近期一位 mentee 参与了 Meta Platforms 的 SDE Entry-Level 面试。整体体验可以用一句话总结：Coding 难度在可控范围内，但 AI Coding 与设计轮正在成为真正拉开差距的环节。尤其是 AI Coding，不再只是“会不会写代码”，而是考察候选人如何借助工具解决复杂问题、验证思路并快速迭代。
下面按照真实流程，完整复盘这次面试体验，给正在准备大厂技术岗的同学一些更具参考价值的方向。
OA 考核环节
OA 在 CodeSignal 平台进行，全程 90 分钟，共 4 个 level。
前两个 level 更像热身，主要围绕 string processing 和基础数组操作展开，难度不高，属于典型送分题。只要认真读题、避免低级错误，基本都能稳定拿分。
从第三个 level 开始，题目明显变得更加 tricky，例如 interval merge 的变体，需要更强的边界处理能力和逻辑拆解能力。好在每个 level 都配备独立测试集，可以直接运行验证，调试成本不高，不需要把大量时间耗在 debug 上。
第四个 level 难度进一步提升，但并不要求全部完成。我当时做到了 “3 题半”，原本并没有抱太高期待，结果第二天就收到了 recruiter 的邮件，直接预约 tech screening。
其实这个 OA 的核心作用更像是过滤“盲投选手”。recruiter 也明确表示：只要认真准备、正常发挥，大多数候选人都能通过，不必过度焦虑。
唯一需要注意的是——该环节不可 waive，即便背景再强，也无法跳过。
Onsite 面试流程 — Meta Platforms SDE Entry-Level
Behavioral 轮
这一轮一共 4 道 behavioral，看起来都是常规题，但深挖程度真的很高。面试官不会停留在表面，而是会围绕你的故事不断追问细节，从背景到你的决策，再到结果和复盘，基本聊个两三层是常态，所以内容是真是假其实一听就知道。
高频方向也比较典型，比如：有没有带过人、怎么在 deadline 很紧的时候推进项目、和上级意见不一致时怎么处理、遇到需求很模糊时如何拆解问题等等。题目不新，但回答的“厚度”特别重要。
面试官更想看到的是你的思考方式——当时是怎么判断优先级的？有没有意识到自己哪里做得不够好？之后有没有总结出更好的方法？如果只是讲一个“完成任务”的故事，而没有反思，很容易显得不够成熟。
如果没有真实经历支撑，基本扛不过连续追问，回答会越来越虚，最后逻辑直接断掉。
Coding 轮
这一轮是两道中档题，但都不是纯原题，而是在经典模型上加了一点变化，更考察基本功是否扎实。
第一题有点像 LeetCode 46 或 113 的变体，需要在搜索过程中做剪枝。只要递归结构设计得干净、边界想清楚，其实写起来不算难，属于“看思路是否清晰”的题型。
第二题更偏数据结构，比如 trie + prefix 匹配，在已有 class 上扩展功能；也可能考到 suffix array 的基础理解。整体感觉不是在卡算法，而是在看你是否真的理解这些结构为什么适合这个场景。
System Design 轮
对 Entry-level 来说，这一轮其实挺友好的，范围不会特别大。常见题型是“给 Instagram 设计一个系统”，比如轻量推荐、拍卖服务之类。
注意，这里不是让你上来就讲一套超复杂的分布式架构，而是更看重 MVP 思维——先把最小可运行版本搭出来，再考虑扩展。
我当时是把系统拆成三层：
- API 入口 + 限流，先保证系统扛得住请求
- 数据流处理层，负责核心逻辑
- 缓存 + 基础排序策略，用来提升性能
不追求花哨，但一定要清晰。
说实话，35 分钟思考时间非常紧张，很多本来想深入聊的点都来不及展开。不过面试官通常会帮你控范围，不会让讨论无限发散，重点还是看你有没有拆解问题的能力。
需要注意的是，Meta 对高并发极其敏感。一旦你提到用户规模上升，面试官很可能立刻追问：
- 怎么限流？
- 怎么避免热点？
- 缓存一致性怎么保证？
所以准备时建议优先补强高并发的基础认知，而不是疯狂背架构名词。
AI Coding 轮
这一轮是真正拉开差距的关键。它不是所有语言都支持，我选了 Python 来做。
整个考核分两步：
第一步是修 Bug。面试官直接给了五六个文件的 feed ranking 工具库，一上来就有测试用例跑挂了。我本来想让 AI 先帮我梳理整个代码架构，结果面试官直接要求：必须先自己根据失败的用例定位问题。我自己梳理了半天，找到 bug 之后，再让 AI 帮忙确认代码逻辑，最后才把 bug 修好。
第二步是写 solver。我先讲了暴力解法，也主动说了这个方法会超时，然后再跟 AI 一起 brainstorm，最后确定用带剪枝的回溯。
小提示：这轮用的 AI 效果不如 ChatGPT-3，但只要prompt 给得具体，还是很有用的。
上岸 Meta 心得
这位同学是在面试前两周找了 programhelp 约 面试辅助 的，最终也顺利拿到了 offer。如果你正在冲大厂，或者已经拿到面试但不确定自己能不能稳住发挥，建议一定要尽早做针对性准备。面试某种程度上也是一场信息差的竞争——准备方式对了，拿 offer 的概率往往会被明显放大。
