Latency Budget Decomposition

設計搜尋列背後的自動完成／即打即現（typeahead）系統：在 50ms 以內的預算裡，為一個局部前綴回傳 top-K 查詢建議，且要在大型搜尋引擎的規模下做到。

設計一套企業支出管理平台，像 Brex 或 Ramp——每一次刷卡都必須在兩秒內由即時政策引擎完成授權或拒絕，而每一筆交易都必須流進會計系統，並配對到對應的收據。

針對一套你親手打造的系統做技術深潛——這是資深／staff 面試關卡常見的形式：你把某個專案從頭到尾講一遍，並在對方追問下為自己的每個決策辯護。

設計一套即時的 ML 詐欺／風險評分系統，在 100 ms 內為支付交易評分。涵蓋特徵類型（velocity、graph、device）、串流特徵計算、標籤延遲與回饋迴路、分數門檻與成本的取捨、模型加規則的混合架構，以及對抗性漂移。

設計一套 ETA 預測服務，每秒為數百萬趟行程回傳到達時間估計。內容涵蓋：以路由圖為基礎的 base 估計、再疊上一個學習得到的殘差（residual）修正、量化後的地理空間特徵、次毫秒級的線上服務、feature store、重新訓練的節奏，以及分段（segment）層級的誤差處理。

為電話客服與語音助理設計一套即時語音 AI 代理平台：從使用者開口到代理回話的完整迴圈。涵蓋語音活動偵測與回合偵測(話有沒有講完，而不只是聲音有沒有停)、能在代理話說到一半就打斷它的 barge-in 處理、串流式 STT → LLM → TTS 級聯與原生語音對語音(speech-to-speech)模型的取捨、不留死寂的工具呼叫、電話進站(SIP/PSTN、回音、抖動)，以及能撐過重連的...