标签：面试官 Google 简历 微软 面试 算法 Facebook HC
相对于国内“卷”上天，不得不提高简历筛选门槛的情况，像Google，Facebook这样的大公司在北美其实并不会太看重学历。相反，因为每年招的人比较多，这些大公司（特别是Facebook）考虑到“政治正确”和Diversity，甚至会限制一些名校比如CMU的招聘比例。
具体来说就是某个学校人数招到足够多的人后，之后再投的简历一律秒拒。因此会出现CMU的同学投简历被拒，而学校不怎么样的同学却收到面试通知的情况，人称Facebook招人玄学。
所以校招的同学，啥也别说了，早投简历准没错。
如果是社招的话，学历就更不是关键条件了。因为大公司社招一般是按组招人，筛选简历更关注的是项目经历和技术是否匹配。总的来说，学历只是为了通过简历筛选，想拿offer还是要看面试表现。
下面重点说下Google/Facebook这类公司的面试流程以及考察的内容。
同国内一样，Google/FB一般每年会在春招和秋招期间开放实习生和应届生岗位申请。
Google实习生的招聘流程比较简单：投递简历→线上测试（OA）→电话面试（2轮）→HC Review→Project Search（Team Match）→offer
其中OA是给你发两道算法题在90分钟内完成，这里的算法题一般都是老题或LC原题，所以多刷LintCode就可以应付。两轮电面也是算法面试，也是线上完成面试官给的算法题，面试官会全程围观你的coding环节。
面试通过后进入HC Review：HC（Hiring Committee）一般由几个比较senior的人一起开会讨论要不要这个候选人。HC结果有三种：通过/拒绝/加面。
顺便说说实习转正。Google实习转正流程有点特殊，需要有4个feedback，而一次实习只能获得2个feedback。剩下的2个feedback有两种方法获得：再实习一次，或者两轮面试。
Google全职岗位招聘流程如图：
其中电面后可能会遇到HR加面，在候选人有其他公司的offer待答复时，HR可能会跳过OA和电面，直接安排现场面试。
现场面试（Onsite）：一般是4-5轮。硕士应届生4轮，PhD以及社招5轮。应届生以及2年以下工作经验的同学，一般只考数据结构和算法，外加一轮BQ（行为问题面试）。不同于OA和电面阶段，现场面试的算法题几乎都是新题，至少是LintCode中等以上难度，这也是Google面试最难的环节。《面试高频题冲刺班》基本能够cover谷歌的面试题型和难度。
面试官不需要你一上来就给出最优解，相反，Google更看重候选人如何从一个基本的working solution开始，不断优化自己思路和算法的过程。
社招算法比重有所降低，增加系统设计面试。另外，这两年也有出现应届生面系统设计的情况。在《系统架构设计》中讲解了18大题型和面试考点，通过4S分析法应对任意类型的系统设计。
从现场面试结束到HC出结果，一般需要2-3周，甚至1个月时间。应届生一般过了HC基本就有offer了，不过也可能因为没坑位而沦为备胎。今年因为疫情就有很多人遇到过了面试但match不到组的情况甚至HC直接不给过。
Team Match在入职前的一两个月进行，形式类似实习生的Project Search。理论上可以无限match下去直到遇到合适的组。
一些有用的准备技巧
- Think out loud是一个非常重要的习惯。好处是你可以更好地梳理自己地思路；能够让面试官知道逆势知其然，更知其所以然；如果你思路有跑偏，面试官还能及时给你hint。至于何时提问、怎么沟通这些问题，我在《九章算法班》中有详细的讲解。
- 多在白板上练习写code，做到及时没有任何辅助工具下也能写出正确地syntax。
- 能保证至少一门语言，无论是Java，Python还是CPP，不会被面试官问倒。算法能力地扎实与否直接影响你的求职结果。
标签：面试官,Google,简历,微软,面试,算法,Facebook,HC 来源： https://blog.csdn.net/JiuZhang_ninechapter/article/details/110492107
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。