Statsig 面試全流程經驗分享｜詳解電話面試與四輪 VO 真實問題

Statsig 是一家在 Bellevue 的 startup，公司規模不大，但創始團隊很多是 ex-Meta 人，方向非常清晰，主打 A/B testing、feature flag、experiment platform 這類產品。公司現在雖然小，但成長很快，面試節奏和 Meta 那套有點像。

這次分享我完整的流程（Phone + VO 四輪），以及每輪面試的題型拆解，希望能幫到準備類似方向的同學。

Statsig 面試流程概覽

Recruiter Reach Out：透過 LinkedIn 被聯繫
Phone Interview（45 min）
VO 1：Data Modeling
VO 2：Behavioral
VO 3：Coding
VO 4：System Design

整體下來四輪背靠背，持續兩天搞定。

Phone Interview（45 min）

面試官是白人小胖工程師，語氣挺和善，但題目有點意思。

題目內容

Given a grid where ‘.’ is floor and ‘#’ is wall and a start coordinate, return a new grid of the distance of all points from start, inf for floors notable to reach or walls.
Follow up: if given another end coordinate, return any shortest path from start to end; return empty array if cannot reach end from start.

其實就是一個 BFS shortest path 变体。
第一問是計算所有點的最短距離（類似 flood fill），第二問要求 reconstruct path。

重點是：

注意邊界處理；
墙壁 # 要跳過；
距離要能區分不可達區域（返回 inf 或 -1）；
follow-up 可以在 BFS 裡維護 parent map。

這一輪主要看 coding 基本功和邏輯清晰度，不看 fancy 優化。

VO 1：Data Modeling Interview（45 min）

天竺大哥面試的，題目偏實際業務場景。

題目內容

Given a table of customer event table with customer id and timestamp, how to get the daily/weekly/monthly active user count?

題目拆解

這題其實很像 常規 DAU/WAU/MAU 的資料建模題。
思路一般分三步：

理解資料結構：
event 表結構大概是： customer_id | event_time
用 SQL / DataFrame 實現：
- Daily Active User: group by date(customer_id, event_time)
- Weekly Active User: group by week_start(event_time)
- Monthly Active User: group by month_start(event_time)
Follow-up：
- 如何最佳化查詢效能？（partition by date / materialized view）
- 如果數據量太大怎麼辦？（用 BigQuery / Spark / incremental aggregation）

整體比較像產品分析類公司的經典題，檢視 candidate 能不能從業務角度設計資料邏輯。

VO 2：Behavioral Interview（45 min）

這一輪是標準 LP/Behavioral 問題，檢視溝通和專案表達能力。

常規問題包括：

Tell me about a proud project.
How did you handle negative feedback?
Describe a conflict resolution.
When did you deliver beyond your responsibility?

建議準備時多用 STAR 框架（情境、任務、行動、結果）。
Statsig 的行為面不太追求完美話術，更關注 candidate 是否自驅、有主人翁意識。

VO 3：Coding Interview（45 min）

白人女面試官，兩題都比較經典。

題目 1

類似 LeetCode 560 – Subarray Sum Equals K，但更簡化版本。
典型哈希前綴和題，考察你對時間複雜度和邊界的掌控。

題目 2

類似 LeetCode 426 – Convert Binary Search Tree to Sorted Doubly Linked List，
題意簡化，只考 traversal + pointer 操作邏輯。

兩題都是熟悉類型，關鍵在於寫得穩，不要出錯。

VO 4：System Design Interview（45 min）

這輪重點在 Statsig 的業務背景。

“How to pull data from customer data warehouse. What do you need? What if the data are too large?”

這題非常貼近他們的產品實際需求，檢視你對 data integration pipeline 的理解。

可以這樣組織回答：

Clarify scope：客戶的資料來源是什麼（Redshift / Snowflake / BigQuery）？
Data access method：API / JDBC / ETL connector？
Design pipeline：
- 資料拉取→ 轉換→ 儲存→ 下游 A/B 分析模組
Scaling：
- 大數據時採用批次（batch job）+ 分區存儲
- 可能需要 incremental load / snapshot + delta