OfferForge 导师 Dr. W. — 博士毕业，前 FAANG Senior MLE。研究方向为大规模分布式机器学习系统，曾在顶级国际学术会议发表多篇论文。负责团队学术方向把控与 MLE 面试辅导。
OfferForge 导师 Dr. S. — 前大厂 Senior SDE，精通分布式系统与大规模数据处理。曾在顶级技术会议发表多篇技术报告，专注于系统可扩展性与可靠性。负责课程体系设计与 System Design 面试辅导。
OfferForge 导师 Dr. L. — 前大厂 Senior SDE，深耕分布式系统与微服务架构。在服务治理、事件驱动架构方面有丰富实战经验。负责求职策略制定与 SDE 面试辅导，已帮助多位候选人斩获 Senior 级别 Offer。
在 Google、Meta、Amazon、Stripe、Databricks、Uber、Snowflake、Pinterest 和 Atlassian 这些大厂中，SDE Intern 面试的流程大体相似。通常从简历筛选和 Recruiter 初步沟通开始，确认candidates的项目背景和技术栈。随后是 OA 阶段，多数通过 HackerRank 或公司内部平台进行，考察算法和数据结构的掌握程度。进入技术面试环节后，一般会有一到两轮编程题，少数公司会加上系统基础知识或者简化版system design。最后几乎都会有BQ，用来判断culture fit和沟通能力，特别是 Amazon 和 Atlassian 这样文化色彩很浓的公司。拿到 offer 后，部分公司还会有team match的阶段，决定candidate最终在哪个组工作。
Google 的面试环节比较经典，重点放在数据结构与算法。常见题型包括Graph的遍历、Tree的操作、DP以及堆和优先队列等。难度通常在中等到偏难的水平。面试官更看重思路清晰和复杂度分析，代码是否规范以及边界条件是否覆盖。候选人需要主动提问和clarify需求，避免因误解题意而失分。Google 的等待周期有时较长，从面试到收到结果需要几周时间。
Meta 对intern的技术面试主要集中在 LeetCode 中等题，题型涵盖linked list、字符串处理、矩阵遍历等。每轮时间通常是四十五分钟，需要在有限时间里完成两题。除了纯粹的算法题，Meta 偶尔会针对 Production Engineer 或 Infra 相关岗位加入操作系统或系统基础的followup question。Meta 还很强调culture fit，面试过程中会围绕 ownership、move fast 和 dealing with ambiguity 等价值观展开。BQ环节里，candidate 需要展示主动性和应对不确定性的能力。
Amazon 的流程与其他公司类似，但最显著的特点是LP的考察。面试官都会围绕十四条领导力原则提问。技术题难度多在中等，涉及array、hash table、tree和动态规划。BQ题在 Amazon 面试中占据极大比重，候选人需要准备一整套 STAR 框架的故事来呼应领导力原则。Amazon 的 OA 题型往往还会附带选择题。
Stripe 的面试与其工程文化高度一致，更偏向实际工程问题。除了常见的算法题，Stripe 也会给出带有实现细节的题目（Integration Round），比如解析 HTTP 请求、处理 JSON、或者写一个小型的数据验证模块。面试官通常nice，注重沟通与协作的气氛。Stripe 在意candidate是否能写出可维护、可运行的代码，不是很在乎时间复杂度的优化。相比纯粹的算法训练，更适合提前准备实际应用型题目。