Meta Interview Process | 🇺🇸 Meta 上岸覆盤!Coding 不難,但這輪 AI Coding 才是真·攔路虎

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剛結束 Meta 的面試,整體下來比我想象中要順,但也能明顯感覺到:Meta 並不是靠某一輪刷人,而是透過“組合拳”慢慢把差距拉開。Coding 本身不算變態,但 AI Coding + System Design 這兩輪是真的會決定你走不走得遠。趁記憶還新,簡單分享一下從 OA 到 Onsite 的完整 Meta Interview Process 和一些真實體感。

Meta Interview Process | 🇺🇸 Meta 上岸覆盤!Coding 不難,但這輪 AI Coding 才是真·攔路虎

Meta OA流程

Meta 的 OA 更像是“入場券”,不是決定勝負的地方。

  • 題型:兩道演算法題 + 一道小系統設計/邏輯題
    • 例子:陣列/字串處理、DFS/BFS 或基本排序 + 簡單 HashMap
    • 時間:每題大約 30-45 分鐘
  • 體感:難度中等,重點考你寫得正確、清晰
  • 備考策略
    • 常規 LeetCode Easy/Medium 題型即可
    • 注意程式碼整潔、命名合理
    • 面試平臺環境熟悉度也很重要(Python / Java / C++ 都行)

OA 本身不會拉開人群差距,但做得不好會直接掛掉,所以穩紮穩打就好。

Onsite 總體感受

Onsite 一共有四輪,整體節奏比想象輕鬆,但每輪都有明顯的考察重點。先說 Behavioral。面試官開啟我的簡歷問我在某個專案中遇到的最大挑戰是什麼,我回答說當時資料量暴增,原來的 pipeline 完全跑不動,我提出了分批處理 + 平行計算的方案。面試官追問有沒有嘗試別的方案,我解釋說單機最佳化過,但瓶頸還是 IO,分批並行才解決問題。面試官點頭,笑了笑表示理解。整個 BQ 輪下來,我覺得重點是把自己的思路、決策理由講清楚,而不是死記 STAR 模板。

Coding(中等偏上)

Coding 輪題目偏中等,我遇到的是一個二維矩陣找最大連續 1 的正方形區域,還有一道簡單 DFS/BFS 題。我先在紙上畫了思路圖,告訴面試官想用 dp[i][j] 表示以 (i,j) 為右下角的最大正方形邊長。面試官問邊界條件怎麼處理,我說 i=0 或 j=0 就直接等於 matrix[i][j],否則取上、左、左上最小值 + 1。面試官讓寫出完整程式碼,我邊寫邊 verbalize,同時檢查 corner case,最後加了列印驗證示例。感覺這一輪不考奇技淫巧,而是思路清晰、程式碼整潔、corner case 完備。

System Design(入門級,但關鍵)

System Design 是入門級,但不能掉以輕心。我畫了架構圖,解釋每個模組職責。面試官追問使用者量翻十倍資料庫怎麼辦,我說可以分 shard + 增加 cache 層,非同步寫入降低壓力。面試官又問 shard 宕機怎麼辦,我解釋 failover + replication 機制。整個輪次下來,我發現 Meta 藉此主要考察你的工程思維和擴充套件意識,不需要炫技,但每個模組為什麼這樣設計必須說得清楚。

AI Coding(最拉開差距的一輪)

最後是 AI Coding,絕對是拉開差距的一輪。我常用的語言不在支援列表,只能切 Python。面試官確認我能用 Python 後,我閱讀題目,邊 verbalize 思路:“先 tokenize,再用 Counter 統計關鍵詞頻次,最後返回 top N。”面試官追問如果文字量很大怎麼處理,我說可以用生成器按塊處理,減少記憶體佔用,並行化處理文字。面試官眼神亮了一下:“很好,你考慮了擴充套件性。”這一輪明顯不是考語法,而是考快速理解問題、落地程式碼和可擴充套件性。

總體感受 & 準備重點

  • 強度:中等偏上,但體感公平
  • 備考重點
    1. AI Coding(最關鍵)
    2. System Design
    3. Coding 基礎穩定
    4. BQ 不掉鏈子

Meta 更看你是否具備工程思維和適應能力,而不是靠運氣刷題。
面試前不僅要刷題,更要練思路落地 + 工程化思維 + 交流能力。

別讓 AI Coding 毀了你的 Offer

Meta 的招聘視窗期很短,Headcount 稍縱即逝。 你可能刷了 500 道 LeetCode,但如果栽在了 AI Coding 的語言限制 或者 System Design 的溝通 上,之前的努力全部歸零。

ProgramHelp 的核心價值:

  • Ex-FAANG 導師天團: 我們不是隻有“做題家”,我們有來自 Stanford/CMU 的技術大牛,精通 Python/ML 技術棧,完美覆蓋 AI Coding 輪次。
  • 全流程實時輔助 (Live Support): 從 OA 到 VO,我們提供螢幕共享 + 實時語音指導。你只管打字,思路和程式碼由我們提供。
  • 零風險控制: 我們深知風控邏輯,教你如何自然地“演”出解題過程,拒絕機械式抄寫。

投資建議: 與其花幾個月時間焦慮地“盲人摸象”,不如用不到首月薪資 10% 的投入,鎖定一份年薪 $180k+ 的 Offer。

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Jory Wang Amazon資深軟體開發工程師
Amazon 資深工程師,專注 基礎設施核心系統研發,在系統可擴充套件性、可靠性及成本最佳化方面具備豐富實戰經驗。 目前聚焦 FAANG SDE 面試輔導,一年內助力 30+ 位候選人成功斬獲 L5 / L6 Offer。
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