Waymo 是 Alphabet 旗下的自動駕駛頭部公司，SWE 實習競爭激烈，面試既考扎實的演算法功底，也偏好和自動駕駛場景掛鉤的題目。這篇按 oavoservice 學員的 Waymo 實習面經整理，把從 OA 到 Onsite 的完整流程、高頻編碼題和行為題準備講清楚，給在校生求職刷題、準備實習面試一份實戰參考。
一、Waymo SWE 實習面試流程
| 階段 | 形式 | 時長 | 重點 |
|---|---|---|---|
| 線上測評 OA | HackerRank / 自有平台 | 60–90 min | 2–3 道演算法題 |
| 技術電面 | 編碼 | 45 min | LeetCode 中等，重溝通 |
| Onsite VO | 3–4 輪 | 半天 | 編碼 ×2 + 行為題 + 經理輪 |
Waymo 走 Google 系流程，題目品質高、重視清晰溝通和複雜度分析。實習職一般不考重型系統設計，但會問專案和基礎概念。
二、OA 高頻題一：網格最短路徑（BFS）
題目
給一個 0/1 網格，1 為障礙，從左上到右下每步上下左右移動，求最短步數（無法到達回傳 -1）。這類「車輛在柵格地圖中找最短路」很貼 Waymo 場景。
思路
無權圖最短路用 BFS，按層擴展，第一次到達終點的層數就是答案。
from collections import deque
def shortest_path(grid):
if not grid or grid[0][0] == 1:
return -1
m, n = len(grid), len(grid[0])
q = deque([(0, 0, 0)]) # (row, col, steps)
seen = {(0, 0)}
while q:
r, c, d = q.popleft()
if r == m - 1 and c == n - 1:
return d
for dr, dc in ((1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)):
nr, nc = r + dr, c + dc
if 0 <= nr < m and 0 <= nc < n and grid[nr][nc] == 0 and (nr, nc) not in seen:
seen.add((nr, nc))
q.append((nr, nc, d + 1))
return -1
時間複雜度：O(m·n)。空間複雜度：O(m·n)。
三、OA 高頻題二：感測器任務區間調度
題目
給一組任務區間 (start, end)，每個感測器同時只能跑一個任務，求最多能安排多少個不重疊任務。
思路
經典貪婪：按結束時間排序，依次選結束最早且不衝突的任務，能塞最多。
def max_tasks(intervals):
intervals.sort(key=lambda x: x[1]) # 按結束時間排序
count = 0
last_end = float('-inf')
for s, e in intervals:
if s >= last_end: # 不衝突就選
count += 1
last_end = e
return count
時間複雜度：O(n log n)。空間複雜度：O(1)。貪婪正確性的關鍵：結束越早，給後面留的空間越大。
四、行為題與專案深挖
實習行為輪相對輕，但仍會問：
- 「最有挑戰的專案」：用 STAR 講清你的角色、難點和結果，準備能深挖技術細節。
- 「為什麼是 Waymo / 自動駕駛」：體現對方向的真實興趣。
- 「團隊合作 / 衝突」經歷：展現溝通與協作。
面試官常順著你的專案追問技術細節，履歷上寫的每個點都要能展開講。
五、備考建議
- 演算法：BFS/DFS、貪婪、區間、圖論是高頻，按 Google 系中等-中上準備。
- 溝通：邊寫邊講，主動報複雜度和邊界。
- 專案：把 1–2 個專案講到能經受連環追問。
FAQ
Q1：Waymo 實習 OA 難度如何？
2–3 道演算法題，難度中等-中上，偏 Google 系風格，常見 BFS / 貪婪 / 區間 / 圖論，部分包裝成自動駕駛場景。重視複雜度分析和邊界。
Q2：Waymo 實習面試考系統設計嗎？
實習職一般不考重型系統設計，更多是編碼 + 專案深挖 + 行為題。全職職才會有完整系統設計輪。
Q3：行為輪重要嗎？
有一定權重，但實習更看潛力和專案。準備好 STAR 故事和專案技術細節，能經受連環追問即可。
Q4：怎麼高效準備？
按 BFS/貪婪/區間/圖論分塊限時刷，配合專案深挖練習。如需限時 mock 與現場講思路陪練，可聯絡 oavoservice 客製 Waymo 專項。
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