這篇記錄一下今年跟我們學員走完的 Uber Backend SDE2 專案。從 HM 撈到電面，再到 8 月底的四輪 VO，整體難度確實在中高級，coding 高頻+ 設計深度並存。
整個過程我都在旁邊幫他校準思路，coding 部分做結構化提示，system design 部分做方向提醒，讓他保持節奏清晰、邏輯穩定。最後的表現面試官評語非常好，HM 輪也順得出奇。
Timeline
- 7 月初 HM 面試→ 電話面試（縮減版 LRU）
- 8 月底四輪 VO：
- LC 815
- HM deep chat
- LC 269
- System Design：设计一个类似 ChatGPT 的系统（大厂 level）
電話面（縮減版 LRU）
這一輪是非常典型的 Uber 高頻 medium。面試官重視：
- 資料結構組合是否一下說到點上
- 操作複雜度是否明確
- 實現是否 clean，不繞彎路
在準備階段，我幫學員把「Uber 面試官喜歡聽的版本」捋了一遍——也就是 hashmap + double linked list 的最小必要口述模型、常見追問點（並發、eviction policy、thundering herd）、以及哪些點不能講太複雜。
電話面當天我們透過語音提醒方式保持節奏——比如他準備 implement 時，我在旁邊輕聲提示：“先寫 node class，保持方法順序 get → put。”
最後寫得非常順，不超過 15 分鐘拿下。
VO 第一輪：編碼（LC 815 – 多源 BFS）
這類題 Uber 非常喜歡 BFS/graph 方向。
我們在進入 coding 之前就先提醒過學員：Uber 更專注於你的 problem reasoning，而不是直接敲程式碼
於是學員們結構化地把這幾個點講得很清楚：
圖如何建（公車→車站或車站→公車）
BFS 為什麼適合
是否需要訪問去重
時間複雜度 O(N + M) 的解釋
在他講到 third step 的時候，我透過語音提示補了一句讓他問面試官：“這裡按 bus-level 還是 stop-level build graph，你有沒有偏好？”
這句話非常關鍵，讓整個交流變得更自然，也讓面試官覺得你是「與面試官合作解決問題」的那種工程師。
程式碼部分寫得乾淨，測試用例過得很穩。
VO 第二轮：HM 深聊
這一輪主要是看思考方式、團隊協作、對業務的理解是否紮實。
我提前幫他做了兩次 mock，把 Uber HM 常問的幾類：
- 如何主導複雜問題拆解
- 如何推動跨團隊合作
- 如何做決策權衡
- 如何向非技術人解釋技術
都訓練了一遍，尤其是「故事講到具體可落地」 這個點。
他最後在 HM 面前講的例子非常工程化，從 impact → bottleneck → solution → metric，一套下來 HM 明顯滿意。
VO 第三輪：編碼（LC 269 – 硬拓樸）
這題難度不低，非常考察：
- 如何從字串關係建立有向圖
- 如何確定 invalid 情況（prefix edge case）
- Topological sort 的口述穩定性
學員當時進房間時有點緊張，我透過語音輕輕提醒：“先別想代碼，先畫示例，再說圖怎麼建。”
這句話非常關鍵，把他的節奏穩住了。
整輪下來，他的思路講得非常像「成熟 backend 工程師」的版本：
- 建圖→ 入度數組→ BFS
- prefix invalid 的检查
- 多答案時是否需要處理
面試官基本上沒有質疑他的邏輯。
VO 第四輪：System Design（設計類似 ChatGPT 的系統）
這是最關鍵的一輪，也是 Uber 最重視的一輪。
我們在準備階段直接按 Uber/Meta 等級系統設計 的標準給他做了四次強化 mock，包括：
- 需求確認（使用者輸入形式、回應延遲目標、同時規模）
- 請求路徑推演（API→閘道→編排→模型服務→快取→特徵儲存）
- 高可用，高一致性怎麼取捨
- 成本意識（LLM 推斷的成本）
- P95/P99 latency 怎麼拆解
- Scalability 怎么扩
到正式面試那天，他整套流程都講得非常 solid：
他當時對面試官講的主線大概是：
- API 和請求結構先定義，明確 sync vs async
- Inference server 如何分片/ 分模型權重
- Token streaming 的實作方式
- Model server 前加 queuing & batching 提升吞吐
- Cache（embedding / previous conversation context）怎么做
- 瓶頸：GPU 飽和度、上下文長度、負載波峰
- 解決方案：動態批次、多叢集、故障轉移
整個 45 分鐘他完全主導節奏，面試官問的每個追問都能順著推下去。
我只在他確認 requirement 時輕聲提醒了兩句話：「提一下 P99 latency target」、「問一下 multi-region」。
這兩句問出來以後，面試官的態度明顯變得積極很多。
Programhelp 面試輔助· 實戰式通關支持
這次 Uber SDE2 的案例，其實就是我們日常帶學員的典型方式：不是簡單給答案，而是對標大廠面試官的真實聽覺習慣，把學員的表達、節奏、決策過程一起調到工程師水準。 VO 現場我們更重視你的節奏與落點，保證回答不發散、不卡殼，整體呈現成熟工程師的思考方式。整個流程都無痕、穩妥、安全。如果你也在準備同類大廠面試，可以告訴我崗位和進度，我會依照你的狀況給出最適合的方案。
