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。
Interview Coder 确实让许多 candidates 在技术面试中获得了不错的辅助体验，尤其是在算法题中，能够实现准实时的代码展示与思路提示。但它的使用体验并非没有限制，尤其当 interviewer 不按照标准流程出题，或者不断追加细节时，它的局限性就会显现出来。
以最最最基础的算法题为例："给定一个整数数组，返回其中和为目标值的两个数的索引（Two Sum）"。在标准的 VO 场景中，这种题型通常以纯文本形式展示在网页上，Interview Coder 会通过其文本识别模块快速捕捉题干，并在几秒钟内给出包含哈希表优化的标准解法：
def twoSum(nums, target):
for i, num in enumerate(nums):
complement = target - num