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国内小厂四年多算法岗经验，年末的时候面了很多外企，既有国内 office 的，也有国外总部的，分享一些经验给打算跳槽外企的朋友。主要谈谈一些流程以及同国内企业不同的地方，当然这些也仅局限我的经验。
面试内容
由于本身是算法岗，申请基本是 Machine Learning Engineer 或者 ML 方向的 Data/Applied Scientist，其他的前后端或者软件工程师我就不太清楚了。
考核方面一般有这几种：1. LeetCode 类型的题，2. ML 基础知识，3. ML 相关动手题，4. 讨论具体的 Business Case （搜索排序，推荐系统，反垃圾，聊天机器人） 5. 数学题（基础的推断统计，矩阵理论，信息论，统计学习派，贝叶斯派都有，需要白板推公式），
自己面的这十几家外企中，绝大部分公司都会考核 1 和 2，部分公司非常喜欢考 4，少部分公司考 3 和 5。
1 中的题目大多数在 Medium 难度，少部分是 hard，据我的统计没有出现过 easy。大多数是改编，少部分是原题，只有一次（ FLAG 某一家）碰上的题从来没见过，结束后也没搜到，估计是原创题。大多数题都是题面比较短，毕竟面试官也希望候选人能快速正确地明白题意。视频面试的话，一般是给一个协同的工具，你一边写，面试官一边看，不过记得一定要写的时候和面试官不断沟通交流提问，有的时候面试官会故意隐藏掉一些前提，你需要发现并理解原始需求。现场就白板写，同样需要不断沟通。
2 没什么好说的，简单的算法细节也是会考的，还会变着花样考。例如线性回归需要满足什么样的统计假设，如果只会 sklearn 调包跑结果显然是不行的。
3 一般是给一个比较简单的 case，例如做一个分类或者排序的 baseline，demo 数据已经给你，需要动手在线上快速写 ML 相关代码，要熟悉常用工具栈的 api，numpy, pandas, scipy, sklearn, keras 这种，挑自己熟悉的就行，要能快速完成完整的 baseline model。
4 会给一个比较复杂也具体的 case，有的会给脱敏数据让你先在家做好准备幻灯片或者文档，现场演示和解释，有的不给数据直接给方案和假设已经讨论各种问题。应届生比较难做，有经验的应该没什么问题，不过重点还是在于面试官的提问和解释，所以还是会穿插 2 和 5 部分的内容。有一些也会考核到存储，读写性能之类偏后端的问题。
5 比较少，不过依旧让我碰上了。写几个黑板着实是比较累，不过有经验的算法工程师稍作复习还是很容易做到的，ML 基础知识中数学上比较难的重点动手复习一下就可以了，喜欢考统计派，极大似然，KL/JS 散度，带约束最优化问题，尤其是拉格朗日算子对偶问题那一套，贝叶斯派什么 MCMC，变分推断这种比较少。
可能是岗位原因，我没有被问过计算机网络，操作系统，编译原理，组成原理，以及各种语言，框架层面的问题。
刷题
其实我没怎么刷过，更没有像有些朋友有计划有安排地刷，没太多经验可谈。直到中期的时候跪掉一个很简单的题，才开始觉得应该看看热门题了。。。不过毫无疑问如果我刷了肯定是会帮我省去不少面试时候的思考时间，或者说能更快地进入状态。所以有时间还是挑重点刷一下，至于哪些是重点怎么刷题很多可以搜到的经验，建议多看看多试试找到适合自己的。以及这里有一个误区我觉得可以说说，很多人觉得刷题就是刷题，工作中毫无用处。其实 LeetCode 里面大多数题都是工作中的需求提炼而来的题，确实可能有一些比较奇怪的题目，但是他们被面到的概率相对低很多，常见题都是经典的数据结构并且是实际问题的缩影。建议把刷题当做学习的一种方式，为刷题而刷题不太好。。。
英语
熟悉英文面试是必须的，而且往往会遇到口音问题（这里不单单是指印度口音，例如我在面试阿姆斯特丹以及曼谷的两家公司的时候，由于两家公司都非常崇尚多元文化，面试官会来自许多不同国家）。如果还不熟悉的话，可以尝试自己先用英语描述自己做过的项目，再不济可以先写下来再多念几次直到可以背，这都不愿意花时间那甭面了。。然后如果听不明白面试官的问题，直接让面试官 repeat，或者 give me an example，听不懂就再 repeat，直到你听明白为止，面试官只会因为你能力不足而拒绝你，不会因为你英语不好，更何况让候选人明白面试内容和题目本就是面试官的职责之一。不要因为自己口音重就不敢说，很多时候人家面试官口音比你还重啊。。。
安排
外企一般流程比较长，如果你申请的 office 是在国内，但是国内又没有太多决策权的情况下，基本上从申请到 offer 都需要 2~3 个月或者更久，所以建议早准备。同时面试多家的时候要好好安排，错开时间，不要像我从北京飞到 A 公司面试，然后在 A 公司白板面试结束继续回酒店开始 B 公司的电话面试，不仅累，而且万一酒店网络很差或者梯子不稳等等突发情况。越心仪的公司或者岗位建议放在越后面，不得不说面试表现会越往后越自然，也越容易发挥出最好的水平，我开头非常吃力非常不适应，跪掉了好几场面试，后半段几家基本就全是 offer。
HR
外企的 HR （或者叫 recruiter ）和国内企业的 HR 区别很大，他们的话语权相对来说是比较小的，多数情况下只负责联系安排招聘和沟通 offer，基本上不会存在国内的 HR 轮面试，更不可能像某企业 HR 会有一票否决权。当你拿到 offer 之后 HR 会负责谈薪水，觉得不满意就大胆往上要，如果 HR 觉得你要得太高了一般没权利拒绝你，只会去找面试官衡量面试表现是否值得，如果可以 HR 就会联系给你，如果面试官们商量不值得，那么就不能给，也不会怎么样。当你面试通过了之后，HR 就是和你站在一边的，offer 没谈妥候选人跑了，HR 的 KPI 就没了。比较大的外企也不会在意你之前的薪水，更不会要求入职提交以前的银行流水，也许会问你的期望值做做参考，当然你是可以拒绝回答的。面试结束后你的薪水会按照的面试表现进行评级和决定，大公司会有自己的评判标准。我自己的经验是预期涨幅 20%~30%，结果没有一个低于 150%的，FLAG 的某一家甚至是两倍多（不过也不排除自己之前是 underpay，不过我觉得还好），所以好好准备技术面试是重点，你的面试表现是评级和 offer 决定性因素。
一点经验，希望能帮到你。
面试内容
由于本身是算法岗，申请基本是 Machine Learning Engineer 或者 ML 方向的 Data/Applied Scientist，其他的前后端或者软件工程师我就不太清楚了。
考核方面一般有这几种：1. LeetCode 类型的题，2. ML 基础知识，3. ML 相关动手题，4. 讨论具体的 Business Case （搜索排序，推荐系统，反垃圾，聊天机器人） 5. 数学题（基础的推断统计，矩阵理论，信息论，统计学习派，贝叶斯派都有，需要白板推公式），
自己面的这十几家外企中，绝大部分公司都会考核 1 和 2，部分公司非常喜欢考 4，少部分公司考 3 和 5。
1 中的题目大多数在 Medium 难度，少部分是 hard，据我的统计没有出现过 easy。大多数是改编，少部分是原题，只有一次（ FLAG 某一家）碰上的题从来没见过，结束后也没搜到，估计是原创题。大多数题都是题面比较短，毕竟面试官也希望候选人能快速正确地明白题意。视频面试的话，一般是给一个协同的工具，你一边写，面试官一边看，不过记得一定要写的时候和面试官不断沟通交流提问，有的时候面试官会故意隐藏掉一些前提，你需要发现并理解原始需求。现场就白板写，同样需要不断沟通。
2 没什么好说的，简单的算法细节也是会考的，还会变着花样考。例如线性回归需要满足什么样的统计假设，如果只会 sklearn 调包跑结果显然是不行的。
3 一般是给一个比较简单的 case，例如做一个分类或者排序的 baseline，demo 数据已经给你，需要动手在线上快速写 ML 相关代码，要熟悉常用工具栈的 api，numpy, pandas, scipy, sklearn, keras 这种，挑自己熟悉的就行，要能快速完成完整的 baseline model。
4 会给一个比较复杂也具体的 case，有的会给脱敏数据让你先在家做好准备幻灯片或者文档，现场演示和解释，有的不给数据直接给方案和假设已经讨论各种问题。应届生比较难做，有经验的应该没什么问题，不过重点还是在于面试官的提问和解释，所以还是会穿插 2 和 5 部分的内容。有一些也会考核到存储，读写性能之类偏后端的问题。
5 比较少，不过依旧让我碰上了。写几个黑板着实是比较累，不过有经验的算法工程师稍作复习还是很容易做到的，ML 基础知识中数学上比较难的重点动手复习一下就可以了，喜欢考统计派，极大似然，KL/JS 散度，带约束最优化问题，尤其是拉格朗日算子对偶问题那一套，贝叶斯派什么 MCMC，变分推断这种比较少。
可能是岗位原因，我没有被问过计算机网络，操作系统，编译原理，组成原理，以及各种语言，框架层面的问题。
刷题
其实我没怎么刷过，更没有像有些朋友有计划有安排地刷，没太多经验可谈。直到中期的时候跪掉一个很简单的题，才开始觉得应该看看热门题了。。。不过毫无疑问如果我刷了肯定是会帮我省去不少面试时候的思考时间，或者说能更快地进入状态。所以有时间还是挑重点刷一下，至于哪些是重点怎么刷题很多可以搜到的经验，建议多看看多试试找到适合自己的。以及这里有一个误区我觉得可以说说，很多人觉得刷题就是刷题，工作中毫无用处。其实 LeetCode 里面大多数题都是工作中的需求提炼而来的题，确实可能有一些比较奇怪的题目，但是他们被面到的概率相对低很多，常见题都是经典的数据结构并且是实际问题的缩影。建议把刷题当做学习的一种方式，为刷题而刷题不太好。。。
英语
熟悉英文面试是必须的，而且往往会遇到口音问题（这里不单单是指印度口音，例如我在面试阿姆斯特丹以及曼谷的两家公司的时候，由于两家公司都非常崇尚多元文化，面试官会来自许多不同国家）。如果还不熟悉的话，可以尝试自己先用英语描述自己做过的项目，再不济可以先写下来再多念几次直到可以背，这都不愿意花时间那甭面了。。然后如果听不明白面试官的问题，直接让面试官 repeat，或者 give me an example，听不懂就再 repeat，直到你听明白为止，面试官只会因为你能力不足而拒绝你，不会因为你英语不好，更何况让候选人明白面试内容和题目本就是面试官的职责之一。不要因为自己口音重就不敢说，很多时候人家面试官口音比你还重啊。。。
安排
外企一般流程比较长，如果你申请的 office 是在国内，但是国内又没有太多决策权的情况下，基本上从申请到 offer 都需要 2~3 个月或者更久，所以建议早准备。同时面试多家的时候要好好安排，错开时间，不要像我从北京飞到 A 公司面试，然后在 A 公司白板面试结束继续回酒店开始 B 公司的电话面试，不仅累，而且万一酒店网络很差或者梯子不稳等等突发情况。越心仪的公司或者岗位建议放在越后面，不得不说面试表现会越往后越自然，也越容易发挥出最好的水平，我开头非常吃力非常不适应，跪掉了好几场面试，后半段几家基本就全是 offer。
HR
外企的 HR （或者叫 recruiter ）和国内企业的 HR 区别很大，他们的话语权相对来说是比较小的，多数情况下只负责联系安排招聘和沟通 offer，基本上不会存在国内的 HR 轮面试，更不可能像某企业 HR 会有一票否决权。当你拿到 offer 之后 HR 会负责谈薪水，觉得不满意就大胆往上要，如果 HR 觉得你要得太高了一般没权利拒绝你，只会去找面试官衡量面试表现是否值得，如果可以 HR 就会联系给你，如果面试官们商量不值得，那么就不能给，也不会怎么样。当你面试通过了之后，HR 就是和你站在一边的，offer 没谈妥候选人跑了，HR 的 KPI 就没了。比较大的外企也不会在意你之前的薪水，更不会要求入职提交以前的银行流水，也许会问你的期望值做做参考，当然你是可以拒绝回答的。面试结束后你的薪水会按照的面试表现进行评级和决定，大公司会有自己的评判标准。我自己的经验是预期涨幅 20%~30%，结果没有一个低于 150%的，FLAG 的某一家甚至是两倍多（不过也不排除自己之前是 underpay，不过我觉得还好），所以好好准备技术面试是重点，你的面试表现是评级和 offer 决定性因素。
一点经验，希望能帮到你。
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pandachow OP # 写错，是 50%。。
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32556188w 2020-02-08 18:55:29 +08:00
谢谢~~~~~~~~~~~~~
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per 2020-02-08 19:07:08 +08:00
小能猫，你得把你的巨硬，Fb 之类的 offer 亮出来，就更 exciting 了
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ahmcsxcc 2020-02-08 19:23:24 +08:00
一开始 150%吓死我了
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yyd19921214 2020-02-08 21:05:20 +08:00
楼主是怎么找那些 base 在国外的外企的工作的呀？我之前也在大厂工作，投 MS 或者 Intel 国内的岗位都有面试，国外的就杳无音讯了
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pandachow OP @yyd19921214 我也就硬投...
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hiyangyue 2020-02-09 10:00:46 +08:00
原来是小熊猫 大佬
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zixianlaiye 2020-02-09 10:30:05 +08:00
感觉三四年是价值最高的跳槽了，lz 哪毕业的啊
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wang4249 2020-02-09 11:24:17 +08:00
请问楼主工作多久啦
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yyd19921214 2020-02-09 15:35:09 +08:00
@pandachow 官网上找吗？
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zhuyuuyuhz 2020-02-09 16:24:21 +08:00 via iPhone
厉害
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pandachow OP @yyd19921214 是的
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yyd19921214 2020-02-09 16:57:43 +08:00
@pandachow 好厉害啊，楼主有拿到国外大厂的 offer 不？解决签证问题吗？我投了几家一看我是国内的就没消息了
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goodspb 2020-02-09 17:09:34 +08:00
同觉得楼主有点 6，然后头像麻烦发一下高清给我
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pandachow OP @yyd19921214 拿到了。简历关过了之后，面试前 hr 会问你相关身份情况，只要你 offer 拿到签证会帮你解决的。美国可能比较难，其他国家的工签都是比较容易的。
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yyd19921214 2020-02-09 17:46:09 +08:00
@pandachow 楼主可以私信一下我是哪些公司可以解决签证不？也想试试。。。
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yyd19921214 2020-02-09 18:36:32 +08:00
@pandachow 突然发现 V2 没有私信功能，楼主不介意的话能透露下哪些公司不？也算给 996 的大家做件好事了
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xiaoyanx 2020-02-12 17:22:18 +08:00
在看国外的工作，pm 岗更是一言难尽啊，看了楼主的帖子发现还是有一些希望的。感谢！
（再次后悔大学没学 cs ） |
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shallyy 2020-02-14 11:46:19 +08:00 via iPhone
就没有金阳猫 pua 不了的公司
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