Magic AI SWE New Grad面试题和答案
Magic AI SWE New Grad面试题和答案 (English Translation Coming Soon)
想知道Magic AI这种当红炸子鸡的AI公司，面试到底有多“魔法”吗？
最近刚结束了Magic AI的Software Engineer New Grad virtual Onsite，感觉整个人都被掏空了。不得不说，作为一家B轮就融了超过一亿美金的明星AI Startup，他们家面试还真有点东西，不是那种随便刷刷LeetCode就能轻松搞定的。
网上关于他们家SWE岗的面经少得可怜，大部分都是QA或者PM的，而且流程看起来有点“奇葩”，比如让你看视频找bug什么的。说实话，我一开始也挺慌的，不知道他们会怎么面一个SWE。但真实面下来，感觉更像是一个综合能力的全面考察，既有硬核的Algorithm和Data Structure，也有非常考验思维深度的System Design。
今天就来给大家复盘一下我遇到的几个比较典型的面试题，希望能给后面要面的小伙伴们一些参考。
问题一：实现一个支持多人实时协作的文本编辑器的Backend
这题一上来我就知道不简单，妥妥的System Design大菜。面试官想听到的不只是一个简单的API设计，他更关心的是如何处理多人同时编辑时的数据一致性问题。我当时提出的核心思路是基于Operational Transformation (OT) 算法。踩过坑的人都知道，这玩意儿实现起来细节特别多。我先是解释了OT的基本原理，就是将用户的每个操作（比如插入、删除字符）都转换成一个operation，然后通过一个中心化的server来协调这些operations的顺序和转换，确保所有客户端最终的文本状态是一致的。我还提到了用WebSocket来实现server和client之间的低延迟双向通信，以及如何设计API来处理operations的提交和广播。为了保证系统的可用性，我还补充了关于server端如何做负载均衡和数据持久化的一些想法，比如用Redis来缓存活跃文档的operations，用数据库来长期存储文档内容。整个过程需要不停地画图，把整个系统的Data Flow和架构都讲清楚，非常考验沟通能力。
问题二：给一个字符串，找出其中最长的回文子串 (Longest Palindromic Substring)
这是一道经典的LeetCode Hard难度的题目。虽然是老题，但能很好地考察你的Dynamic Programming功底。我首先给出了一个比较暴力的解法，就是遍历所有子串，然后判断每个子串是否是回文，这个解法的Time Complexity是O(n^3)，显然不是面试官想要的。接着，我提出了用Dynamic Programming来优化。我们定义一个二维数组dp[i][j]来表示从索引i到j的子串是否是回文。状态转移方程是 dp[i][j] = (s[i] == s[j]) and dp[i+1][j-1]。通过这个方法，我们可以把Time Complexity降低到O(n^2)，Space Complexity也是O(n^2)。最后，我还提到了一个更优的解法，叫Manacher's Algorithm，它可以把Time Complexity进一步优化到O(n)，不过实现起来也更复杂。我跟面试官说，在实际工程中，O(n^2)的DP解法在大部分情况下已经足够了，而且代码可读性更好。面试官听了表示赞同，看来他们还是挺看重pragmatic thinking的。
问题三：设计一个高效的Data Structure来存储和查询日志数据
这题的背景是，Magic AI的AI助理会产生大量的用户交互日志，需要一个高效的系统来存储和分析。日志数据有时间戳，用户ID，事件类型等字段。查询需求主要是按时间范围和用户ID来过滤。这题其实是在考察你对不同Data Structure的理解和权衡。我首先排除了直接用关系型数据库，因为写入和查询的量都太大了，可能会有性能瓶颈。我提出的方案是使用类似ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) Stack的思路，核心是利用倒排索引（Inverted Index）来实现快速的全文检索和结构化查询。对于Data Structure本身，我解释了可以用一种基于LSM-Tree (Log-Structured Merge-Tree) 的结构，这种结构对于写操作非常友好，非常适合日志这种持续写入的场景。我还提到了如何根据查询模式来设计索引，比如把时间戳和用户ID作为复合索引，来优化特定查询的性能。这部分我聊得比较多，把之前做过的一个项目的Backend经验也结合进去了，感觉面试官还是比较满意的。
问题四：在一个Binary Tree中，找到两个节点最近的公共祖先 (Lowest Common Ancestor)
又是一道经典的Algorithm题。这题主要考察对树的遍历，特别是DFS (Depth-First Search) 的理解。我先跟面试官确认了几个边界条件，比如节点是否一定存在于树中，节点是否可能是自己。然后我给出了一个基于递归的DFS解法。思路是从根节点开始遍历，如果当前节点是null或者等于要找的两个节点之一，就返回当前节点。然后递归地在左右子树中查找。如果左右子树的返回结果都不为null，说明当前节点就是LCA。如果只有一个不为null，说明LCA还在那个子树里。这个解法的Time Complexity是O(n)，因为最坏情况下需要遍历所有节点。Space Complexity是O(h)，h是树的高度，主要是递归栈的开销。这题不算特别难，但很考验代码的简洁和逻辑的严密性，稍微写错一点就容易出bug。
问题五：你如何看待大型语言模型（LLM）在软件开发中的应用？
这算是一个开放性的问题，没有标准答案，主要是看你对行业趋势的理解和思考深度。我说实话，这个问题我之前还真没怎么系统想过。我现场组织了一下语言，主要从三个方面来回答。第一，LLM可以作为强大的编程辅助工具，比如代码自动补全、生成单元测试、甚至是debug，这可以极大地提高开发效率。第二，LLM可以降低软件开发的门槛，让一些没有深厚编程背景的人也能通过自然语言来构建应用，这可能会改变未来的软件生态。第三，我也提了一些挑战和风险，比如AI生成的代码可能存在安全漏洞，过度依赖AI可能会让工程师丧失底层思考能力，还有就是版权和知识产权的问题。我感觉这种问题，关键是要展现出你的思考是多维度的，既能看到机会，也能看到风险。
总的来说，Magic AI的面试体验还是挺硬核的，对候选人的综合素质要求很高。他们不只是在招一个码农，更像是在找一个能一起解决未来难题的伙伴。面完感觉自己对AI和Software Engineering的理解又深了一层。虽然过程很累，但收获也很大。希望我的这点经验能帮到大家吧，祝各位求职顺利！
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