DoorDash 面试攻略：真题解答与OA面经
DoorDash 的面试流程通常始于仔细筛选简历，重点考察相关经验和技术能力。通过简历筛选的候选人会被邀请参加在线编程测试（Online Assessment, OA），这主要评估编码功底和解决问题的能力。
成功通过 OA 的候选人会进入电话面试环节，通常有一到两轮。这些初步的电话沟通（时长约 45 分钟，有时会有一次 30-45 分钟的初步筛选电话）旨在评估候选人的基本技术能力、问题解决技巧，并初步考察其与团队及文化的契合度。面试内容可能包括实时编程题，有时也会涉及系统设计基础（具体取决于职位要求），候选人需要清晰地阐述思考过程。
电话面试通过后，候选人将进入现场面试（Onsite Rounds），通常包含四到六轮不等。现场面试环节难度较高，全面评估候选人的技术实力、适应和创新能力，以及与公司文化的契合度。这些面试涵盖多个方面：编程面试侧重算法和数据结构；系统设计面试考察可扩展性和架构能力；行为面试则通过过往经历了解候选人的合作能力以及是否符合 DoorDash 的价值观。整个现场面试过程结构清晰，旨在全面评估候选人的技能和潜在价值。
技术岗类型
软件工程师
岗位职责：负责设计、开发、测试和维护支撑 DoorDash 核心业务的各种系统和服务。
面试考察技术点：数据结构与算法（核心）、系统设计（中高级）、编码能力、面向对象编程 (OOP) 原则，测试。
数据科学家
岗位职责：收集、分析和解释海量数据，发现趋势和洞察，构建预测模型，将数据洞察转化为实际的业务成果。
面试考察技术点：数据分析与建模、数据可视化(Tableau, Looker, Chartio)、编码能力。
产品经理
岗位职责：负责定义产品愿景和策略，规划产品路线图，撰写详细的产品需求文档，并与工程师紧密合作，确保产品按时高质量地交付。
面试考察技术点：产品策略、产品设计与用户体验、技术栈理解、数据分析能力，项目管理经验。
技术面核心关注领域
在 DoorDash，建议你着重提升深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）这两种算法的技能，它们是特别突出且常见的考点。公司也非常青睐基础数据结构与算法（Basic DSA）和高级数据结构（Advanced Data Structures）。
在准备这些领域时，请记住，与高级数据结构相关的问题出现频率相对较低，但它们偶尔的出现可能会带来独特的挑战。理解这种问题分布的细微差别，可以帮助你进行更有策略的准备，让你对面试中可能遇到的问题有所预期，并展示你在解决问题时的适应性和敏锐度。
| 技术考察点 | 面试中的占比 |
|---|---|
| 杂项(Misc) | 9.0% |
| 模拟(Simulation) | 2.2% |
| 双指针(Two Pointers) | 7.9% |
| 高级数据结构(Adv. Data Structure) | 10.1% |
| 回溯算法(Backtracking) | 6.7% |
| 基础数据机构与算法(Basic DSA) | 11.2% |
| 二分查找(Binary Search) | 7.9% |
| 堆(Heap) | 7.9% |
| 图(Graph) | 4.5% |
| 动态规划(DP) | 4.5% |
| 深度优先搜索(DFS) | 14.6% |
| 广度优先搜索(BFS) | 13.5% |
在 DoorDash，编程面试的难度通常属于中等水平，与你在大型 FAANG 公司可能遇到的情况类似。
与基础的数据结构和实现问题不同，DoorDash 的面试题需要更多的思考和更复杂的解法。和顶尖科技公司一样，DoorDash 的面试问题大多是中等到偏难的。
若按题目的难度占比来分，仅有10.7%为简易题，中等难度题目占比高达51.8%，剩余的37.5%为高难度面试题。
面试题与技术考察难度
| 常见面试题 | 考察技术点 | 难易度 |
|---|---|---|
| 设计文件系统 | 高级数据结构 | 中等难度 |
| 城墙和大门 | 广度优先搜索 | 中等难度 |
| 最赚钱的分配工作 | 基础数据结构与算法、二分查找、杂项、双指针 | 中等难度 |
| 查找具有相同 X 或 Y 坐标的最近点 | 基础数据结构与算法 | 容易 |
| 作业调度中的最大利润 | 二分查找、动态规划 | 高难度 |
| 使两个字符串重排的最少步骤数 | 高级数据结构，堆 | 中等难度 |
| 矩阵中的最长递增路径 | 回溯、广度优先搜索、深度优先搜索、动态规划、图 | 高难度 |
| 巴迪·斯特林斯 | 基础数据结构与算法 | 容易 |
| 检查一次字符串交换是否可以使字符串相等 | 基础数据结构与算法 | 容易 |
| 萨布群岛计数 | 高级数据结构、广度优先搜索、深度优先搜索 | 中等难度 |
DoorDash OA（在线评估）
DoorDash 的在线评估（OA）旨在考察候选人的编程技能和解决问题的能力，候选人应着重复习和磨练数据结构与算法 (DSA) 知识，特别是深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 这类常见的问题模式。
此外，对高级数据结构的理解也很重要，尽管这类问题出现的频率较低，但如果遇到，它们通常是独特的挑战，全面掌握这些知识并展现出灵活的问题解决思维，将有助于在面试中脱颖而出。
软件工程师
软件工程师在 DoorDash 负责构建和维护支撑整个配送生态系统的核心技术。这意味着他们需要面对高并发、大规模分布式系统以及复杂算法挑战。
考察技术要点：
- 数据结构与算法 (DSA)： 这是绝对的重中之重！深度优先搜索 (DFS)、广度优先搜索 (BFS)、动态规划、图算法、排序、查找、树、哈希表等是基本功。DoorDash 非常看重你解决实际编程问题的能力。
- 系统设计： 随着职位级别的提升，对系统设计的要求也越高。你需要能够设计出可扩展、高可用、高性能的分布式系统，考虑数据库选择、消息队列、缓存、API 设计、容错和监控等方面。
- 编程语言熟练度： 通常会考察你对 Python, Java, Go, Ruby, Scala 等主流编程语言的掌握程度和编码习惯。
- 面向对象编程 (OOP) 和软件工程原则： 理解良好的代码结构、模块化和可维护性。
高频面试题：
- 给定一个外卖订单列表，每个订单包含起始位置和送达位置，如何设计一个算法，为配送员规划最优路线，使其在最短时间内完成所有配送？（可能涉及图算法、动态规划或贪婪算法）
- 实现一个函数，用于识别一个句子中所有回文子串的起始和结束索引。
- 如何设计一个支持每秒处理数千个订单的实时订单匹配系统？请考虑如何处理延迟、失败和扩展性。
- 请设计一个类似 Uber Eats 的外卖平台核心系统。你会考虑哪些关键组件、API 以及如何确保系统的可靠性和可伸缩性？
- 给定一个二维数组表示的地图，其中包含起点、终点和障碍物。请找到从起点到终点的最短路径。（BFS 或 DFS 应用）
数据科学家
数据科学家在 DoorDash 是利用数据洞察来驱动业务增长和优化的关键力量。他们将复杂的业务问题转化为数据问题，并通过模型和分析提供解决方案。
考察技术要点：
- 统计学和概率论： A/B 测试设计与分析、假设检验、回归分析等是基础。
- 机器学习： 熟练掌握常见的机器学习算法（如分类、聚类、推荐系统、时间序列分析），并理解模型评估、特征工程等概念。
- SQL： 强大的 SQL 查询能力是必须的，你需要能够从大型数据库中提取、清洗和转换数据。
- 编程语言： Python (Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) 和 R 是主要工具。
- 产品分析和业务理解： 能够将数据洞察转化为可执行的业务策略，并评估产品或功能的效果。
高频面试题：
- 编写一个 SQL 查询，找出过去 30 天内每个餐厅的平均订单价值，并按平均订单价值降序排列，显示前五名餐厅。
- DoorDash 推出了一项新功能，允许用户在下单前给配送员小费。你会如何设计 A/B 测试来评估这项功能的成功与否？需要关注哪些指标？如果数据结果不理想，你会如何诊断问题？
- DoorDash 在某个城市发现午餐时间订单量显著下降，你作为数据科学家会如何调查这个问题？请描述你的数据分析步骤和可能的解决方案。
- 如何构建一个模型来预测某个区域在未来一小时内的外卖需求，以便更有效地分配配送员？
- 在进行假设检验时，什么是第一类错误和第二类错误？在哪种情况下，你会认为其中一种错误比另一种更具危害性？
产品经理
产品经理在 DoorDash 扮演着技术、业务和用户之间的桥梁角色。他们需要有清晰的产品愿景，能够定义产品需求，并与工程团队紧密合作。
考察技术要点：
- 产品策略与愿景： 如何识别市场机会，定义产品方向，并制定产品路线图。
- 技术理解： 尽管不要求写代码，但需要对软件开发生命周期、系统架构、API 集成、数据流等有足够的理解，以便与工程师有效沟通并评估技术可行性。
- 数据驱动决策： 能够利用数据洞察用户行为，衡量产品成功与否，并进行 A/B 测试。
- 用户体验 (UX) 和设计思维： 理解用户痛点，能够与设计师协作，确保产品体验流畅。
- 跨职能协作与沟通： 驱动不同团队（工程、设计、运营、市场）协同工作，并清晰地沟通产品计划和结果。
高频面试题：
- 你发现 DoorDash 用户在下单过程中有较高的购物车放弃率。作为产品经理，你会如何调查这个问题，并提出解决方案来优化下单流程？
- 如果 DoorDash 决定进入杂货配送市场，你会如何制定产品战略和路线图？你会优先开发哪些功能？
- 你正在开发一个新的支付功能。在与工程师团队合作时，你会问他们哪些技术问题来确保项目顺利进行？如何衡量这个功能的成功？
- DoorDash 在某个城市推出了一项新的订阅服务。你会如何定义和跟踪关键性能指标 (KPIs) 来评估这项服务的成功？如果发现订阅用户流失率很高，你会如何分析原因并提出对策？
- 请描述一个配送员在执行 DoorDash 订单时可能遇到的最糟糕的用户体验。作为产品经理，你会如何利用技术来解决这个痛点？
行为面试 (BQ)
行为面试都聊些什么呢？通常就是聊你干过的项目！
面试时，那些行为问题其实就是想听听你的故事，看看你过去怎么解决问题、怎么和人打交道的，这样他们就能大概猜到你未来会是个啥样的同事。
那些经典的“你行不行啊”问题
有没有啥项目让你觉得“哎呀，这下糟了，得变”？你是咋搞定的？
- 咱就说： 嘿，我特会变通，也特抗压！当时是这样、那样的情况，我就赶紧了解情况，然后拉着队友一起想办法，最后不也顺利搞定了吗！
讲个你搞定的“硬骨头”技术难题吧。
- 咱就说： 别看那问题难，我可是迎难而上！具体是啥问题、我咋卷进去的、用了啥黑科技才摆平，最重要的是，我的方案给项目或团队带来了多大的好处！
你有没有让某个流程或者系统“跑得更快”的妙招？分享一个呗！
- 咱就说： 我这人吧，就是爱琢磨怎么能干得更有效率！原来是那样儿的，我觉得可以这样儿搞，然后就撸起袖子干了，结果呢，你看，省了多少时间、多少资源！
团队合作，看你是不是个“好队友”
有没有和跨部门的团队合作过，一起把某个事儿弄得更有效率的？
- 咱就说： （想想 DoorDash 那种送外卖、搞客服的场景）我当时就是那个润滑剂！大家怎么沟通的、我咋帮着把各部门拧成一股绳的，最后弄完效果咋样，都说说！
有没有啥项目是“时间紧、任务重”的，你是咋挺过来的？
- 咱就说： 那次真是急得直冒汗！我先是排优先级，然后时间管理那叫一个溜，团队里谁能帮啥忙都利用上了。有时候为了赶进度，还真使了点儿独门秘籍呢！
有没有过那种“计划赶不上变化”的经历，就像 DoorDash 突然要改策略或者发现新商机那样？你是咋适应的？
- 咱就说： 有啊！比如原来定好的方案，突然来了新数据或者新挑战，就得赶紧调头。我当时就是帮着团队一起转弯的那个，就想着怎么能最快、最好地达到新目标，跟 DoorDash 那种灵活劲儿一样！
针对岗位，聊聊你的“真功夫”
有没有突然遇到技术大变动，你是咋快速适应过来的？
- 咱就说： 我这人学习能力贼强，适应能力也是杠杠的！当时情况是这样儿的，我就赶紧充电、赶紧上手，最后不也顺利搞定了吗！你看，我这适应能力、解决问题能力和抗压能力，都没得说吧！
有没有哪个项目你可是“主力军”，把某个系统优化或者重新设计了一番，让它更牛了？
- 咱就说： 那必须有！当时有个啥项目来着，我可是主导者，把那个老大难问题给解决了，用了啥技术、咋一步步做的，最后效果简直是质的飞跃，性能蹭蹭往上涨，还省了不少钱呢！
如果让你来，你咋用你的软件工程本事，改进 DoorDash 的送餐算法，让送餐时间最短？
- 咱就说： 嗯，这个问题有意思！我肯定先研究现在的算法哪里是瓶颈，然后一步步想怎么优化。可能会搞个模拟测试，或者AB测试啥的，看看哪个方案最给力，反正最终目标就是让用户最快吃到饭！
