Runway SWE New Grad面试题和答案
Runway SWE New Grad面试题和答案 (English Translation Coming Soon)
Runway面试经验分享，新鲜出炉的SDE New Grad面经！
总共4轮面试，历时5个小时，全程Virtual Onsite，感觉身体被掏空… Runway不愧是AI视频生成的当红炸子鸡，面试流程也是相当紧凑和硬核。下面就来给大家详细扒一扒，希望能帮助到后面想冲这家的小伙伴们！
第一轮：Recruiter Screen (30分钟)
这一轮主要是跟Recruiter聊聊天，了解一下你的背景和求职动机。常规问题，比如“为什么对Runway感兴趣？” “你对AI视频生成有什么了解？” “你未来的职业规划是什么？”等等。说实话，这一轮没什么难度，只要你对Runway有基本的了解，表达出你对这家公司的热情和向往，基本都能过。不过，Recruiter小哥人超好，还给我介绍了很多公司文化和福利，让我对Runway的好感度瞬间拉满！
第二轮：Technical Phone Screen (60分钟)
这一轮是正经的Coding面试，面试官是一个很资深的工程师。先是简单聊了聊我简历上的项目，然后就开始做题。题目是LeetCode Medium难度的，具体题目就不透露了，但考察的知识点主要是Data Structure和Algorithm。我用的是Python，面试官要求我边写代码边讲解思路，写完之后还要分析Time Complexity和Space Complexity。整个过程还是挺紧张的，好在最后磕磕绊绊地把题目做出来了。面试官还追问了一些follow-up Questions，比如“如果输入的Data量非常大，你的Algorithm应该如何优化？” “如果要求你用不同的Data Structure来解决这个问题，你会怎么做？”
第三轮：Virtual Onsite (3小时)
这一轮是重头戏，总共3个小时，包含3个部分：
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System Design (60分钟)
面试官让我设计一个类似YouTube的视频分享网站，需要支持视频上传、转码、存储、分发等功能。我从Backend和Frontend两个角度分别阐述了我的设计思路。Backend方面，我主要讲了如何用Microservices架构来搭建整个系统，如何用Distributed Storage来存储海量的视频数据，以及如何用CDN来加速视频分发。Frontend方面，我主要讲了如何用React来构建用户界面，如何用Video.js来实现视频播放器，以及如何通过API与Backend进行交互。面试官在我讲的过程中会不断提出问题，比如“你的System如何保证高可用性？” “你的API应该如何设计才能保证安全性？” “你的Database应该如何设计才能支持高并发的读写请求？”
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Coding Challenge (60分钟)
这一轮又是Coding，题目比上一轮难一些，是LeetCode Hard难度的。考察的知识点是Dynamic Programming。这道题我之前没做过，所以一开始有点懵。我先跟面试官沟通了我的初步想法，然后一步一步地优化我的解法。中间卡壳了好几次，好在面试官给了一些提示，最后总算是把题目做出来了。不得不说，Runway的面试官都很有水平，他们不会直接告诉你答案，而是会引导你去思考，让你自己找到解决问题的方法。
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Behavioral Questions (60分钟)
这一轮是跟Hiring Manager聊天，主要考察你的软技能和团队合作能力。问题都比较常规，比如“你遇到过的最大的技术挑战是什么？” “你是如何解决团队冲突的？” “你为什么认为自己适合Runway？”等等。我感觉这一轮主要是看你跟团队的culture fit如何，所以只要真实地表达自己，展现出你的热情和积极性，应该就没什么问题。
第四轮：Hiring Manager-Final Round (30分钟)
这一轮是和招聘经理的最终面试，主要是一些行为问题和一些关于我之前项目的深入探讨。他问了我一些关于我在团队合作中遇到的挑战，以及我是如何解决这些问题的。我们还讨论了一些关于AI在视频生成领域的未来发展的看法。整个过程更像是一次轻松的聊天，而不是一场严肃的面试。
面试问题和答案
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讲一下你对Runway的产品和技术的理解。
答案：Runway是一家专注于AI视频生成的公司，他们的产品可以帮助用户通过简单的文本描述来生成高质量的视频。他们的技术核心是Generative Adversarial Networks (GANs) 和Diffusion Models。GANs通过一个生成器和一个判别器的对抗训练来生成逼真的图像和视频，而Diffusion Models则通过一个逐步去噪的过程来生成高质量的样本。Runway的产品在电影、广告、游戏等领域都有广泛的应用，是一个非常有前景的领域。
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设计一个可以支持大规模用户实时在线剪辑视频的系统。
答案：这是一个典型的System Design问题。我会从以下几个方面来考虑：
Architecture：我会采用Microservices的架构，将视频处理、用户管理、项目管理等功能拆分成不同的服务。这样可以提高系统的可扩展性和可维护性。 Video Processing：对于实时视频剪辑，我会采用分块处理的方式。将视频分成小块，每个小块的剪辑操作都可以在独立的服务器上进行，这样可以大大提高处理效率。对于视频的转码和渲染，我会使用GPU服务器来加速。 Storage：我会使用像Amazon S3这样的对象存储来存储原始视频和剪辑后的视频。对于用户的项目文件和元数据，我会使用像PostgreSQL这样的关系型数据库来存储。 Real-time Collaboration：为了支持多人实时协作，我会使用WebSocket来实现客户端和服务器之间的双向通信。当一个用户对视频进行剪辑时，操作会实时同步到其他用户的客户端。
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给你一个字符串，找出其中最长的回文子串。
答案：这是一道经典的Dynamic Programming题目。我们可以用一个二维数组
dp[i][j]来表示字符串s从索引i到j的子串是否是回文串。状态转移方程是：dp[i][j] = (s[i] == s[j]) and dp[i+1][j-1]。我们可以通过遍历所有长度的子串来填充这个dp数组，并记录下最长的回文子串。这个Algorithm的Time Complexity是O(n^2)，Space Complexity也是O(n^2)。 -
讲一下你对RESTful API的理解。
答案：RESTful API是一种基于HTTP协议的API设计风格。它的核心思想是将所有的事物都看作是资源，每个资源都有一个唯一的URI。客户端通过HTTP的GET、POST、PUT、DELETE等方法来对资源进行操作。RESTful API的优点是简单、易于理解、可扩展性好。它也是目前Web开发中最主流的API设计风格。
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你如何看待AI在创意领域的应用？
答案：这是一个开放性问题，没有标准答案。我认为AI在创意领域的应用是一个非常有前景的方向。AI可以帮助创作者提高效率，降低门槛，让更多的人能够参与到创作中来。比如，Runway的产品就可以让不会视频剪辑的人也能够轻松地创作出高质量的视频。当然，AI也带来了一些挑战，比如版权问题、伦理问题等等。但我相信，只要我们能够合理地利用AI，它一定能够为创意领域带来更多的可能性。
总结
总的来说，Runway的面试还是很有挑战性的，对候选人的技术能力和综合素质要求都很高。如果你想冲这家公司，建议你一定要刷好LeetCode，尤其是Dynamic Programming和Graph相关的题目。System Design方面，要多看一些经典的案例，比如设计Twitter、YouTube、Netflix等等。Behavioral Questions方面，要提前准备好自己的故事，展现出你的热情和积极性。最后，祝大家都能拿到心仪的Offer！
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