1. Code Question 1 A product manager at Amazon wants

整个面试时长一个小时出头，节奏紧凑，三部分问题紧扣业务需求、技术细节和基础实现。题目表面不难，但细节杀人，尤其在你略懂领域知识的前提下。让我印象深刻的是，这场面试不像通用算法岗那样纠结难度，而是很在意你是不是“真正懂业务 + 能落地”。 第一个问题可以明显看出是从他们当前项目中抽象出来的任务设计。 题目一：面对医生写的 MRI 报告（多为自由文本且上千字），你会如何处理以下两个子任务？ 这个问题不只是问你怎么“做 NLP”，而是在考察你能不能理解医疗领域文本的结构复杂性，并选择合适的建模策略。 我先拆解了文本特点：医生报告不规范、无固定模板、术语丰富、信息密度高，还常带复查信息，甚至有上下文跳跃（比如“相比上次扫描略有改善”）。

从接到腾讯面试通知的那一刻起，我就知道这将是一场比以往更深入的技术交流。不同于简单地问项目、问基础知识，这一场更像是一场“技术取向的探探”——面试官试图搞清楚我究竟是谁，我想往哪里去，我值不值得进腾讯的体系。 面试是在一个晚上进行的，面试官上来就相当直接地切入了主题。他一边确认我今年毕业的身份，一边扫了一眼我的简历，说：“你之前做过一些 API 开发的事情，对吧？怎么没继续往 AI 方向发展？” 我知道这是个价值观和方向上的问题，而不只是技术履历的问题。于是我坦白说，其实我对 AI 本身并没有排斥，甚至有过一些相关的实践，但相比之下，我更偏好系统层面、偏底层的开发工作。AI 这几年热得离谱，但我看到的更多是资本推动下的热度，而不一定是长远稳定的技术沉淀。相反，底层系统开发虽然不出风头，却是支撑整个生态的地基。

Microsoft, as one of the world’s top-tier technology companies, selects

微软作为全球顶尖的科技公司之一，对软件工程师的选拔严谨而系统。无论你是应届生还是有经验的开发者，了解微软的面试风格、刷对题目、掌握系统设计思维都是通关的关键。 我们CSOAHELP归纳总结了过去微软的一些高频面试题助您通过面试~ 也可以使用csoahelp面试辅助服务，不刷题轻松进大厂 🔍 面试结构 微软的技术面通常分为以下几个环节： 微软高频真题一览 📌 题目 1：链表表示的十进制数转任意进制

这是一场 Airbnb 数据科学岗位的技术面试。形式是共享屏幕 + 实时 coding，30 分钟，题目不长，却考得很细。CSOahelp 面试辅助实时协助而是全程在候选人屏幕后方，针对每一步做实时提示、逻辑梳理和语言反馈，确保发挥稳定、节奏流畅。 面试题目的原文是这样的： 面试官没有进一步说明数据量、缺失比例或字段类型。题目看似开放，其实考验的是对数据直觉、特征理解、逻辑层次的表达能力。而最关键的是：你能否在

Time: Early July 2025Format: Amazon VO Round 2 (Virtual Onsite)Platform:

2025年7月 | Amazon VO 第二轮 | 面试平台：Chime题型：Binary Search on Array

以下来自于我们CSOahelp真实客户的面试记录，CSOahelp面试辅助老师全程提供解题思路、Follow up 以及详细完整代码； 不用刷题轻松进大厂。 这一轮是 Amazon Virtual Onsite（VO），题目偏实用类，重点考察字符串操作、边界处理和实现稳健性。 面试官一上来就给出了需求，不绕弯子： “Write