Waymo 的 SWE VO 不只看算法能不能写出来，题目会把正确性、边界条件和安全判断放进同一段讨论。进现场前，先把每一步的假设说清，再落到可运行的实现，节奏会稳很多。
一份美国 SWE 候选人的流程记录写到，技术筛选后进入四轮 Virtual Onsite，覆盖 DSA Coding、系统设计和行为题；另一份近期候选反馈则明确提到 live C++ Coding 会盯着语法、边界和复杂度。准备时可以从 Coding、安全系统和行为表达三块切入。
第一面：运动边界框碰撞判断
Topic：给出两辆车的初始矩形边界框、速度向量和时间窗 T，判断它们是否会在 T 秒内相交；如果相交，返回最早碰撞时刻。
解答思路：把二维问题拆成 x、y 两个一维投影。对每个轴计算两个区间发生重叠的时间段，再取交集。实现时要单独处理相对速度为 0、初始已经重叠、接触边缘是否算碰撞这三件事。代码先写 overlapInterval，主函数只做时间区间求交，面试里更容易解释，也方便补单元测试。
追问会落在浮点误差和采样频率上。不要只说加一个 epsilon；要说明它放在比较边界的哪一层，以及日志里怎样保留原始值供回放。有关碰撞预测、传感器流和系统题的题目方向，可以对照 Waymo 的工程面试题整理.
第二面：传感器读数的中位数平滑
Topic：连续接收传感器读数，支持插入和查询当前中位数；随后要求只保留最近 5 分钟的读数，并能撤销过期样本。
解答思路：先用大根堆和小根堆维护上下半区，保证两边元素数量差不超过 1。窗口版本再加时间队列记录 (timestamp, value)，过期时做 lazy deletion，并用计数表延迟清理堆顶。回答时把不变量说出来：左堆全部不大于右堆、两边有效元素数平衡。这样即使面试官改成分位数或按设备分组，也能顺着结构扩展。
这轮别把重点放在“用了两个堆”。更重要的是解释过期数据如何从堆里消失、重复读数怎样记数、空窗口返回什么。代码写完后用递增、全相同、乱序时间戳三组样例走一遍。
第三面：异常触发的驾驶数据记录系统
Topic：设计车端 Black Box：车辆持续产生多路传感器和事件数据，检测到异常后上传事发前后的一段数据；网络不稳定时不能丢失关键片段，也不能无限占用存储。
解答思路：车端用环形缓冲区保留固定时长的多路数据，异常事件写入高优先级任务队列，再把前后窗口封成不可变分片。上传端先传元数据和校验和，再并发传分片；服务端按 vehicle_id + event_id + segment_index 做幂等写入。存储配额接近上限时，先清理已确认上传且无保留标记的普通片段，事故级事件不参与淘汰。
系统图要讲清四条线：触发规则、缓冲区、上传重试、服务端归档。面试官问“上传到一半断网”时，回答从断点续传、分片 checksum 和最终 manifest 三层展开，比只说“重试”更有说服力。
第四面：发现安全风险后的技术分歧
Topic：讲一次你发现发布方案有安全风险，但负责同事认为风险可以接受的经历。你怎样推动决策，又怎样避免把讨论变成人际对立？
解答思路：用一个能量化的故事。先交代风险触发条件和影响范围，再讲你补了什么数据：复现、灰度指标、失败案例或回滚成本。接着说清替代方案及代价，最后落到决定、发布保护和复盘。不要把自己写成单枪匹马拯救项目的人；面试官更在意你是否让团队在信息完整后做出可追溯的选择。
准备时把“发现风险”“和资深工程师意见不同”“时间紧但数据不全”各准备一段独立素材。每段都要有你的具体动作、一次沟通方式和结果。
Waymo VO 的准备顺序
- 先用 C++ 或最熟悉的语言练两道带状态与边界条件的 Medium 题，写完强制补测试。
- 再画一次车端事件采集和云端回放链路，重点练断网、重复上传和数据保留。
- 最后把行为故事压成两分钟版本，开头先给场景和风险，不要绕着项目背景讲太久。
FAQ
Waymo VO 的 Coding 轮该怎样练？
优先选几何、堆、图和状态机题，把输入约束、异常输入和复杂度一起说出来。现场的代码表达和检查习惯与答案本身同样重要。
系统设计该优先准备什么？
把实时数据、异常采集、回放、传感器日志、任务调度放进练习清单。每次设计都补上数据保留、幂等、可观测性和失败恢复。
参考来源
- Waymo Software Engineer Interview Experience – Jointaro
- Waymo Software Engineer Interview Questions – Glassdoor
- Waymo Software Engineer Interview Guide – Dataford
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