在最近一段時間裡，ProgramHelp 實際陪跑了多位候選人走完整個 Meta AI 崗位的 OA + Onsite 流程。
即便已經順利透過 Meta AI Coding ，不少同學在覆盤時的第一反應仍然是：流程不難，但非常“反直覺”，任何細節失誤都會被無限放大。
這篇文章，我們不做情緒輸出，只從真實篩選機制 出發，完整拆解 Meta AI 的面試結構、核心考點，以及最容易翻車的地方。
Meta OA（CodeSignal）｜真正的篩選邏輯
Meta 的 OA 統一使用 CodeSignal 平臺，結構高度固定：
- 4 個 level
- 4 道題
- 總時長 90 分鐘
Level 1–2：快速過濾
前兩個 level 題型非常基礎：
- String 處理
- 簡單 array 操作
從 ProgramHelp 的資料來看，這兩題本質上是過濾基礎程式碼能力明顯不足的候選人，並不參與最終區分。
Level 3：開始拉開差距
第三題通常是：
- interval merge 的變種
- 對邊界、排序、重疊判斷要求較高
這一題開始能明顯區分：
- 是否真的理解區間類問題
- 是否只是模板記憶
Level 4：Hard，但並非“一票否決”
最後一題難度偏 hard，但需要特別強調一點：
Meta OA 並不要求第 4 題必須全 AC。
ProgramHelp 多次驗證：
- 只要 前 3 題完成度高
- 第 4 題即便只過部分 case
依然可以穩定透過 OA
這也是很多人誤判 Meta OA 難度的根源。
OA 後節奏
- 通常 1–2 天內直接安排 tech screening
- 基本不接受豁免
- 目的很明確：
快速淘汰海投、試水型候選人
Onsite 總體結構（AI 崗）
標準 Onsite 由 4 輪組成：
- Behavioral
- Coding
- System Design（Entry Level）
- AI Coding（核心篩人輪）
從 ProgramHelp 的統計結果來看：
真正決定是否給 Offer 的，是第 3 + 第 4 輪。
Behavioral & Coding｜穩定發揮即可
Behavioral
- 圍繞專案經歷、決策過程、衝突處理
- Meta 非常在意邏輯一致性
- 對“包裝感很重”的回答容忍度不高
Coding
- 難度中等
- 不走刁鑽路線
- 重點在：
- 思路是否清楚
- 是否主動處理邊界
刷過 Meta 高頻題的候選人，基本不會在這輪出問題。
System Design（Entry Level）｜別被名字嚇到
這一輪並不是考複雜分散式系統，而是重點看：
- 需求拆解能力
- 是否理解基本 trade-off
- 能否清楚解釋自己的設計選擇
在 ProgramHelp 的覆盤中，失敗案例往往不是技術不夠，而是表達混亂、需求理解偏差。
AI Coding 輪｜Meta 真正的“門檻”
這是整個流程中最關鍵、也最容易低估的一輪。
1. 語言限制很現實
- 可選語言有限
- 實際面試中，多數候選人最終都會回退到 Python
整體題型與 Meta 官方 practice question 接近，但形式更加“真實工程化”。
2. 直接面對真實 codebase
流程通常是：
- 給你 5 個 src 工具庫
- 場景是 feed ranking 的 mock 資料處理
- 初始狀態下 已有 test fail
第一步不是寫新功能，而是：
讀程式碼、理解系統、定位 bug
ProgramHelp 覆盤中，常見錯誤包括：
- off-by-one
- 邊界條件遺漏
很多候選人在這一階段就已經暴露出對複雜程式碼閱讀不熟練 的問題。
3. Solver 實現前，先對齊“目標”
正式寫 solver 前，強烈建議（也是 ProgramHelp 一貫的陪跑策略）：
- 主動和 interviewer 確認目標
- 通讀 codebase
- 對需求做一次完整複述確認
Meta AI Coding 非常忌諱：
“程式碼寫得很快，但理解方向是錯的。”
4. 演算法選擇：不能想當然
在多次真實案例中，常見誤區是：
- 直接上 brute force
- 忽略資料規模
合理路徑通常是：
- 先給出 baseline
- 再快速討論複雜度
- 選擇 backtracking + 剪枝 等可控方案
基礎測試一般都能透過，但真正的考驗在後面。
5. 大資料測試才是分水嶺
進入大資料 case 後，常見情況是：
- 直接 TLE
這一步考察的不是你“會不會某個演算法”，而是：
- 是否能快速定位瓶頸
- 是否能在壓力下調整思路
在 ProgramHelp 實際陪跑中，常見最佳化路徑包括：
- memoization
- DP
- 更激進的 branch cutting
但需要非常誠實地說：
AI 在這一階段更多是輔助，真正有效的剪枝策略往往來自候選人自己。
ProgramHelp 總結：Meta AI 在篩什麼人？
從大量真實案例來看，Meta AI Coding 並不是在找“演算法最強”的人，而是在篩：
- 是否能快速理解複雜上下文
- 是否能在不確定需求下穩住方向
- 是否具備工程化思維，而非刷題思維
AI 工具在面試中確實是一個現實存在：
- 用於邏輯確認
- 用於方案對齊
- 用於快速生成 baseline
但最終是否透過，取決於你是否能掌控複雜問題，而不是是否依賴 AI。
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