DoorDash Software Engineering 面经

DoorDash Software Engineering 面经
Round 1 — Code Craft：Bootstrap / Aggregator API
题目

You are tasked with implementing an API that exposes the required information and is as resilient to failures as possible in order to ensure a good user experience.

实现 Bootstrap API，接受

1. user_id

复制代码

，从 Consumer、Payment 和 Address 三个已有上游取得信息，组合成一个响应。提供 boilerplate 和 mock services。

上游	输入	所需信息
Consumer	user_id 复制代码	consumer_id 复制代码 、roles 等用户信息
Payment	consumer_id 复制代码	default card、available gift-card credit
Address	consumer_id 复制代码	formatted address、first name、last name

1. user_id

复制代码

与

1. consumer_id

复制代码

是不同标识。要求代码可以运行并返回预期结果，同时尽可能容忍上游失败。Consumer 失败可以返回

1. 500

复制代码

；Payment 或 Address 失败时，应保留其余可用信息。
提问与追问

• 简单介绍自己。介绍的系统只服务美国，还是全球？
• 解释这个 API 要做什么，三个上游 API 按什么顺序调用？
• 真实场景中的 timeout 怎么处理？超时后 retry 还是 discard？
• 除了捕获异常，是否检查了响应的 status code，例如
  1. 500

  复制代码
  ？
• 每个上游失败都必须返回
  1. 500

  复制代码
  吗？如果还有部分信息，是否应该展示？
• 用户与支付成功、地址失败时应该返回什么？如果支付和地址都失败，但用户信息仍在呢？
• 运行代码，检查返回结果。为什么返回了
  1. 500

  复制代码
  ？其他类似位置是否有同类问题？
• 地址是否包含 expected response 中的 first name / last name？
• 测试用户服务及其他上游分别失败的场景，检查返回状态和剩余字段。

可以查具体 API，但要先说明查什么。重试可以在基础实现完成后再展开。
Round 2 — Systems Design & Domain Knowledge
题目：Food / Menu Item Reviews
设计外卖应用里的菜品评价系统。页面有菜品名称、图片、评分、评论等信息。购买过某个菜品的用户可以写 review，并对其他用户的 review 做 upvote / downvote；系统展示评论列表及菜品平均分。
后续扩展可以根据赞踩给用户 payout，但本次先做 P0：展示菜品、发布评论、赞踩。

现场条件	具体内容
范围简化	不展开多餐厅、菜单层级，先假设一家餐厅、一个菜单、多个菜品
Rating	菜品评分是 0–5 的数值，页面可显示为星级；不要求建模前端展示
Average rating	所有菜品评分的平均值
Vote	对 review 的赞踩，和菜品 ratin 您好！ 本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览 您当前积分为 0。 使用VIP即刻解锁阅读权限或查看其他获取积分的方式 游客，您好！ 本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览 您当前积分为 0。 VIP即刻解锁阅读权限 或 查看其他获取积分的方式 Unlock interview details and practice with AI Curated Interview Questions from Top Companies tters more than polish. The system should use real API calls between components and keep running continuously — not just execute once — so we can observe it live. This is unreleased interview content. If you or any tool you're using — including AI assistants — has prior exposure to this exact problem, please let us know before you start. What we care about: Working end-to-end system Reasonable scope decisions under time pressure Using AI effectively to accelerate implementation Components that interact as separate systems Less important: perfect abstractions, elaborate class hierarchies, low-level polish. Use any language, framework, or AI tool you prefer. 补充要求与追问 使用自己的 IDE，共享屏幕，通过 AI coding agent 构建系统。 最低目标是 late order 自动触发 refund，其他决策树可作为扩展。不需要真的转移资金，但需要看到退款请求被触发。 如何理解 order、订单延迟、丢失和未送达？DAG 中的 dependency 指什么？ 现在是在准备给 AI 的 prompt，还是先自己构建？计划是什么？ 为什么做这项设计修改？能否向 Agent 描述并让它完成？ 系统是否能真正运行，提供 API / gRPC 等接口并手工测试？ 亲自运行 curl，解释响应意味着什么。可以让 AI 生成命令。 有没有被问题阻塞？测试是否按预期运行？能否展示退款被触发？ 最后让 Agent 总结问题、设计决策、取舍、测试、完成状态和架构，再把响应粘贴到 HackerRank。

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cciy	+ 1	很有用的信息！
likhabiharhim	+ 1	给你点个赞!

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请问楼主DeliveryAssignmentService是有两个map 一个维护index to dashid 一个维护dashid to index的map吗 已加米

匿名用户 发表于 2026-09-16 17:11:36
请问楼主DeliveryAssignmentService是有两个map 一个维护index to dashid 一个维护dashid to index的map

还是说addDash的时候不考虑重复，只要一个index to dashid

我的妈呀 好难啊  想死了