Scale AI VO面经
面试经历总结：
面试概览：
我最近完成了一场五轮的onsite面试，涵盖了系统设计、编程、行为问答、实际后端操作，以及与招聘经理（HM）的对话。
详细面试内容：
第一轮：系统设计
设计一个标签化（labeling）API的系统。这个题目之前在讨论论坛上有出现，涉及创建和管理用户可以添加到文本或其他数据类型上的标签的系统。
第二轮：编程
面对一个Richtext结构，例如：
[{'bold': true, 'italic': false, 'text': 'abcd'}, {'bold': true, 'italic': true, 'text': 'efg'}]。第一问：合并相邻且具有相同
bold和italic设置的字典项。第二问：实现一个功能，给定起始和结束索引，切换这段范围内文本的
bold属性。我完成了大约80%的代码，但没有完全完成。
第三轮：行为问题（Behavioral Questions, BQ）
这一轮的体验不太好，面试在一个开放办公室进行，面试官没有预订会议室，整个环境非常嘈杂。
第四轮：后端实际操作（Backend Practical）
使用Google Map API执行一些简单查询。这一轮测试了我的实际编码能力和处理API查询的能力。
第五轮：招聘经理通话（HM Call）
与招聘经理的对话，通常涉及职位细节、团队结构、职业发展机会等方面的讨论。
反思与总结：
整体上，这次面试覆盖了从技术到行为各个方面，对我的全面能力进行了测试。编程题目的复杂性和实际操作的应用展示了面试的高要求。行为问题环节因环境因素有所影响，这提醒我未来面试中可能需要准备应对各种不同的面试环境。
对于系统设计和编程问题，我需要进一步提升在限定时间内完成高质量答案的能力，尤其是在处理复杂数据结构和算法时。
此次面试经历对我是一次宝贵的学习机会，也为我提供了在不同面试环境下调整策略的经验。希望我的总结能对其他求职者有所帮助，祝大家面试成功！
