Writer SWE New Grad面试题和答案
Writer SWE New Grad面试题和答案 (English Translation Coming Soon)
我宣布，面完Writer，我人直接虚脱！这绝对是我面过最长、最让人捉摸不透的AI Startup，没有之一。感觉身体被掏空，不得不说，能坚持到最后的都是勇士。
说实话，开始收到面试邀请的时候，我还是小激动了一下的。毕竟是做企业级生成式AI的独角兽，感觉特别高大上。但整个面试流程走下来，真的是五味杂陈，踩过的坑可能比我写的代码都多。
他们的面试流程感觉不太固定，不同岗位、不同hiring manager风格差异巨大。我综合了下自己和网上看到的一些经验，大概是这么个路数：Recruiter Call -> Hiring Manager面 -> 技术面 (1-2轮) -> Virtual Onsite (可能包含好几轮，甚至有presentation)。整个过程拉得非常长，我从第一轮到最后结束，差不多快一个月了，中间的等待和焦虑，谁懂啊！
好了，吐槽结束，上干货！下面是我回忆起来的一些典型面试问题和我的答案，希望能帮到后面要面的兄弟姐妹们。
问题一：给一个字符串s和一个字典wordDict，判断s是否可以被空格分割成一个或多个字典中出现的单词。这是一个经典的LeetCode Hard题，Word Break。面试官想考察你的Dynamic Programming能力。
我的思路： 这个问题，第一反应可能就是用DFS或者BFS来暴力搜索所有可能性。但踩过坑的人都知道，直接用朴素的递归解法，Time Complexity会非常高，很容易因为重复计算而超时。所以，优化是必须的。一个常见的优化是使用memoization，也就是记忆化搜索，把已经计算过的子问题的结果存起来，避免重复劳动。我当时就是先提出了这个思路。
然后，我进一步引申到了Dynamic Programming的解法。我们可以创建一个DP数组，dp[i]表示字符串s的前i个字符是否可以被成功分割。状态转移方程就是：dp[i] = OR(dp[j] && s.substring(j, i) in wordDict) for j in 0..i-1。这个解法的Time Complexity是O(n^2)，Space Complexity是O(n)。面试官对这个答案比较满意，还追问了下如果字典非常大，有没有优化空间。我说可以把字典存入一个HashMap或者Trie树，来加速查找过程。
问题二：让你设计一个类似Google Docs的实时多人协作编辑器，你会怎么做？System Design题，重点考察你对分布式系统和数据同步的理解。
我的思路： 这题一出来，我就知道不简单。我先跟面试官clarify了几个问题：比如协作人数规模、是否需要支持离线编辑、冲突如何解决等。明确了需求后，我提出了一个基于Operational Transformation (OT) 的方案。OT是解决协作编辑中并发冲突的核心Algorithm。
我画了下图，解释了基本的架构：Frontend会把用户的操作（比如插入、删除字符）转换成一个operation，然后发送到Backend。Backend的Server会接收这些operations，并根据OT Algorithm进行转换，确保所有客户端最终状态一致。这个过程中，每个operation都需要有一个版本号，Server会维护一个全局的版本历史。当Server收到一个operation时，它会和历史记录里的并发operation进行transform，然后再广播给所有其他的客户端。这个过程需要非常小心的处理Data Structure，确保一致性。我还提到了另一种流行的替代方案CRDT (Conflict-free Replicated Data Types)，并简单对比了它和OT的优缺点。
问题三：Writer的核心产品是帮助企业生成高质量的内容，你觉得在技术上会面临哪些挑战？
我的思路： 这是一个开放性问题，考察你对公司业务和相关技术的思考深度。我从几个层面回答了：
- 模型层面：如何保证生成内容的准确性、事实性和逻辑性，避免AI“胡说八道”。这需要强大的模型、高质量的训练数据和精细的fine-tuning。如何根据不同企业的风格和术语进行定制化，也是一个巨大的挑战。
- 工程层面：如何处理高并发的API请求，保证低延迟和高可用性。一个复杂的生成任务可能需要调用多个模型，如何设计一个高效的Backend服务架构，做好服务拆分和资源调度，非常关键。
- 产品层面：如何设计一个简单易用的API和Frontend界面，让用户能够方便地与AI互动、调整生成结果。以及如何建立一套有效的反馈机制，让用户的修改和建议能够反哺模型，形成一个良性循环。
问题四：在你的项目里，有没有遇到过什么重大的技术难题？你是如何解决的？
我的思路： 这是经典的Behavior question，但一定要结合技术深度来回答。我讲了之前一个实习项目里遇到的性能瓶颈问题。当时我们一个处理用户数据的API响应特别慢，我通过profiling和logging，定位到是数据库查询的效率太低，一个复杂的join操作导致了很高的latency。
为了解决这个问题，我首先尝试了优化SQL查询，加了索引，但效果有限。然后我分析了业务逻辑，发现很多数据其实不需要实时计算，可以做预处理。于是我引入了缓存机制，用Redis把一些热门的计算结果缓存起来。对于更复杂的数据，我和mentor讨论后，决定重构一部分Backend逻辑，引入了一个异步任务队列，把重量级的计算放到后台去处理，API直接返回一个任务ID，前端可以轮询查询结果。通过这一系列组合拳，最终把API的响应时间从几秒优化到了100毫秒以内。这个问题主要展示了我的problem-solving能力和系统优化经验。
问题五：你对我们公司有什么问题？
我的思路： 千万别说“我没问题了”！这是你展示对公司热情和思考的好机会。我问了几个问题： 公司目前在技术栈上，Backend主要使用什么语言和框架？对于New Grad有什么样的training和mentor机制？ 我了解到公司在快速发展，那么在工程实践上，是如何平衡快速迭代和保证代码质量、系统稳定性的？ 从长远来看，公司在AI领域的Roadmap是什么？除了现有的产品线，未来有没有探索其他方向的可能？
最后，给要面Writer的同学一个实用清单：
- 简历深挖：对自己做过的每个项目都了如指掌，能从头到尾讲清楚技术细节和你的贡献。
- 算法基础：LeetCode中等和困难难度的题要多刷，特别是Dynamic Programming, Graph (DFS, BFS), Binary Tree相关的。
- 系统设计：准备一两个你非常熟悉的System Design案例，比如短链接、TinyURL、News Feed、或者协作编辑器。
- 公司研究：提前花时间研究Writer的产品、客户和技术博客，面试时能结合他们的业务提问会非常加分。
- 保持耐心：他们流程真的很慢，心态放平，就当是多一次锻炼机会吧。
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