Content Designer, Language Learning
take_home
· 难度 3/5
候选人反馈流程早期会有 recruiter screen，以及作品集或写作内容的评审。流程通常包括一个 take-home 练习，用来模拟实际工作，比如撰写或改写学习内容、设计提示或解释、或按风格指南调整内容。后续面试常覆盖与产品和学习科学合作方的协作、质量与一致性标准，以及基于反馈的迭代。时间线因人而异，但候选人经常描述由于 work sample 的评审周期，整体是持续数周的多阶段流程。
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- Create or revise a short set of learning items for a target skill, and explain the rationale for difficulty progression.（为一个目标技能创建或修改一组简短的学习条目，并解释难度递进的依据。)
- How would you improve a lesson that shows strong completion but weak retention a week later?（如果一节课完课率很高，但一周后的留存很弱，你会怎么改进？)
- Describe a time you incorporated critical feedback into your writing or content and what changed in the next iteration.（讲讲你曾经如何把关键反馈融入写作或内容中，以及下一次迭代发生了什么变化。)
- How do you maintain a consistent voice and learner-friendly tone while meeting accuracy requirements?（在满足准确性要求的同时，你如何保持一致的表达口吻和对学习者友好的语气？)
Product Manager
virtual
· 难度 3/5
候选人反馈，流程通常从 recruiter 的初步沟通开始，重点是岗位匹配和动机，之后是一轮 hiring manager 面试来评估产品判断力。接下来一般是 panel 或线上 onsite，多轮面试覆盖产品感觉、实验与指标、利益相关方管理和沟通。有些候选人会遇到 case 风格的练习，要求对某个学习或增长功能提出结构化方案和衡量计划。通常会在跨职能复盘后做决定，整体流程经常需要数周完成。
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- How would you improve a key learning or engagement metric in the app, and what hypotheses would you test first?（你会如何提升 app 里某个关键学习或参与度指标，你会优先验证哪些假设？)
- Define success metrics for a new feature and describe an A/B test plan, including guardrails and duration considerations.（为一个新功能定义成功指标，并描述一个 A/B 测试计划，包括护栏指标和时长方面的考虑。)
- Tell me about a time you aligned engineering, design, and data partners around a difficult tradeoff.（讲讲你曾经如何在一个艰难取舍上对齐 engineering、design 和 data 合作方。)
- What does ‘fun’ in a learning product mean to you, and how would you reflect it in product decisions?（在学习产品里，你觉得「fun」意味着什么，你会如何在产品决策中体现它？)
Software Engineer, Backend
virtual
· 难度 4/5
候选人反馈，流程通常是 recruiter screen 之后接一到两轮技术筛选，常聚焦编码和问题解决。之后一般是线上 onsite loop，多轮面试覆盖算法、系统或服务设计（取决于级别），以及协作或价值观。有些候选人也提到个别团队会有简短的 take-home 或实操练习，但很多 loop 还是以现场写代码为主。时间线通常从首次联系到最终决定会跨几周，具体取决于排期和团队匹配情况。
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- Implement a function that parses and validates structured input, then discuss time and space complexity.（实现一个函数来解析并校验结构化输入，并讨论时间和空间复杂度。）
- Design a simple service to support a learning feature (for example, tracking streaks or lesson completion) and explain data storage and API choices.（设计一个支持学习功能的简单服务（例如追踪连续打卡或课程完成情况），并解释数据存储和 API 的选择。）
- Describe a time an experiment or feature you shipped did not perform as expected. What did you do next?（描述一次你上线的实验或功能没有达到预期的经历。你接下来做了什么？）
- How do you balance code quality with shipping quickly in a product-focused environment?（在产品导向的环境里，你如何在代码质量和快速交付之间平衡？）