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”。很多同学都会好奇整个流程究竟有多快、多紧凑、每一步考察什么能力。这里我结合 Programhelp 学员真实面经，整理了 Meta timeline ：从 OA 到 Onsite 面试的完整流程、题型和准备策略，帮你快速掌握节奏。
Meta官方 Timeline
01/23 hr linkedin reach out
01/28 hr phone screen
01/29 tech screen round
01/30 早上发短信通知通过
02/04-05 四轮vo
02/12 晚上邮件通知通过
02/13 进入allocation/team match
02/15 allocation被分配 约offer call
02/21 offer call
整个面试流程持续了一个月，遇到一个急性子HR，所以流程推的比较快，正常顺利的话，一般1~2个月能走完所有流程，在一亩三分地有很多可以参考。
我的运气很好，面试官都在美国，有三位🇨🇳，一位🇮🇳。人都很nice，除了印度英语听起来有些吃力。只要刷过leetcode Meta tag里的高频题目，基本上问题不大。我是刷的近3个月的高频题。
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：
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：
我做的是一个社交关系推荐，top-K mutual friends 那种。
VO（四轮）——真题讲解
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。
Meta AI 团队招人是真的着急，整个 timeline 都跑得飞快。
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
- OA 阶段用 无痕远程联机（ToDesk） 带你避坑加速，保持自然操作轨迹
- Coding 时遇到盲点，导师会比你更快发现 bug 的本质
- 行为面临场景，不是背稿，而是用 亚麻/谷歌工程师的真实表达框架去带你讲到位
需要的话，随时联系我们聊聊你的时间线和岗位，我们会给你最务实的方案，不虚、不夸张，从你的情况出发制定路径。
