Netflix Virtual Onsite 一共 5 輪，整體節奏非常緊，而且明顯能感覺到：Netflix Interview 不是在考“你會不會演算法”，而是在反覆確認——你是不是已經在這個 domain 裡打過仗。
如果沒有廣告系統、資料平臺或大規模系統的實戰背景，壓力會非常大。今天來複盤最近一次我帶學員參加 Netflix VO 經歷，包括 Coding、Data Modeling、System Design、Behavioral 以及 Domain Experience Round 的全過程，並附上高頻追問模板，幫助你提前瞭解面試節奏和重點。
Netflix 面試概覽
- 面試形式：Virtual Onsite
- 總輪數：5 輪
- 總時長：約半天
- 技術佔比：偏高（Coding + Data Modeling + System Design）
- Domain 權重：非常高（Ads 相關）
Netflix整體面試輪次：
- Coding（Command + Undo）
- Data Modeling（Ads 資料建模）
- System Design（Ads Audience Targeting System）
- Manager Behavioral
- Manager / Domain Experience
一句話總結這場 onsite：技術只是門檻，domain 才是決定因素。
第一輪：Coding（Command + Undo）
這一輪是唯一相對“正常”的技術面。題目是OOD型別，實現一個 class，支援：
execute(command)undo()：撤銷最近一次 command
考察資料結構設計、command history 的維護、undo 的正確性和邊界處理
思路
- 用 stack 儲存已執行的 command
- 每個 command 本身要支援
execute()/undo() - undo 時彈出最近的 command 並回滾
這一輪不在於寫多複雜，需要清晰的表達設計思路、多次 execute 的狀態一致性，這場算是整場 onsite 裡最友好的一輪。
第二輪：Data Modeling（Ads 資料建模）
從這一輪開始，難度直接拉滿。包括Ads 相關的資料模型設計、如何儲存、關聯、擴充套件廣告資料、需要考慮後續分析、投放、統計等使用場景。這輪面得非常難受，明顯感覺時間根本不夠用。
一邊建模，一邊被追問：
- 這個欄位為什麼要這樣設計
- 這個表將來怎麼擴充套件
- 如果資料量暴漲怎麼辦
如果之前沒做過 Ads / 推薦 / Tracking 相關係統，很容易被一路追到崩。
第三輪：System Design（Ads Audience Targeting）
設計一個 Ads Audience Targeting System，支援：
- 大規模使用者資料上傳
- 廣告受眾匹配
- 面向 Ads 場景的高併發與可擴充套件性
重點考察資料 ingestion（大資料上傳）、使用者特徵 & audience segmentation、系統擴充套件性和容錯、實際廣告系統中的 trade-off。這輪不是模板型 system design，而是強 domain 驅動：
- 面試官預設你理解廣告投放邏輯
- 會不斷把你往“真實業務系統”里拉
如果只准備過通用 system design（比如 URL shortener、chat system），會明顯不夠。
第四 & 第五輪：Manager Behavioral + Domain Experience
前一輪是常規 manager behavioral，圍繞專案決策、衝突處理、影響力、ownership。
最後一輪是重點，也是最折磨的一輪。所謂的 Domain Experience Round，幾乎全程圍繞：
- 你是否真正做過類似 Ads / Data / Platform 的工作
- 你在系統裡承擔的真實角色
- 面對複雜業務時的判斷和取捨
不是問“你怎麼看”，而是反覆追問，面試時候被問到真的麻了：
- 你當時具體是怎麼做的
- 為什麼這麼選
- 如果再來一次你會怎麼改
總結感受
Netflix 的 onsite 非常明確：演算法不是重點、domain depth 才是篩選核心
尤其是 Ads 方向：
- Data modeling
- Ads system design
- Domain experience
如果你的背景和崗位方向高度匹配，會聊得非常深入；但如果只是“技術能力強、domain 偏弱”，體驗會非常吃力。很真實地反映了 Netflix 對高階工程能力的期待。
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