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。
Karat 的面试整体是一种 structured but friendly 的感觉，节奏明确，也讲逻辑。不同公司会选择不同的面试考点和结构，但是以下这种情况最为常见：整个面试差不多持续一个小时，分成三大块：10 分钟的自我介绍，20 分钟的 system/infra 场景问答，最后是 30 分钟的 coding。插入一句：karat 的面试官的技术能力深浅不好判断，但是识别cheating behavior极为严格，比如任何可疑的眼神活动都会被flag，从而导致被挂。
回到正题，刚开始那 10 分钟其实挺轻松，面试官让先简单介绍一下自己，比如说：“Tell me a bit about your background and recent projects”。可以大概讲一下最近在做的项目、技术栈，还有一些自己感兴趣的方向。这个阶段更多是拉近距离，面试官主要是 warm-up，不会特别刁钻。
接下来是比较硬核的部分，就是 5 道 system design or infrastructure related questions。和传统那种画系统架构图不太一样，这一部分是需要快速反应的现场分析题。比如有一道题：“A web service is running slow — what are the possible reasons and how would you troubleshoot it?” 考的是 end-to-end latency analysis 的能力，需要考虑 network、I/O、DB、cache、thread pool、甚至 upstream 的依赖。
还有一道题是关于升级一个视频分享系统来处理将来不断增加的流量，而且要“within a limited budget”。你可以讲几方面的考量，比如 CDN 的优化、是否可以做 transcoding offload、冷热数据分离，等等。整个问答环节其实更多是看你 how you think, 而不是你说的答案多完美。用他们的话说就是 We care more about your reasoning process than the solution itself.
接着就进入 coding 环节了，这一部分一共两道题，面试官提醒：“You’ll need to talk through your approach before you code — otherwise we won’t count it.” 所以别一激动就直接写代码，这点非常重要。