很多人說 NVIDIA 的面試“又卷又硬核”，我之前還不信。
直到自己親身經歷一輪下來——真的可以說是「面到懷疑人生」。
從電面、技術面再到 on-site，每一步都非常考細節，也能看出 NVIDIA 對候選人的要求不止是演算法，更重視工程落地能力。
這篇就結合我自己的經歷和幾位朋友的反饋，整理一份完整的 NVIDIA 面試復盤 + 題型總結 + 準備建議，希望能幫到準備這家公司的同學。
Recruiter Screen：輕鬆但要準備充分
這一輪主要是 HR 來瞭解你的背景，氛圍整體不緊張，但準備要細。 面試官一般會讓你簡單自我介紹，然後順著簡歷問項目細節，比如我當時被問到：
- 你做過的專案裡最有挑戰的部分是什麼？
- Python 里 list 和 tuple 的區別？
- 为什么想来 NVIDIA？
這些問題聽起來簡單，其實是看你表達是否清晰、有邏輯。尤其是 motivation 一類問題，最好結合自己的經驗講出為什麼對 NVIDIA 感興趣，例如產品、方向或團隊氛圍等。
Technical 面：真正的硬蕊環節
這一輪開始就是真刀真槍的比拼。通常會有三類問題：模型結構、工程實作和演算法題。
模型結構相關
面試官會深入問模型設計的思路，例如：
- 模型的整體架構
- 優化模組在效能提升中的作用
- 設計過程中有哪些 trade-off
這裡考察的是理解深度，而不是能否背出框架原理。最好能結合專案講出「為什麼這麼設計」和「具體帶來了什麼改進」。
工程技能與 C++ 基礎
这一块考得很细。常见问题包括：
- 記憶體管理、指標使用的底層邏輯
- 模型推理加速方法，例如動態批次和連續批次處理
這部分很容易看出你有沒有真正做過性能優化或底層實現，建議提前複盤自己專案裡做過的優化點。
演算法題
演算法題不是純 LeetCode 類型，而是更偏思維和邏輯。比如：
- 稱球問題（找出較重的球）
- 雙蛋問題（最優嘗試次數）
- 暫存器溢位分析這類偏底層的問題
整體難度中等偏上，但考察思考過程和推理能力。
On-site 面：綜合考察技術與匹配度
On-site 通常包括兩部分：HR 面和 Behavioral（行為面）。
HR 面主要關注你是否適合團隊文化，會問一些溝通協作類問題，例如你和團隊成員意見不合時宜怎麼解決、你最驕傲的專案是什麼等。
Hiring Manager 一般會帶著團隊成員一起面，重點放在你的思考方式、專案推進邏輯、以及解決問題的策略。問題大多圍繞在履歷展開，所以一定要吃透自己寫的內容，別出現「寫了但講不清楚」的情況。
Behavioral 面也非常重要，建議用 STAR 法（Situation、Task、Action、Result）來組織答案。例如講一個專案的衝突或挑戰時，先講背景，再講你的任務、具體做法和成果。這樣條理清晰，也能展現領導力和協作能力。
總結：技術和思維都要兼備
NVIDIA 的面試真正考試的是底層理解、工程能力，以及你能不能清楚地表達出自己的思考過程。準備的時候，除了刷題，更重要的是回顧自己的項目，想清楚每個關鍵決策背後的原因和影響。
一句话总结：
能寫程式只是基本面，能講清楚為什麼這樣寫，才是 NVIDIA 想要看到的。
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