求职丨FLAG资深面试官揭秘各家面试特点,助你求职季一击即中!
各大公司的求职秘密一直是求职者们趋之若鹜的宝贵信息,BitTiger请到来自Facebook、LinkedIn、Amazon、Google的资深面试官为大家揭秘这几家的求职特点有哪些。
*以下信息均来自于BitTiger对话面试官讲座系列,感谢各位面试官的倾情分享!
公司特点
- Move Fast
- Peer Pressure比较大
- Mobile Develop很重要
- MAU > 1B, 因此infra非常重要
公司趋势
- AR (Camera Effects, 买了masquerade)
- VR (Oculus VR Space)
- AI 是很多项目的基础,重中之重 (和Google一样)
- Messenger (目标微信)做成一个平台 ~1B MAU
- 代理账号找回(做整个互联网世界的infra. 野心大,dream big)
- Instagram发展的不错
Hiring概览
- General
- 算法题难一些
- 题库较小,面经容易把握,遇到面经题几率相对较大
- Mobile
- 算法题稍简单
- 会问mobile(iOS, Android)开发细节
- Objective C 写算法题, painful…
- 可以用别的语言,但是会减分,有些面试官会不同意
Hiring形式
- 所有人:一轮behaivor(往往是半轮聊天,半轮coding), 两轮coding
- Entry Level: 一轮design
- Senior Level:两轮design
- 对系统设计越来越看重
Hiring特点
- New Grad(不那么看重出身):
- 主要从Intern里找
- 通过简历关很重要
- 不在意学位(intern return offer or full time bar都差不多)
- 社招有人强推很重要:
- Border line 时,通过Hiring Committee
- 升Level
- 减短冷冻期
- 免phone screen
公司特点
- Hiring -- 业务专,在招聘领域具有绝对优势,改变了美国市场的招聘方式
- Content -- 在以招聘为基础的同时,大力推广内容产品
- Data -- 用户数据质量高,很好的就业趋势分析素材
- Open source -- 注重开源项目,kafka已成为业界标准。公司内部项目也多鼓励使用开源的framework,例如play!spark,scalding等等
Hiring概览
- 绝大部分general hire,很少部分special hire
- 算法题: 中等难度的算法题足够,讲求把题做出的速度和熟练度, 很少有刁钻的难题
- 题库同样较小,遇到面经原题的几率相对较高
- 面试涵盖范围广: 专门有technical communication一轮,主要讲自己以前学习或者工作中项目
- hiring manager的面试最重要,没有之一。
- system design面试更像bar raiser,灵活性最大。
Hiring形式
一轮phone interview(一道简单题,一道中等题)
onsite:
- 两轮 coding
- 一轮 hiring manager
- 一轮 technical communication
- 一轮 system design
Hiring特点
- 除了hiring manager轮,一般情况下,每轮都是两名面试官
- 面试的透明度很高(大忌:不要在面试后在linkedin上问面试官结果)
- hiring committee 汇总面试官意见,出结果很快
- 面试的模块化程度高,有题库
Hiring形式
简历筛选
- 主要看职位,比较神奇,并没有什么规律。
电话面试
- 45min两道题常见
- 三道题时间较短
- 难度中等偏上
Onsite面试
- onstite 5轮
- Bar raiser
Lunch Buddy
- Lunch Buddy不提供反馈
- 聊天即可
Hiring特点
- 背景:AWS表现获得华尔街信心,产品线扩张,人员流转率高
- 目标:快速寻找到符合基本要求的 Candidate
- 形式:
- 有经验:传统 Phone Screen + Onsite
- 毕业生:校招,OA,Group Onsite
- Bar Raiser 制度
- 不在意背景,但在意简历内容
- 面试难度普通,少难偏怪题
- “水分”可能比较大
- Behavior Questions: Leadership Principles
Hiring形式
简历筛选
- 简历关较好过,看重整体能力
电话面试
- GoogleDoc
- 不同面试官标准不一
- 电话面试难度为Medium甚至Hard
Onsite面试
- T3 and T4只考察算法
- 高level考System Design(Optional) →Package
- 没有跟manager聊天的机会
- 5轮面试纯算法很常见,难度居高
Lunch Buddy
- 中午吃饭比较放松,不会写feedback
- 介绍公司文化,吸引好的人才
Hiring特点
- 背景:Nest、Fiber 收缩,Ads 守成,机器学习与无人车爆发点
- 目标:寻找 “Top” Candidates
- 形式:
- 注重 Reference
- 传统 Phone Screen + Onsite
- Hiring Committee (HC) 制度,较慢
- 不忽视背景,偏好有项目经验
- 面试以 General Knowledge 为主
- 算法题难度普通偏高,期望高
- 注重Googley
- 波动性大
通过以上信息,在求职的过程中算法不是唯一,但是必须,算法能里的扎实与否会直接影响到你的求职结果。
数据结构是否知其然知其所以然?
遇到新题能不能举一反三?
遇到follow up题目能不能在自己的解题基础上
快速有效想到更优解?
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若你在求职SDE的过程当中遇到了问题,我们的Career Advisor教师组一直在这里,随时帮助同学们分析问题、拆解问题、提供解决方案。
课程内容
高强度专业训练
- Java基础课:FLAG企业编程规范指导
- 数据结构课:必备数据结构深度解析和实战应用
- 算法提高课:高频算法题可视化讲解和Live Coding指导
- 系统设计课:基于SNAKE原则深入浅出高频系统设计题
- OOD设计课:详解Design Pattern、UML,现场实战OOD高频题
Code Lab
- 个性化Live算法实战
- 实时Code Review
- 知识点专项突破
- 解题法归纳总结
- 工业界代码风格优化
完整内部视频题库
- 全套基础知识视频:JavaScript、Java、Python、算法设计、系统设计、OOD
- 全套硅谷之路视频:深入浅出解读硅谷前沿技术
- 全套面试指导视频:职场面试老司机为你梳理如何应对技术与非技术面试
- 全套面经总结资料:来自太阁学员们的一手经验
硅谷资深面试官面试指导
- 面试常见错误考点分析
- 答题核心技巧梳理
- 公司面试要求分析与评估
- 专属FLAG级别Mock Interview
- 专属个性化简历修改
直面顶尖企业
- 进入企业合作人才库
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课程组
Qinyuan
Co-founder @ BitTiger
北京大学博士、微软学者、前阿里巴巴高级专家、前酷我音乐总监
Keen
Software Engineer
毕业于Carnegie Mellon University,电子与计算机工程专业,现就职于湾区一流IT公司,从事 Internet of Things(IoT)相关开发工作,硅谷地区线下算法学习小组创始人和组织者。独创的可视化算法解题教学方法,深受同学们的喜爱
Sean
Software Engineer @ Google
CMU计算机硕士,本科中山大学软件工程,在Google从事数据管道、大数据处理、实时监控系统、数据可视化方面的工作。资深Java工程师,具有多年Java开发经验。以温柔磁性的声音吸引着大批学生
Chengyun Zuo
知名算法导师
本科毕业于华中科技大学计算机科学与技术专业,硕士毕业于芝加哥大学计算机科学专业,先后就职于IBM、百度、GrowingIO和amazon。刷题代码超过20万行。4年的面试官经历,累计面试超过200名面试者。著有《程序员代码面试指南--IT名企算法与数据结构题目最优解》一书。
Catherine
Software Engineer
本科毕业于清华大学,CMU计算机硕士,曾在IBM工作,现就职于某大型社交平台,尤其在系统设计方面有独到的见解
往期学员评价
感谢 老师们十二周的陪伴 虽然课程结束了 但希望自己能继续努 力学习 早日实现自己的梦想 很希望将来有机会再来上一次直通 车 通过考试明白自己有很多不足 计划重新复习一遍 大课和 codelab的题目 然后做到真正理解和手熟 再次感谢各位老师的辛 苦努力和陪伴。
——Shirley Li
感谢Keen和Issac老师的帮助,都非常耐心!!上课的时候一题题带我们训练,课下经常跟我们check求职进展,随时发现我们问题,帮助我们度过难题,特别感动。祝BitTiger不忘初心,越来越好!
——Jane Zhang
Ben老师超级Nice!作为小白组的一员进步这么快全靠Ben老师的教导。在面试之前老师还跟我打电话详聊,真的特别感动!
——Mick Zhang
Max老师太棒啦!讲解浅显易懂,对问题回复特别快特别尽心。整个课程组都特别棒!感谢认真负责的老师们!对各位老师就一句话,拜谢!!!
——Steve
BitTiger本周十佳Offer榜
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