刚结束 Meta 的面试，整体下来比我想象中要顺，但也能明显感觉到：Meta 并不是靠某一轮刷人，而是通过“组合拳”慢慢把差距拉开。Coding 本身不算变态，但 AI Coding + System Design 这两轮是真的会决定你走不走得远。趁记忆还新，简单分享一下从 OA 到 Onsite 的完整 Meta Interview Process 和一些真实体感。
Meta OA流程
Meta 的 OA 更像是“入场券”，不是决定胜负的地方。
- 题型：两道算法题 + 一道小系统设计/逻辑题
- 例子：数组/字符串处理、DFS/BFS 或基本排序 + 简单 HashMap
- 时间：每题大约 30-45 分钟
- 体感：难度中等，重点考你写得正确、清晰
- 备考策略：
- 常规 LeetCode Easy/Medium 题型即可
- 注意代码整洁、命名合理
- 面试平台环境熟悉度也很重要（Python / Java / C++ 都行）
OA 本身不会拉开人群差距，但做得不好会直接挂掉，所以稳扎稳打就好。
Onsite 总体感受
Onsite 一共有四轮，整体节奏比想象轻松，但每轮都有明显的考察重点。先说 Behavioral。面试官打开我的简历问我在某个项目中遇到的最大挑战是什么，我回答说当时数据量暴增，原来的 pipeline 完全跑不动，我提出了分批处理 + 并行计算的方案。面试官追问有没有尝试别的方案，我解释说单机优化过，但瓶颈还是 IO，分批并行才解决问题。面试官点头，笑了笑表示理解。整个 BQ 轮下来，我觉得重点是把自己的思路、决策理由讲清楚，而不是死记 STAR 模板。
Coding（中等偏上）
Coding 轮题目偏中等，我遇到的是一个二维矩阵找最大连续 1 的正方形区域，还有一道简单 DFS/BFS 题。我先在纸上画了思路图，告诉面试官想用 dp[i][j] 表示以 (i,j) 为右下角的最大正方形边长。面试官问边界条件怎么处理，我说 i=0 或 j=0 就直接等于 matrix[i][j]，否则取上、左、左上最小值 + 1。面试官让写出完整代码，我边写边 verbalize，同时检查 corner case，最后加了打印验证示例。感觉这一轮不考奇技淫巧，而是思路清晰、代码整洁、corner case 完备。
System Design（入门级，但关键）
System Design 是入门级，但不能掉以轻心。我画了架构图，解释每个模块职责。面试官追问用户量翻十倍数据库怎么办，我说可以分 shard + 增加 cache 层，异步写入降低压力。面试官又问 shard 宕机怎么办，我解释 failover + replication 机制。整个轮次下来，我发现 Meta 借此主要考察你的工程思维和扩展意识，不需要炫技，但每个模块为什么这样设计必须说得清楚。
AI Coding（最拉开差距的一轮）
最后是 AI Coding，绝对是拉开差距的一轮。我常用的语言不在支持列表，只能切 Python。面试官确认我能用 Python 后，我阅读题目，边 verbalize 思路：“先 tokenize，再用 Counter 统计关键词频次，最后返回 top N。”面试官追问如果文本量很大怎么处理，我说可以用生成器按块处理，减少内存占用，并行化处理文本。面试官眼神亮了一下：“很好，你考虑了扩展性。”这一轮明显不是考语法，而是考快速理解问题、落地代码和可扩展性。
总体感受 & 准备重点
- 强度：中等偏上，但体感公平
- 备考重点：
- AI Coding（最关键）
- System Design
- Coding 基础稳定
- BQ 不掉链子
Meta 更看你是否具备工程思维和适应能力，而不是靠运气刷题。
面试前不仅要刷题，更要练思路落地 + 工程化思维 + 交流能力。
别让 AI Coding 毁了你的 Offer
Meta 的招聘窗口期很短，Headcount 稍纵即逝。 你可能刷了 500 道 LeetCode，但如果栽在了 AI Coding 的语言限制 或者 System Design 的沟通 上，之前的努力全部归零。
ProgramHelp 的核心价值：
- Ex-FAANG 导师天团： 我们不是只有“做题家”，我们有来自 Stanford/CMU 的技术大牛，精通 Python/ML 技术栈，完美覆盖 AI Coding 轮次。
- 全流程实时辅助 (Live Support)： 从 OA 到 VO，我们提供屏幕共享 + 实时语音指导。你只管打字，思路和代码由我们提供。
- 零风险控制： 我们深知风控逻辑，教你如何自然地“演”出解题过程，拒绝机械式抄写。
投资建议： 与其花几个月时间焦虑地“盲人摸象”，不如用不到首月薪资 10% 的投入，锁定一份年薪 $180k+ 的 Offer。
