大厂面经&在面试过程中如何反问？

1. 背景

距离上一次面试已经过去了 3 年了，又碰上 2022 年互联网行业大动荡，很多企业都做出了裁员决定。身为互联网人要时刻关注自身成长，所以会对 “跟面试官切磋” 这种事情比较感兴趣，其实也是一种打探行情的手段：

• 3 年间自己的技术是线性成长、指数成长还是对数成长，跟同龄人相比如何？
• 当前求职是买方市场还是卖方市场？
  

因此收集这两个信息是我面试最初的目的，当然整个过程很长，最终的选择也会受很多事情影响。

2. 面试准备

毕业之后我在两家公司工作过，触及的业务包括营销数据分析、供应链物流、社媒广告投放等。每个领域包含的内容都比较多，除非是手上正在负责，其它内容想回忆起来是相当难的。因此在简历撰写上，尽量将业务转化为技术模型，好处在于：

IType_1">
• 让面试官能更多地从技术角度切入谈某项业务；
• 求职方向更灵活，没做过这项业务的面试官也有问题可问；
• 减少自己复习过往业务的时间（摆烂）。
  

正常来说简历准备好之后，要有具体的专业知识做支撑。考虑到工作年限不长，所以仍是以基础为准，对接触一线业务的后端来说计算机网络、数据库、操作系统三大块是一定绕不开的，在此之上搭建分布式、微服务架构、服务治理等知识框架。最后补充对工作项目的思考，例如做的项目在业界中是否有竞争对手、大家的方案横向对比有什么优劣点，自己的创新点在哪里等等。

但是面试准备是服务于我的面试目的的，基于评估自身技术水平的想法，我最终也没有拿起课本，而是决定看看在 “不刻意准备”（摆烂）的情况下能表达到什么程度。个人不认为裸面（again，摆烂）是个好的、值得推广的实践，这导致在面试的时候很多问题（例如：是否了解 Kafka、是否了解一致性哈希）我选择直接回答 “不会”、“没了解过” 来避免 follow up questions，但是在一些特殊背景下确实可以更真实反映出自身的水平。

当然，面试中有一些比较 “硬” 的条件要求（算法题咱说的就是你）是须要有所积累的。因为本身不擅长算法，解新题其实会需要一定的时间，所以我选择反复写 Top 100 Like 的老题目来保持手感。

最后关于求职方向的选择，更多是出于个人偏好，不具备什么可参考性。对我来说，由于未来倾向于换到云原生相关的赛道，那自然是以基础架构相关的岗位为主。但是找到 100% 符合目标的职位其实是很难的，而且所谓的 “云原生”、“基础架构” 本身就是个非常大的范围，其中细分方向、职能无数。征询了一些朋友的意见，最后也是尽可能地往目标方向靠拢即可。

3. 面试

求职过程中，有一些公司是直接拒掉了简历的，一方面是简历比较普通，其次也可能确实没有招人的需求。这也是符合预期的，平时大家开发的时候 Liveness Probes 也会有失败，说明（简历）该回炉重造了。Anyways，最终进入面试流程的有 4 家，如果只对其中某一家感兴趣的话可以从导航目录直接跳过去。

在面试过程中我都会进行录音，这是个很有收益的事情，过往面试中我观察到有些同学会自认为回答得 “尚可”，殊不知很多细节只是在脑中形成思路，在表述上则是断断续续。任何细节的缺失在面试官听来都可能导致理解上的差异，最终予以不够好的评价。面试后听录音重新 Review 面试，可以从面试官的角度听自己的回答，也方便整理面试经历。

3.1 字节跳动（国际化电商）

字节的面试流程是组内面试官->组外面试官(交叉面)->组内面试官，当然因为菜的原因没继续走到第三面。两位面试官都很感兴趣所做的业务，聊业务的比重也是 4 家中最多的。另外字节的面试的时候有个小插曲，二面刚好是疫情爆发最严重的时候，顶着发烧面试也算是一次独特的经历吧。