Cohere SWE New Grad面试题和答案
Cohere SWE New Grad面试题和答案 (English Translation Coming Soon)
想面Cohere的同学看过来！这家公司虽然不像OAI那么出名，但在企业LLM领域也是妥妥的独角兽，能拿到面试机会还是很香的。不过他家面试资料不多，我当时准备的时候也是一头雾水，踩了不少坑。今天就把我热乎的SWE New Grad Virtual Onsite面经分享出来，希望能帮到大家。
说实话，Cohere的面试流程还挺长的，从HR面到最后出结果，我等了快一个月。整个过程大概有四到五轮，包括了Coding、System Design和Behavioral，甚至还有专门的Machine Learning轮。不得不说，作为一家做LLM的公司，他们对ML的理解要求还是挺高的，即使是SWE岗。
下面我挑几个有代表性的问题和大家详细聊聊，都是我真实遇到或者从其他面经里总结出来的精华。
第一个是Coding题，经典的LeetCode Medium难度：找到字符串中最长的不含重复字符的子串。这题算是老朋友了，但面试官会追问各种细节。我的解法是用了一个滑动窗口，配合HashMap来记录每个字符最后出现的位置。当遇到重复字符时，就把窗口的左边界移动到重复字符上一次出现位置的后一位。这个Algorithm的Time Complexity是O(n)，Space Complexity是O(min(m, n))，m是字符集的大小。
第二个Coding题更有意思一些，要求处理一个实时的数据流，去掉里面的重复字符串，但不能把整个stream都存到内存里。这题考察的是对Data Structure的灵活运用。我用了一个Set来存放已经见过的字符串。每从stream里读一个新的字符串，就去Set里查一下，如果不在，就把它加到Set里，然后输出；如果在，就直接跳过。这个方法的Space Complexity取决于stream里不重复字符串的数量，在某些场景下还是挺高效的。
接下来是System Design，这是我的弱项，所以准备了很久。第一题是设计一个像bit.ly那样的短链接服务。我先讲了整体的架构，包括Frontend、Backend和Database。然后重点讲了如何生成短链接，我提了用Base62编码自增ID的方法，这样可以保证生成的链接是唯一的。为了处理高并发，我提到了用Cache来缓存热门链接，减轻Database的压力，还有用Load Balancer来分发流量。面试官还追问了如果两个用户同时输入同一个长链接怎么办，这里需要考虑并发控制和数据一致性的问题。
第二题System Design更偏向ML，题目是设计一个实时的欺诈交易检测系统。我把整个系统分成了几个模块：Data Ingestion、Feature Extraction、Model Inference和Alerting。为了保证低延迟，我建议用Kafka做消息队列来处理实时的交易数据，用Flink或者Spark Streaming来做流式处理和Feature Extraction。模型方面，可以用一些轻量级的模型比如XGBoost或者LightGBM，并且要对Model Inference的过程做优化。踩过坑的人都知道，这种实时系统对延迟的要求非常高，每个环节都要精打细算。
然后是Machine Learning专项问题。有一题是，如果一个LLM的知识截止到某个日期，如何让它能回答这个日期之后发生的事情？这题其实考察的是现在很火的Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术。我的思路是，当用户提问时，先用一个Retriever模块去外部知识库（比如最新的新闻文章）里检索相关的文档，然后把这些文档和原始问题一起作为Prompt输入给LLM，让它基于这些新信息来生成答案。这个方法可以动态地给LLM补充新知识，但挑战在于如何保证Retriever的准确性和处理信息冲突。
最后是Behavioral问题，大家千万别掉以轻心，Cohere非常看重文化匹配度。比如“讲一个你遇到的最大的项目挑战以及你如何克服的”。我分享了之前一个实习项目里，因为数据量太大导致模型训练总是OOM的经历。我通过分析代码，定位到是DataLoader部分实现有问题，每次都把整个数据集加载到内存里。后来我把它改成了按需加载的Data Generator，大大降低了内存占用，最终顺利完成了训练。回答这种问题一定要用STAR原则，把Situation、Task、Action、Result都讲清楚。
总的来说，Cohere的面试难度不小，既考察扎实的Coding和System Design功底，也对Machine Learning有比较深入的要求。准备的时候一定要全面，不能有短板。希望我的分享能给大家一些参考。
最后给大家分享一些我准备面试时用到的资源：
- LeetCode: 经典刷题网站，不多说了，Hard题也要适当刷一些。
- Grokking the System Design Interview: System Design入门经典，一定要吃透。
- Designing Data-Intensive Applications: System Design进阶神书，俗称DDIA，内容很深，但绝对值得一读。
- 各种AI公司的技术博客: 比如OpenAI, Google AI, Meta AI的博客，可以了解最新的技术趋势和研究方向。
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