今年 Meta 的 AI SDE 招聘节奏整体偏快,只要你 OA 过了,后续 timeline 基本是“连轴转”。下面按我真实辅导学员的经历,把流程拆得更细一点,让你能清楚看到每一步在考什么、怎么准备。
Meta官方 Timeline
- Day 1:收到 OA(CodeSignal)
- Day 3:提交 OA,当晚或次日自动进入技术筛选
- Day 5:收到 Onsite 邀请,最近可约 3~7 天内
- Day 8:正式 Onsite 四轮
- Day 10-12:收到最终结果(AI 团队反馈都很快)
Meta AI 团队招人是真的着急,整个 timeline 都跑得飞快。
OA(CodeSignal)真题 + 感受
90 分钟 4 个关卡,说实话节奏不算轻松。
Level 1-2:热身题
很常规,简单 string、array 操作。
示例:
把字符串里大写字母和小写字母分组,顺序不变。
能稳写就行。
Level 3:开始有点味道
这个是关键筛选点。
真题示例(精简版):
给一个 grid,有动态障碍,每两步可能多一个 block,问从左上到右下有多少条路径。
主要是看你 DP 思路清不清楚。
这题写得顺的人很快脱颖而出。
Level 4:写多少算多少
我做的是一个社交关系推荐,top-K mutual friends 那种。
不要求 AC,写出框架就够。
Onsite(四轮)——每一轮我都加上真题、真实感觉
第一轮:BQ(深挖)
这一轮其实挺累,因为面试官问得特别细。
举个当时的问题:
“Tell me about a time you disagreed with a senior engineer.”
然后他不是听完就过,而是连续问:
- 当时你为什么不同意?
- 你有没有数据支持?
- 你们争到什么程度?
- 最后谁让步?
- 现在让你重新来,会不会做一样的决定?
Meta 的 BQ 没有废问题,真的是往死里挖“你怎么思考问题”。
真实感受:
如果你故事是编的,基本扛不住这种追问;但如果是真经历,会越说越顺。
第二轮:Coding(两题)
整体难度在 medium+、hard- 这种区间。
真题 1(DP + 方向限制):
给一个带 cost 的矩阵,从左上走到右下,但最多只能拐 k 次弯。求最小 cost。
我当时是先 verbal 思路,从 DP 状态怎么设计讲起,然后面试官才让我写代码。
Meta coding 的核心不是 AC,而是你能不能把思路讲清楚。
真题 2(数组分段):
给一个数组和一个 target,把数组切成若干段,每段的 sum ≤ target,问最少几段。
考点很直白,但边界挺多。
我的真实感受:
Meta 在 coding 里非常看你对边界的掌控。如果你能主动提到 corner case,他们会明显点头。
第三轮:系统设计(AI 场景,不是传统大厂套路)
这一轮我一开始以为会问 session、cache、sharding,结果完全不是。
真题(真实场景版):
设计一个 AI 数据处理流水线,从 ingestion → cleaning → feature → model → inference,全链路打通。
面试官特别关心三个点:
- 你怎么处理 delayed data?
- 特征如果需要重算,你的 pipeline 怎么支持?
- 模型上线失败时,回滚怎么做?
这轮时间只有 35 分钟,你没法吹太多架子,结构化表达能力非常关键。
真实感受:
Meta 的系统设计不像 Amazon 那种有套路,更像“你来搭一个能真的用的 system”。
第四轮:AI 编程(多文件 Debug,很多人翻车)
这是 Meta AI SDE 岗位最特色的一轮,也是我准备最多的一轮。
给你一堆文件:
- preprocess.py
- datasets.py
- model.py
- trainer.py
- evaluator.py
- main.py(入口)
你要:
- 理解代码
- 跑逻辑
- 找 bug
- 修 bug
- 再验证
真题 bug 示例:
- label encode 在训练和推理阶段不一致(preprocess 文件)
- evaluator 的 accuracy 维度写反
- gradient accumulation reset 位置错了(trainer)
真实感受:
这轮完全看你有没有平时写过工程项目,而不是刷 LeetCode 可以解决的。
大部分同学不是不会写,而是会 panic,因为时间太短、文件太多。
准备建议
如果你只刷题,不写项目,AI 编程轮就是噩梦。
如果你没认真整理 BQ,第一轮会直接淹死。
如果你不熟悉数据处理逻辑,第三轮很容易答得四不像。
但如果你是那种“动手能力强、表达清晰的人”,Meta 会非常喜欢。
Programhelp | 你面试背后的“隐藏战力”
说句心里话,现在的大厂 VO / OA,靠一个人硬扛真的太费了。越来越多同学来跟我说:题不难,但压力大、节奏快、脑子一慌就死机;明明准备很久,却常常卡在面试官追问的那一瞬间。
这也是为什么这么多人后来选择让 ProgramHelp 做他们背后的“第二大脑”。
我们不是那种只靠 AI 糊弄的套路,而是真正由 北美现役工程师 + CS 专业背景导师 组成的实时协作团队。形式非常克制但有效,例如:
- VO 面试中提供 实时语音点拨
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