Elastic Worker Autoscaling

設計 影片平台 的上傳與處理管線——接收海量的使用者上傳影片，把它們轉換成可播放的多解析度影片庫。

為多個團隊設計一套通用的 ML 模型服務平台，專門承載非 LLM 的預測推論。內容涵蓋模型註冊表與版本管理、線上特徵擷取、動態請求批次處理、shadow/canary 與 A/B 上線、自動擴縮，以及漂移與偏斜監控。

設計一套 LeetCode 風格的線上評測系統（Online Judge），能在大規模下安全執行不受信任的使用者程式碼。內容涵蓋提交佇列、隔離的多語言執行器（容器／gVisor／Firecracker）、CPU／時間／記憶體限制、不受信任程式碼的安全防護、結果回傳，以及因應競賽尖峰的自動擴縮。