Meta MLE求职复盘：面试流程、准备策略与上岸心得
Meta MLE Interview Experience Share
OMG姐妹们！终于轮到我来发offer post了！今天早上打开邮箱，看到一封来自Meta的邮件，心脏狂跳，手都是抖的。点开邮件的那一刻，当"Congratulations on your offer for the Machine Learning Engineer position!" 这行字映入眼帘的时候，我真的绷不住了，直接在房间里尖叫了出来！不得不说，这几个月的努力和煎熬总算没有白费，New Grad的求职季真的太折磨人了，每天都在自我怀疑和焦虑中度过，懂的都懂。今天就来给大家详细复盘一下我的Meta MLE上岸之路，希望能给还在苦海里挣扎的姐妹们一点点鼓励和参考！
说实话，刚开始找工作的时候，我完全就是个无头苍蝇。作为一名在美国的中国留学生，身份问题就像一座大山压在心头，再加上今年这个卷到不行的就业市场，压力真的山大。一开始我根本没想清楚自己到底想做什么，就是广撒网，什么Software Engineer, Data Scientist, 我都投了。结果可想而知，简历发出去几百份，要么是秒拒，要么就是石沉大海。那段时间我真的挺emo的，每天刷LinkedIn看到别人发offer post，心里那个酸啊。
后来我强迫自己冷静下来，认真分析了一下自己的背景和兴趣。我发现我的项目经历和研究生课程基本都和Machine Learning以及Deep Learning强相关，而且我对这个方向是真的有热情。方向明确之后，我把简历翻来覆去改了十几遍，把每一个项目经历都用数据量化了。比如某个模型的accuracy提升了多少个百分点，通过某个Algorithm优化使系统的latency降低了多少，用户的LTV提升了多少。简历关真的是求职的第一道大坎，一定要花心思去打磨。我还找了几个在大厂工作的学长学姐帮我看简历，他们给了我很多宝贵的建议，比如要突出impact，要用action verbs开头，要把最相关的经历放在最前面。
我的面试流程其实还挺标准的，基本上就是Online Assessment，然后一轮Phone Screen，最后是长达一天的Virtual Onsite。Meta的OA主要就是考一些Algorithm和Data Structure的题目，难度大概在LeetCode Medium到Hard之间。这里真的没什么好说的，就是刷题，疯狂刷题。踩过坑的人都知道，FLAG这些大厂的题库就那么大，刷多了自然就有感觉了。我当时把LeetCode上Meta的高频题都刷了至少两遍，确保每道题都能在20分钟内bugfree地写出来。
Phone Screen也是类似，一个小时的时间，做两道coding题。我当时遇到的一道是关于array的sliding window，另一道是关于binary tree的traversal，都还算顺利。面试官人很好，会给一些hint，所以卡住的时候千万别慌，一定要多跟面试官交流你的思路。我记得当时第二道题我一开始的思路有点偏，面试官就问了我一个问题，然后我就顿悟了，感觉他是在引导我往正确的方向走。所以沟通能力真的很重要，不要闷头写代码。
真正的挑战还是在Virtual Onsite。我总共面了五轮，其中四轮是Technical Round，一轮是Behavioral Question。Technical Round的压力真的不是盖的，两轮考Coding，两轮考System Design。Coding的部分明显比Phone Screen要难一些，有一道是Hard级别的DP题，我当时想了好久才想出来。System Design绝对是MLE面试的重中之重，也是最能拉开差距的地方。
我被问到了如何设计一个news feed ranking系统，还有一个是关于广告推荐系统的CTR预估。这里真的要好好准备，光看书是远远不够的，一定要自己多画架构图，多思考各种trade-off，比如latency和accuracy之间的平衡，online和offline training的区别，如何处理data skew等等。我当时准备了好几个常见的ML System Design case，比如design a recommendation system, design a search ranking system, design a fraud detection system，每个case都从problem definition, data pipeline, feature engineering, model selection, training, serving, monitoring这几个维度都想了一遍，真的很有用。
Behavioral Question那轮也千万不能掉以轻心。很多人觉得技术面过了就稳了，其实不然。BQ挂人也是常有的事。面试官会问一些关于teamwork, leadership, conflict resolution的问题。我基本上就是用经典的STAR框架来回答的。建议大家提前准备好5-6个自己的核心故事，把每个故事都用STAR框架梳理得清清楚楚。比如讲一个你如何通过AB Test来验证产品新功能的有效性，或者你如何在一个cross-functional team中推动一个项目落地。一定要表现出你的impact和ownership，Meta很看重这个。
面完之后就是漫长的等待，那几天我真的是坐立不安，每天刷新八百遍邮箱和Workday状态。最后收到offer的那一刻，真的觉得一切的努力和等待都值了。现在回想起来，整个求职过程就像一场艰苦的马拉松，比拼的不仅是技术实力，更是心态和毅力。
给还在求职路上的大家几个掏心窝子的小建议吧：
基础一定要打扎实。Algorithm和Data Structure是所有技术岗位的基本功，不管你面什么方向，这关是必须要过的。刷题没有捷径，就是多练多总结。
System Design要早点开始准备，并且要深入。这部分真的没有标准答案，考察的是你的综合能力和思考深度。不要只停留在看别人的面经，一定要自己动手画图，自己思考，形成自己的知识体系。
Behavioral Question千万不要忽视。技术再牛，如果BQ答不好，也很有可能在最后一轮挂掉。提前准备好自己的故事，用STAR框架反复练习，让你的回答听起来真实可信又有亮点。
心态要放平，学会自我调节。求职是一个漫长的过程，被拒是再正常不过的事情了。但每次面试都是一次宝贵的学习机会，不断总结经验，不断进步，总会拿到心仪的offer的。
对了，还有一点我觉得很重要，就是networking。我当时能拿到Meta的面试机会，很大程度上是因为有个在Meta工作的学长帮我内推了。所以大家一定要多利用LinkedIn，多和你目标公司的校友联系，约他们做个coffee chat，了解一下内部的情况，顺便请他们帮你refer一下。不要害羞，大多数人都很愿意帮助校友的。而且内推的简历会被recruiter优先看，这个优势真的很大。
另外，我还想说一下关于身份问题。作为留学生，H1B签证确实是一个很大的不确定性。但是，像 Meta这样的大厂，他们对sponsor H1B还是很友好的，而且成功率也比较高。所以大家不要因为身份问题就放弃申请大厂，该投还是要投的。最坏的情况也就是被拒，但万一成功了呢？机会总是留给有准备的人的。
还有，大家在求职的时候，一定要注意工作和生活的平衡。我知道求职季压力很大，但是如果把自己逼得太紧，反而会适得其反。要适当给自己放个假，跑跑步，看看电影，和朋友吃个饭，让自己的大脑休息一下。这样才能保持最佳的状态，在面试中发挥出自己的最高水平。
最后，祝大家都能早日上岸，拿到自己喜欢的offer！求职季虽然辛苦，但坚持下来你一定会感谢现在拼命的自己！我们都是最棒的！
#美国求职 #留学生找工作 #Meta #MLE #MachineLearning #上岸 #求职经验 #面试经验 #北美求职 #FLAG