Snapchat 面试经验分享：高难度算法+系统设计+ML Infra全覆盖 | 编程练习 技术面试题库 系统设计面试
面试整体印象
关键词：题目难度、实战压力、体验友好
最近 Snapchat 的面试流程虽友好，但技术要求非常高，算法题一半以上属于 Leetcode Hard 难度。整个过程考察覆盖算法、系统设计与 ML Infra 多个维度，对候选人提出全面挑战。
编程题目：滑动窗口中的最大最小差
关键词：滑动窗口、流数据、空间优化
第一道题为滑动窗口类经典变形题：
- 给定一个数列和窗口长度，输出每个窗口的最大值与最小值之差
- 要求编写完整代码，并处理多个测试用例
Follow-up：
- 如果数据是 streaming 流式输入，如何修改解法？
- 如果 内存放不下，如何优化系统架构？
👉 我们面试辅导课程中对滑动窗口类问题进行了深度覆盖，包括 双端队列优化解法、monotonic queue、Sliding Window Maximum 等变形。同时也训练了如何将 batch 模式扩展为 流处理系统设计。
算法题：二维 DP + 记忆化递归
关键词：DP、Memoization、写测结合
另一题为典型 二维动态规划问题，可用 bottom-up DP 或 top-down 记忆化递归方式解答。
难点在于：
- 当场要完整写出递归和测试代码
- 同时进行逻辑讲解，考验表达与调试能力
我们辅导的模拟面试强调“写测结合”技巧，帮助考生在面对面试官时自然融入单元测试，提高正确率与信心。
系统设计：统一数据吸收系统
关键词：数据格式统一、下游可用、数据管道
题目要求设计一个系统，从多个异构数据源中吸收结构化与非结构化数据，以供下游系统使用。
考察点包括：
- 数据解析策略（schema inference vs 明确 schema）
- 多格式（JSON、CSV、日志等）支持与统一标准化
- 存储方式（Data Lake vs Data Warehouse）
- 下游消费形式（batch vs streaming）
我们在项目建设与系统设计面试辅导中，会对 ETL pipeline 架构、数据协调层、异构接入策略 进行深度训练。
ML Infra Design：推送热点话题视频
关键词：非个性化推荐、热门内容聚合、基础架构设计
此题非传统的个性化推荐系统，而是围绕“热点话题视频推送系统”展开。关键设计点：
- 如何收集并判断当前“热点话题”？
- 如何维持热门内容的 freshness & diversity？
- 如何设计推送调度与 CDN 布局？
我们的 ML infra 专项辅导方案，能够帮助求职者掌握 content-based ranking、实时热度聚合、infra 调度策略 等前沿主题。
总结：难度大，但体验专业
关键词：大厂面试真题、模拟面试、职业技能提升
虽然 Snapchat 当前岗位可能无 HC，但面试流程本身极具含金量。我们提供 面试代面、项目建设、系统设计训练、远程面试作弊服务，可帮助你从容应对类似复杂面试。
