今年的 VO 一般四轮，可能一天或者拆成两天。前三轮来自 hiring team，最后一轮是 Bar Raiser。技术轮基本是半小时 BQ + 半小时 Coding，而 BR 轮大概率全程 BQ。面完一周内出结果。

下面把我们陪跑的一位学员刚走完的真实面经还原出来，每一轮问了什么、coding 长什么样、follow-up 往哪个方向追，全部拆开讲清楚。

第一轮：广告平台 SDE（BQ + Coding）

面试官来自目标组，开场自我介绍后直接切入 BQ。

• BQ1：讲一次你主动发现项目风险并推动解决。
  学员讲了实习期间发现推荐服务缓存命中率持续下降，预判线上延迟会暴涨，主动拉数据分析并推动团队优化缓存策略。面试官追问了很多细节，包括具体数据指标、如何说服 lead、最终收益。

• BQ2：讲一次与 teammate 出现技术分歧的经历。
  不仅追问双方方案的优劣，还问如果最终事实证明自己错了会怎么处理。这类问题很考 ownership 和反思能力。

Coding：Promotion Eligibility Service

业务背景：平台会定期推出各种促销，用户可能同时参与多个活动。系统需要支持用户加入活动、退出活动，以及查询当前参与了哪些活动，同时还要能快速统计某个活动覆盖了多少用户。

基础实现就是 HashMap + HashSet 的组合。写完基础功能后，面试官开始一连串 follow-up：

• 如果活动数量达到几十万怎么办？

• 如何实时显示参与人数最多的前十个活动？

• 怎么防止同一用户被重复加入活动？

这些追问考的是数据结构选型（堆、有序结构）和扩展性，不是在原代码上修修补补就能混过去的。

第二轮：BQ + Coding

这轮 BQ 围绕 Deliver Results。让讲一个时间特别紧张但最终成功上线的项目。面试官不太关心项目本身，反而一直追问决策过程：为什么优先做某些功能、为什么放弃另外一些、如果时间再砍一半会怎么做。

Coding：Vendor Contract Registry

公司维护大量供应商合同，需要支持新增、删除、更新合同状态，以及查询某个供应商当前有效合同数量。基础版本写完后，继续讨论扩展：

• 如何快速找到未来三十天即将到期的合同？

• 如何处理自动续约合同？

• 多个运营人员同时修改同一个合同时，怎么保证数据一致性？

面试官对代码实现看得没有第一轮那么细，但花了大量时间讨论数据结构选型和复杂度分析，明显在考察工程思维和并发意识。

第三轮：Bar Raiser（纯 BQ）

这一轮完全没有代码，整整四十五分钟的深度行为面试。

• 第一组问题：讲影响最大的一个项目。

• 第二组问题：讲一次失败经历。

• 第三组问题：讲一次 Ownership 的例子。

每个 story 都被深挖十分钟以上。讲失败经历时，面试官不仅问失败原因，还追问为什么当时没提前发现问题、团队有没有提出过不同意见、事后具体采取了哪些改进措施。讲 Ownership 时则不断追问哪些工作原本不属于你的职责范围，为什么决定主动承担。整轮下来感觉更像在验证你“怎么做事的底层逻辑”，而不是验证你会不会写代码。

第四轮：BQ + Coding + AI 话题

• BQ1：讲一次快速学习新技术并完成交付的经历。

• BQ2：需求发生重大变化后如何调整项目计划。

Coding：Return Request Processing System

电商平台每天收到大量退货申请，系统需要支持创建退货单、取消退货单、查询用户历史退货记录，以及统计某个商品当前未处理的退货数量。这也是一个典型的 CRUD 类业务题，但数据量一大，面试官就开始追问如何做索引、如何优化查询、如何处理并发取消。

最后专门聊了十分钟 AI。面试官问平时是否用 Cursor 或 Claude，如果 AI 给出了一段复杂代码会怎么验证其正确性，有没有遇到过 AI 给出的方案看起来合理但实际上存在逻辑漏洞，最终是怎么发现问题的。这部分回答得好，非常加分。

亚麻现在的面试，真的不能再纯靠刷题了

从这波面经能明显感觉到，亚麻的 coding 题越来越“去算法化”，更贴近真实业务系统，follow-up 也更看重你的设计决策和扩展能力。而 BQ 轮强度拉满，Bar Raiser 那一关如果 story 准备不深，很容易被连续追问打穿。

这位学员之所以能四轮全程稳住，是因为在面试前我们把每一轮的 BQ story 拆开练过，coding 部分的 follow-up 也提前推演到了并发和分布式。你在面经里看到的这些追问，他在模拟里基本都见过一遍，现场才能心态不崩。

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