一說到 NVIDIA 的面試，很多人都覺得卷，難度確實偏大，但是準備到位完全可以順利通關!剛剛順利幫一位學員結束了 NVIDIA SDE VO 面試，把流程和題目整理了一下，給想要投遞的同學做個參考~
NVIDIA SDE 面试流程
- 電面/視頻面：初篩+ Coding +工作內容介紹。
- Tech 面：考察算法、系统设计、Coding、C++语言等。
- On-site 面：BQ+項目深挖。
真題回顧
電面
BQ
- In your employment experience, what suggestions have you proposed for your supervisor?
- Do you have any coding experience with assembly code?
- What is your most challenging project experience?
這位學員考前模擬的 BQ 回答很籠統，沒有數據支撐，描述個人項目挑戰時沒有突出個人的角色和貢獻。後來在我們的幫助下，他運用STAR模型系統重構回答，也把這種方法運用在面試中，完整闡述通過分佈式架構解決高並發難題並使延遲降低50%的過程。
Coding
題目是給定一個包含 n 個整數的數組 nums，判斷它是否可以通過最多修改一個元素成為非遞減數組。其中，非遞減數組的定義為：對於數組中所有滿足 0 ≤ i ≤ n – 2 的下標 i，都有 nums[i] ≤ nums[i + 1] 成立（下標從 0 開始）。
这位学员一开始仅遍历数组，当发现 nums[i] > nums[i + 1] 时直接修改 nums[i] 为 nums[i + 1] 并计数，在Programhelp 的提示下，他补充说当遇到违规时，先检查 i > 0 且 nums[i + 1] < nums[i – 1] 则修改 nums[i + 1] 为 nums[i]，否则修改 nums[i] 为 nums[i + 1]，并严格限制修改次数不超过一次，确保修复有效，赢得了面试官的认可。
Tech面
題目1：是 L1 稀疏解特性 vs L2 平滑解特性，從梯度更新公式解釋差異。
學員剛開始回答“ L1和 L2在梯度更新中都添加懲罰項，但L1懲罰更大導致參數更小”，沒有明確解釋稀疏性來源。在 Programhelp 的提示下，他又補充回答說“從梯度公式看，L1 的梯度含 sign(w) ，當 |w| 較小時更新可使其直接為零；而 L2 的梯度是線性項 λw ，參數只能漸近趨於零，因此 L1 產生稀疏解，L2 產生平滑解。”
題目2： Special 數組判定(奇偶交替)暴力解法:遍歷檢查相鄰元素奇偶性，時間複雜度 On)。
考前給這位學員模擬過類似的題型，所以他當時用暴力解法遍歷數組，檢查每個相鄰元素是否奇偶性不同（即 nums[i] % 2 != nums[i+1] % 2），若全部滿足則返回 true，否則 false，時間複雜度 O(n)。
Follow-up：若數組動態變化，如何用線段樹維護奇偶狀態？
思路：為支持動態更新，用線段樹存儲每個區間的奇偶交替狀態：每個節點記錄區間是否交替、左右端點奇偶性。合併時檢查子節點連接處是否交替，更新時遞歸調整，使查詢和修改均 O(log n)。
題目3： 子數組 Special 查詢（前綴和優化）
這道題學員也直接暴力枚舉所有子數組並逐個檢查奇偶交替，在Programhelp 後台提示下，他改變了思路，使用前綴和優化，維護一個前綴奇偶狀態數組，記錄到每個位置時的奇偶變化模式，從而在 O(1) 時間內判斷任意子數組是否特殊，將查詢效率提升至 O(n)。
System Design
題目：設計一個萬億參數大模型的分佈式訓練系統。
學員回答”使用數據並行，將模型複製到多 GPU “，在 Programhelp 提醒下，他使用混合併行策略，結合流水線並行劃分模型層、張量並行拆分大權重，並利用 ZeRO 優化器消除顯存冗餘，通過通信優化實現高效訓練。
On-site 面
BQ
- 個人的職業規劃
- 部門當前最大的技術瓶頸是什麼？ 你可以做出什麼努力？
System Design
題目：設計一個支持每秒10萬 QPS 的推薦接口
思路：結合 Redis 預加載熱點數據和 Guava 本地緩存減少延遲，同時通過 Kafka 異步解耦特徵計算與模型推理，確保系統可擴展性以支持10萬 QPS 。
關於Programhelp
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