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 的面试与传统的大厂流程略有不同。最常见的形式是全程大约 60 分钟，其中前 20 分钟是 system design 快问快答，后 30-40 分钟是 实战 coding。与 Meta 或 Stripe 那种深度系统设计不同，Karat 的 system design 部分并不要求画架构图，也不考察复杂的分布式设计能力，而更像是针对候选人基础架构意识、debug 能力和 scalability 思维的一系列高频八股题。答题的关键在于：抓住关键词，让面试官听出你理解背后的设计原则，而不是讲太多细节。（另外，karat 面试官对于 AI cheating 非常敏感，一不小心就会被 flag）
这部分共有五个问题，类似于 rapid-fire round，要求在短时间内迅速给出思路。重点是命中考察点，比如 logging、caching、indexing、queue、retry mechanism 等。
题目描述：一个系统用来发送电子邮件通知，但部分邮件丢失，日志中也没有记录，如何找出这些丢失的邮件？
答题思路：先提到 idempotent send 机制 和 logging + audit trail，再说明可以通过 delivery receipt 或 message queue offset 对比找出遗漏部分。面试官想听到的关键词包括 “retry queue”、“dead-letter queue”、“event sourcing”。
题目描述：为一个拥有数百万商品的电商平台设计搜索功能，要求高并发下依然稳定快速。