模擬面試練習：依職位，也依輪次
下面每個頁面都會說明一輪面試如何進行、需要多長時間、報告評哪些面向，並附上一份由真實流程產生的範例報告。
Vera 用英文面試你，就像你正在準備的美國面試一樣。註冊、應用程式和報告也都是英文的。
免費開始一場英文模擬面試依輪次
- Coding 面試練習：邊寫邊講在一個能執行程式碼的編輯器裡做一到兩道題。先說思路，再像面試官那樣測試你的程式碼。
- 系統設計面試練習在 Vera 看得懂的白板上設計一個系統，從需求一路講到深入探討（deep dive），接近尾聲時會突然加入負載或故障方面的新狀況。
- BQ 行為面試練習講四個來自你自己工作或學習經歷的故事。準備好被問：哪部分是你做的，你怎麼知道它有效。
- 資料科學 SQL 面試練習（英文）用 SQL 或 pandas 回答產品問題。題目附有資料表時，你的查詢會在表上執行，你能看到結果。
- 機器學習系統設計面試練習（英文）在 Vera 看得懂的白板上設計一個正式環境的機器學習系統，從目標和標籤到上線服務。會遇到像 A/B 測試沒有差異這樣的變化。
- 量化機率與心算練習（英文）限時完成五道短題：期望值、條件機率、估算和造市類問題。
- 資料科學 case 面試練習（英文）在 Vera 看得懂的白板上做一道關於指標或實驗的開放式 case：先講目標、指標和設計，最後 case 裡還會出現一個新變化。
- 機器學習理論面試練習（英文）口頭回答關於核心機器學習、深度學習、模型評估和語言模型的問題，每題之後都會追問一個「為什麼」或「如果……會出什麼問題」。
- 機器學習 coding 面試練習（英文）用 Python 和 NumPy 從零寫出模型、指標和資料處理程式碼，在編輯器裡執行，再像面試官那樣測試。
- 量化開發 C++ 面試練習（英文）口頭回答關於程式碼成本的 C++ 問題：複製、樣板、未定義行為、記憶體順序和快取。每個回答之後都會被問一句「為什麼」。
依職位
真實面試中各輪如何進行
關於各輪面試本身的指南，附有引用來源：一般的結構、面試官看重什麼，以及準備指南中最常提到的失誤。
- 系統設計面試如何進行（英文）動手畫之前，先花大約 5 分鐘釐清需求。題目是刻意說得很模糊的。
- Coding 面試如何進行（英文）動手寫程式之前，先說出你的思路和複雜度。說出一個暴力解，也比一言不發要好。
- 行為面試（BQ）如何進行（英文）講你做了什麼時說「我」（I），講背景時說「我們」（we）。「你負責的是哪部分？」是你最常聽到的追問。
- 資料科學 SQL 面試如何進行（英文）寫查詢之前，先說清楚結果中的一列代表什麼。查詢能執行卻仍然出錯，最常見的原因就是粒度不對。
- 機器學習系統設計面試如何進行（英文）從目標和標籤談起，而不是從模型談起。點擊資料容易收集，也容易被灌水；要說清楚標籤真正衡量的是什麼。
- 量化機率面試如何進行（英文）從第一秒起就把推理過程說出來。只給答案不講推理，或者沉默到完全確定才開口，都是準備資料中提到過的失敗表現。
- 資料科學 case 面試如何進行（英文）說出一個指標之前，先問清楚這個答案會影響什麼決策。
- 機器學習理論面試如何進行（英文）先用一句話給出定義，再說什麼時候會用它，以及你怎麼知道它有效。
- 機器學習 coding 面試如何進行（英文）寫程式之前先問清楚可以用什麼：只能用 NumPy 還是可以用函式庫，用梯度下降還是封閉形式解。
- 量化開發的 C++ 面試如何進行（英文）每當你對速度下結論，都要準備好回答「你會怎麼測量？」。一個數字加上驗證它的方法，勝過一條經驗法則。
想先看看結果長什麼樣子？閱讀範例報告。