之前的走过场,如今成了刷人最多的轮次
过去HR面和BQ基本都是送分轮,人到场随便聊聊就行。但现在不一样了:
HR面像口语考试
面试官提问和自己准备的重点不一致
准备好的BQ根本没机会用
背景不同也硬问&节奏被带偏
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BQ高频题&BQ答题逻辑模板
也有人认为BQ轮基本是面试后期,前期不必着急。而现实是:有人面试第一轮就遇到了BQ。
因此真诚建议大家先把刷题先放一放,多分出些精力在刷人最多的环节使使劲。
面试官不看Interview Question Bank
使劲,往哪使,大家首先会从网络各路收集来的题库入手。但据Amazon面试官分享:他面试时从来不看Interview Question Bank,但有些面试套路是可以延用的,比如:
当你对题目疑惑不清时,大胆问“What do you want”,明确面试官想要什么。很有可能面试官会说的越来越多,Node他自己就写出来了,你只需要跟着他的思路往下写就行了。
在写代码的时候要多说思路,跟面试官确认做法可不可行,即不断去探寻面试官究竟想要什么,根据面试官的需求去写代码,一定要保证两个人之间是有正向沟通的,场子不能冷,这样整个面试的节奏就可以完全handle。
诸如此类的Feedback,有!
吸取了别人的经验,就能让自己顺利上岸?
脑子说会了,嘴说阿巴阿巴
适合别人的未必适合你。
每个人的情况各不相同,有些人的问题在于背景不过硬,几个问题下来很容易露马脚,有些人的问题在于节奏把握不好,很容易说跑偏、白白浪费时间……所以直通硅谷从不搞“大锅饭教学”,每位报求职1V1定制计划的学员都有专属于他们自己的一套提升方案,不止BQ哦~
案例1:大厂实习,但项目较弱
学员情况:
曾有Meta的实习经历,简历上有3段实习经历,其中两段比较弱,想提升工业项目能力。
直通硅谷解决意见:
大厂项目在面试时是很吃香的,但不可避免的是很多人在大厂项目中担当的角色都偏“边角料”,所以在定制这类学员的求职计划上,我们更注重项目深度和业务的熟练度。
匹配backend方向的mentor,做分布式系统的应用,多用中间组件,主要在系统设计和性能提升方面带他做实践。另外在功能中设置cloud/big data computing的应用场景加入进去。着重关注后台的更高级一些的高并发,多线程,分布式,系统性能问题的解决。
后续在Mock阶段,会围绕项目细节、与岗位JD匹配度等方面进行提问,加深面试实感和查缺补漏。
案例2:背景浅,项目不精
学员情况:
4段实习经历只有1段跟数据有些关系,但是整体比较简单,主要做data reporting。
直通硅谷解决意见:
这类学员最容易在真实面试中被盖章“业务不熟练”、“方向不匹配”。
所以定制化方面会遵照学员个人意愿,优先匹配DSA/DA方向的mentor,一方面对原本的intern经历进行deep explore,深入了解后助其进行一些项目加工,让经历往DSA/DA方向靠近。
另外,带着学员做DSA/DA方向比较工业化的project,充分展示数据能力在business-related的场景的应用,提升简历竞争力。为了巩固学员对项目的深度理解,授课过程中还会间歇加入面试模拟问答。