幫你：
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