在最近一段时间里，ProgramHelp 实际陪跑了多位候选人走完整个 Meta AI 岗位的 OA + Onsite 流程。
即便已经顺利通过 Meta AI Coding ，不少同学在复盘时的第一反应仍然是：流程不难，但非常“反直觉”，任何细节失误都会被无限放大。
这篇文章，我们不做情绪输出，只从真实筛选机制 出发，完整拆解 Meta AI 的面试结构、核心考点，以及最容易翻车的地方。
Meta OA（CodeSignal）｜真正的筛选逻辑
Meta 的 OA 统一使用 CodeSignal 平台，结构高度固定：
- 4 个 level
- 4 道题
- 总时长 90 分钟
Level 1–2：快速过滤
前两个 level 题型非常基础：
- String 处理
- 简单 array 操作
从 ProgramHelp 的数据来看，这两题本质上是过滤基础代码能力明显不足的候选人，并不参与最终区分。
Level 3：开始拉开差距
第三题通常是：
- interval merge 的变种
- 对边界、排序、重叠判断要求较高
这一题开始能明显区分：
- 是否真的理解区间类问题
- 是否只是模板记忆
Level 4：Hard，但并非“一票否决”
最后一题难度偏 hard，但需要特别强调一点：
Meta OA 并不要求第 4 题必须全 AC。
ProgramHelp 多次验证：
- 只要 前 3 题完成度高
- 第 4 题即便只过部分 case
依然可以稳定通过 OA
这也是很多人误判 Meta OA 难度的根源。
OA 后节奏
- 通常 1–2 天内直接安排 tech screening
- 基本不接受豁免
- 目的很明确：
快速淘汰海投、试水型候选人
Onsite 总体结构（AI 岗）
标准 Onsite 由 4 轮组成：
- Behavioral
- Coding
- System Design（Entry Level）
- AI Coding（核心筛人轮）
从 ProgramHelp 的统计结果来看：
真正决定是否给 Offer 的，是第 3 + 第 4 轮。
Behavioral & Coding｜稳定发挥即可
Behavioral
- 围绕项目经历、决策过程、冲突处理
- Meta 非常在意逻辑一致性
- 对“包装感很重”的回答容忍度不高
Coding
- 难度中等
- 不走刁钻路线
- 重点在：
- 思路是否清楚
- 是否主动处理边界
刷过 Meta 高频题的候选人，基本不会在这轮出问题。
System Design（Entry Level）｜别被名字吓到
这一轮并不是考复杂分布式系统，而是重点看：
- 需求拆解能力
- 是否理解基本 trade-off
- 能否清楚解释自己的设计选择
在 ProgramHelp 的复盘中，失败案例往往不是技术不够，而是表达混乱、需求理解偏差。
AI Coding 轮｜Meta 真正的“门槛”
这是整个流程中最关键、也最容易低估的一轮。
1. 语言限制很现实
- 可选语言有限
- 实际面试中，多数候选人最终都会回退到 Python
整体题型与 Meta 官方 practice question 接近，但形式更加“真实工程化”。
2. 直接面对真实 codebase
流程通常是：
- 给你 5 个 src 工具库
- 场景是 feed ranking 的 mock 数据处理
- 初始状态下 已有 test fail
第一步不是写新功能，而是：
读代码、理解系统、定位 bug
ProgramHelp 复盘中，常见错误包括：
- off-by-one
- 边界条件遗漏
很多候选人在这一阶段就已经暴露出对复杂代码阅读不熟练 的问题。
3. Solver 实现前，先对齐“目标”
正式写 solver 前，强烈建议（也是 ProgramHelp 一贯的陪跑策略）：
- 主动和 interviewer 确认目标
- 通读 codebase
- 对需求做一次完整复述确认
Meta AI Coding 非常忌讳：
“代码写得很快，但理解方向是错的。”
4. 算法选择：不能想当然
在多次真实案例中，常见误区是：
- 直接上 brute force
- 忽略数据规模
合理路径通常是：
- 先给出 baseline
- 再快速讨论复杂度
- 选择 backtracking + 剪枝 等可控方案
基础测试一般都能通过，但真正的考验在后面。
5. 大数据测试才是分水岭
进入大数据 case 后，常见情况是：
- 直接 TLE
这一步考察的不是你“会不会某个算法”，而是：
- 是否能快速定位瓶颈
- 是否能在压力下调整思路
在 ProgramHelp 实际陪跑中，常见优化路径包括：
- memoization
- DP
- 更激进的 branch cutting
但需要非常诚实地说：
AI 在这一阶段更多是辅助，真正有效的剪枝策略往往来自候选人自己。
ProgramHelp 总结：Meta AI 在筛什么人？
从大量真实案例来看，Meta AI Coding 并不是在找“算法最强”的人，而是在筛：
- 是否能快速理解复杂上下文
- 是否能在不确定需求下稳住方向
- 是否具备工程化思维，而非刷题思维
AI 工具在面试中确实是一个现实存在：
- 用于逻辑确认
- 用于方案对齐
- 用于快速生成 baseline
但最终是否通过，取决于你是否能掌控复杂问题，而不是是否依赖 AI。
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