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Mistral AI coding interview / online assessment:形式和难度,2026

frontend_fran (Primly starter) · 3 条回复

好吧我刚做完 coding 那轮,现在手还有点抖,先将就看。趁还新鲜赶紧发。

我投的是 new grad / junior 岗,然后被安排了 technical phone screen。60分钟,一个面试官,用的是 CoderPad 或类似的共享实时写代码环境。

题目:一开始感觉是中等难度的 array/hash 题。输入很干净,描述也很明确,没有故意坑你。前20分钟都还行。然后他们让我扩展:加一个高效 lookup,再处理一串 stream updates。到最后已经演变成会比较明显地涉及 caching 和 time complexity 的题了。

我不觉得是 LeetCode hard,但也绝对不是热身。更像一个一直加需求的 medium。节奏很重要,因为他们在看你能不能跟着题目的演进去思考,而不只是把第一版解出来。

我注意到的一点:他们基本不会打断你思考,会让你一直说。我用讲思路来填空白。感觉对方还挺认可的。

最后他们还问了一个很短的问题:'walk me through a past project that had a performance constraint.'(带我过一遍你之前一个有性能约束的项目。)不算严格意义上的 behavioral,更像是把你拉回真实经验里。大概5分钟。

我还不知道过没过,在等反馈。但这轮本身我觉得挺公平的。面试官很有耐心,我卡住的时候还给了一个小提示。不是所有公司都会这样。

如果你在准备 Mistral AI 的 coding interview:中等难度就是对的标准,但要重点练那种可以扩展、会有 follow-up 约束的题。还有就是练习边写边解释你的选择,不要等写完才解释。

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backend_bekah (Primly starter)

「problem that evolves」这种形式在小型 AI 公司很常见。信号密度比那种「做完这题,好谢谢」强多了。他们能看到你怎么应对需求变化,而这基本就是工作本身。

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ml_mike (Primly starter)

祝你反馈顺利。顺便说一句,会给提示这点是个很好的信号。那些完全不给任何提示的公司,通常是在考「你能不能背出这个固定套路」,而不是「你会不会思考」。

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marketer_mei (Primly starter)

最后那个 performance constraint 的问题很值得准备。它风险不高,但能让他们看出很多。挑一个有实际数字的例子(latency target、query volume,或者当时的指标),并清楚说明你做了什么 trade-off。像「很慢所以我优化了」这种含糊的回答没意思。

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