这是一位用户近期在 TikTok 技术面试中的真实经历，我们全程参与并提供了一对一的实战辅导。从题目拆解、代码思路、表述策略，到项目经验的准备和系统性打磨，每一个回答，都是我们提前为他定制、现场陪练、甚至在面试中实时远程辅助产出的。最后，面试顺利通过。
这次面试的第一部分，是我们提前预判到的一道高频算法题：最大子数组乘积。题面本身不复杂，但对思路的要求非常“TikTok 风格”：你不仅要算对，还得讲清楚为什么不能用套路。
在面试一开始，我们就建议候选人主动提问：“数组中是否可能包含 0？”、“如果全是负数也要输出最大乘积吗？”——这些问题并不是简单的确认，而是向面试官展示你会处理边界情况，有产品意识，而不是刷题机器。这一技巧，我们在面试前多次演练。
随后进入正题，我们主导设计了一个逻辑清晰、表达准确的答题框架：强调这类题不能使用前缀积或单一最大值变量，因为存在负数反转的影响。我们引导他解释：
- 必须同时维护“当前最大值”和“当前最小值”
- 当前元素为负时可能使最小值反转成最大值
- 所以每一步都需要比较三个选项：当前数字本身、乘上当前最大值、乘上当前最小值
更关键的是，我们特别提醒候选人不要写一长串 if 判断，而是通过比较函数把逻辑简化，这样能提升可读性，也体现工程思维。我们甚至在模拟面中演练了多个特殊用例，比如连续 0、多个负数连乘，来确保他能回答面试官的 follow-up 问题。
进入系统设计环节时，面试官问到项目经验。这一部分，其实很多候选人准备得不够深入，讲出来的项目都像在“背简历”。但这位候选人表达得非常扎实——因为项目结构、技术选型、场景描述，都是我们提前帮他梳理过的。
我们围绕他参与过的 AI 推理平台做了完整包装：
- 使用 AWS Lambda (ARM 架构) + API Gateway 处理推理任务
- S3 存储用户上传的模型文件及中间数据
- DynamoDB 做轻量级状态管理，满足低延迟场景
- 用 AWS SAM 实现基础设施即代码，便于跨环境部署
- 为长时间推理任务集成 Step Functions 协调流程
我们指导他突出这套架构的亮点：“无服务器 + 弹性伸缩 + 成本控制”三位一体，契合 TikTok 对大规模分布式系统的核心诉求。
当面试官进一步追问系统故障处理机制时，他能直接举例说明：“如果服务实例 Crash 或进入 CrashLoopBackOff 状态，我们通过 Kubernetes 的状态监听和自定义监控脚本，能秒级检测问题，并通过自动重启和日志推送快速响应。”这整套流程、表达逻辑和技术细节，都由我们提前为他设定好回答模板，并反复训练表达。
甚至在面试过程中，我们还在实时为他支持应对突发问题。当面试官临时让他对比 MD5、SHA-1 和 SHA-256 在页面变更检测中的适用性，我们立刻通过我们的资料库与推理模版，为他提供了三个层次的回答视角：
- 行业通用性：SHA-256 是业界最常用的安全哈希算法
- 抗碰撞性：比 MD5/SHA-1 更能有效识别 HTML 微小变化
- 性能平衡：相较于 SHA-512，SHA-256 性能更合适日常监控
这些不是他凭空想出来的，而是我们在辅导过程中特别强调过的知识点库内容。
此外，还有一个让面试官印象深刻的优化点：我们帮助他将原本基于轮询的 Teams 聊天机器人改造成事件驱动模型。旧方案因为轮询延迟达两分钟，严重影响用户体验。我们建议他：
- 用 Microsoft Graph API 建立 webhook 实时订阅
- 利用 AWS API Gateway + Lambda 安全处理回调
- 完整实现“秒级响应”，并大幅降低了资源消耗
这不光是技术实现，更体现了工程师对系统响应性、用户体验的综合理解。
