騎驢找馬，拿到 Google Salesforce 等 offer

編輯丨人生如夢

專欄丨九章演算法

作者背景

作者：人生如夢，曾上過九章演算法班，九章強化班，系統設計班，高頻題班還有動態規劃班

拿到offer：Google, Netflix, Salesforce

簽約offer：Google

求職經歷

我本科和研究生都是software engineering專業，國內211高校。畢業之後再國內工作了6年多，然後又有機會transfer到美國，在美國工作了2年左右。

今年8月中下旬正式開始找工作。大概面了有Twitter，Amazon，Salesforce，Airbnb，Google，Facebook，Linkedin, Netflix等知名互聯網公司。雖然最後拿了Google，Netflix和Salesforce的offer，但是在面試教訓也是深刻的，讓我娓娓道來。

8月底開始聯繫recruiter，我主要的渠道一個是在Linkedin上面直接聯繫給我留言的recruiter，另一個就是找朋友內推。可能由於我工作經驗比較多，而且都是在知名互聯網公司工作，所以很多就收到了Twitter和Salesforce的電面，Twitter電面的題目不是很難，而Salesforce的電面題是在online judge上面寫一道3個小時的題目，還是讓我花了很多時間在上面。

總的來講題目都是中等難度，再次期間我也收到了Facebook的電面，兩道easy難度的題，順利過關。而Amazon，Google都沒有電面，直接onsite。

所以，在9月初的時候我有了5家公司的onsite，順序是Twitter，Amazon，Salesforce，Facebook，Google。

Twitter Onsite

Twitter onsite 是我來灣區找工作第一次onsite，還是非常緊張的。有兩輪技術面，一輪system design，技術面的題目基本是medium+hard難度，我面的都很好，包括system design。接下來behavior 面試，出了一些問題，最大的問題是自己第一次進行behavior面試，什麼都沒有準備，很多回答的並不好，而且當時自己也不是很自信，說了很多自己的缺點等等。後來在youtube看了視頻才知道behavior question一定要按照套路出牌，而且一定要吹自己，要表現的非常有自信。面完twitter，沒有拿到offer，但是也沒有拒信，因為我Engineer practice面的很好，所以結果是面的那個組沒有headcount，婉拒了。但是可以幫忙聯繫其他的組，我後來有了Google的offer也不在聯繫twitter了。

Amazon Onsite

Onsite amazon之前，我花了大量時間準備behavior question，在onsite的時候大概有5輪，其中一輪system design，每輪都有behavior question。演算法題目大部分都是中等，自我感覺寫的都還不錯。但是最後recruiter說沒有headcount就被杯具了。

Salesforce Onsite

Salesforce在san francisco的finanial district，我來灣區這兩年也才發現原來san francisco還有這麼繁華的地方，高樓林立，感覺一下子回到了北京。Salesforce的本身面試有4輪，但是都不是很難。面完很快就拿到了offer。

Facebook Onsite

Facebook的面試有3輪演算法+一輪system design。總的題目都是medium類型的，我都能很快寫出來，面完之後感覺還不錯，尤其system design還是我準備過的。hiring comittee review的結果是需要加面coding，recruiter再三提示一定要think aloud，不要悶頭寫，這個是我又收到的一個教訓吧。我嘗試儘可能的多說多講去迎接加面。在加面的過程中，兩道演算法題都不是很難，我感覺面的也還不錯。於是再次被hiring comittee review。結果是沒有offer。杯具！

Google Onsite

Onsite Google當天有5輪面試，除了最後一面的演算法題我也做過，完全是憑自己臨場發揮，其他的都知道大概的解法，很快就寫出來了。總之，感覺面的還不錯，recruiter很快就拿到feedback說可以放到hiring committe review。結果很快就收到通過的消息了。recruiter非常給力，很快幫我安排了team match，由於當時有了Netflix的offer，recruiter直接幫我Match了Netflix的package並放到compensation comittee進行review，隔天審批通過拿到offer並簽約。

Netflix Onsite

Netflix的onsite面試分為兩輪，第一輪有5面，2輪coding，1輪system design，一輪HR，一輪manager面試。題目都不難，面完第二題通知可以進行第二輪onsite。第二輪都是director，vp和HR director面試，基本是侃侃而談。面試三四天後拿到offer，offer package很給力。

Linkedin Airbnb Netflix 面試

Linkedin問了一道多線程的題目，由於很多東西給忘掉了，所以非常可惜的跪了，這也是我最服氣的一次失敗面試。

Airbnb的電面很可惜，當時是給1個小時寫online judge，我40分鐘寫完後，跑通所有case，以為沒問題就提交了。過了幾天有個engineer給我討論我寫的代碼，我才發現問題了。我當時寫的程序並不是很清晰，估計當時太緊張了，寫的代碼並不太友好，而且也沒考慮優化的事情。覺得跑完case就可以了。結果被Engineer問到，你這個代碼可以當production code嗎？我自己想了想也是。 需要好好整理一下。所以下次在碰到這樣的事情一定要充分運用時間，好好梳理一下代碼。

另外就是Netflix的電面了，題目也是medium，面過拿到onsite。

面試有喜有悲，說也說不完。總之經過了這麼一大圈的面試，總的來說，準備很重要，運氣也很重要，你看看我拿Google offer就知道運氣真的太重要了，Facebook折騰了那麼久，結果是杯具。

課程幫助

由於之前在北京的時候沒有刷過題，總的來講演算法題基礎還是薄弱的。在找工作之前，我一口氣上了九章演算法班，九章強化班，系統設計班，高頻題班還有動態規劃班。總的來講課程質量都非常高。

九章演算法和強化班給我打下了一個很好的基礎，而高頻題班很有考試前點題的功效，面試的時候確實出現了很多高頻題班講過的內容，實在是太給力了。系統設計班讓我明白了如何給面系統設計，如何給面試官講解系統，由於我之前有很多工作經驗，所以這部分主要學習了如何講解，講的內容，我基本上一聽就明白了，課程質量也是非常贊。最後的動態規劃班，老師講的很好，可惜面試沒有碰到動態規劃題目，當然對於我自己理解動態規劃還是很有幫助的。

準備建議

從去年6月份到8月份，上了演算法班和強化班，然後有空就開始刷題。今年6月和7月，上了高頻班和動態規劃題班，並且開始集中刷題。

我的刷題思路是這樣的：

• 首先按照類型系統的刷題，每種類型都儘可能的多刷，我基本都用lintcode來刷題。
• 在集中刷題階段，我轉而leetcode，不看類型，按照題目順序往下刷，這樣每道題都是不一樣的思路，最後大概刷了460道的leetcode，前後大概刷了2到3遍leetcode，主要集中在前300道題左右。
• 系統設計的話，我準備不多，因為工作經驗比較久了，聽完系統設計課，就知道如何講了，所以面的時候都很順利。

其實最艱難的還是9月份集中onsite面試的那個月，整個人一直處於非常緊張的狀態，非常累，一直等簽了offer才慢慢放鬆下來。用金剛經的話來結尾吧，一切有為法，如夢幻泡影；如露亦如電，應作如是觀。

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