Weights & Biases SWE New Grad面试题和答案
Weights & Biases SWE New Grad面试题和答案 (English Translation Coming Soon)
不得不说，面完Weights & Biases，我整个人都不好了，感觉像是参加了一场极其混乱的派对。这家顶着MLOps光环的明星公司，面试流程简直是一言难尽，说实话，比我之前面的任何一家大厂都随性，让人有点摸不着头脑。
HR小姐姐一会说面试官在开会，一会又说忘了发链接，中间还穿插着各种临时改时间，我一度怀疑他们是不是在对我进行压力测试。踩过坑的人都知道，这种不确定性对求职者的心态是多大的考验。不过，吐槽归吐槽，面试的干货还是满满的，下面给大家复盘一下我遇到的几个核心问题，希望能帮到后面要面的同学。
第一个问题，不出所料，是System Design。面试官让我设计一个类似TinyURL的服务。这个问题虽然老套，但W&B的面试官问得特别细。他不仅仅关心基础的Backend架构，比如如何生成短链接，如何处理高并发的读写请求，还深入到了Data Structure的选择。我当时提出用HashMap来存储长短链接的映射，面试官立马追问，如果数据量巨大，单机的HashMap内存肯定会爆，怎么解决？我提了用分布式缓存，比如Redis，并且对URL进行哈希分片。整个讨论持续了快一个小时，感觉身体被掏空。这个环节对Backend的综合能力要求很高，不仅要懂API设计，还要对分布式系统有深入的理解。
第二个问题，是一个Algorithm题，难度大概在LeetCode Medium到Hard之间。题目是这样的：给一个由'0'和'1'组成的二维矩阵，找到只包含'1'的最大正方形，并返回其面积。这是一个典型的Dynamic Programming问题。我先是给出了一个暴力解法，就是遍历所有可能的正方形，Time Complexity是O((mn)^2)，面试官显然不太满意。在我提示下，我才想起来可以用DP来优化。DP解法的核心是创建一个dp表，dp[i][j]表示以(i, j)为右下角的最大正方形的边长。状态转移方程是 dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1。这个解法的Time Complexity和Space Complexity都是O(mn)。说实话，当时脑子有点短路，差点没想起来，还好最后力挽狂澜了。
第三个问题，深入到了Data Structure的细节。面试官问我，如果要实现一个支持快速插入、删除和随机访问的数据结构，你会怎么选？我当时第一反应是HashMap，但随机访问不是它的强项。然后我提到了ArrayList和LinkedList的组合，但面试官似乎在引导我往更复杂的方向思考。最后我们聊到了Skip List（跳表），这个在很多数据库和分布式系统中都有应用。虽然我只是在理论课上学过，没有实际用过，但还是硬着头皮把它的原理、Time Complexity和Space Complexity都讲了一遍。这个环节真的压力山大，感觉自己像在参加博士资格考试。
第四个问题，是关于API设计。面试官让我设计一套RESTful API，用于管理一个机器学习实验追踪系统。这可以说是W&B的核心业务了。我需要考虑如何创建实验、记录参数、上传模型、查询结果等。我设计了几个主要的Endpoint，比如 POST /experiments, POST /experiments/{id}/metrics, GET /experiments/{id}/artifacts。我们还深入讨论了API的版本管理、身份验证和权限控制。这个环节对Frontend和Backend的交互有很高的要求，你需要站在用户的角度去思考API的易用性。
第五个问题，是一个关于Binary Tree的Algorithm题。题目是“验证一个二叉树是否为二叉搜索树（BST）”。这道题看似简单，但有很多陷阱。我一开始的思路是，对于每个节点，检查它的左子节点是否比它小，右子节点是否比它大。但这个思路是错的，因为它没有考虑到整个子树的范围。正确的解法是，在DFS（深度优先搜索）的过程中，维护一个(min, max)的范围，确保每个节点的值都在这个有效的范围内。这个解法只需要一次遍历，Time Complexity是O(n)。踩过坑的人都知道，BST的定义是全局的，而不是局部的。
第六个问题，是Behavioral Question。面试官问我，你如何看待软件开发中的“Done is better than perfect”？这个问题很开放，没有标准答案。我结合自己做项目的经历，说我认为在快速迭代的创业公司，这句话尤其重要。快速上线一个MVP版本，收集用户反馈，比闭门造车追求完美要有效得多。当然，这并不意味着我们可以牺牲代码质量，而是在质量、功能和时间之间找到一个平衡点。这个环节主要考察你的沟通能力和对软件工程文化的理解。
总的来说，Weights & Biases的面试体验就像坐过山车，流程混乱，但技术问题很有深度，非常考验基本功。他们似乎特别看重候选人对System Design和Data Structure的理解，以及解决复杂问题的能力。虽然过程很折磨，但不得不说，如果你能扛下来，收获还是巨大的。这次面试让我深刻反思了自己在基础知识上的不足，很多看似懂了的东西，其实并没有真正掌握。希望我的这点经验能帮到大家，祝各位求职顺利！
#美国求职 #软件工程师 #面试经验 #newgrad #WeightsAndBiases #MLOps #SystemDesign #Algorithm #DataStructure #LeetCode
