給軟件工程師、數據科學家和數據工程師的面試指南：該作與不應作

亞馬遜這樣的公司有 14 項領導原則 。他們不想僅僅僱傭一個數據科學家或軟件工程師。對於許多隻進行一次或兩次面試的面試者來講，這可能沒有那麼明顯，由於你太專一於回答面試的技術部分。可是，在你進行技術面試時，咱們但願提供一些提示，幫助你更好地爲將來作好準備。

技術面試應該準備哪些？

準備好數字指標

我回憶起我在 FAANG ( Facebook、Apple、Amazon、Netflix 和 Google ) 的第一次面試。

在技術面試以後，有一輪技術項目經理的面試。他們開始問我過去的經歷和項目。起初，狀況還不錯。而後他們開始問我在該項目中擔任的角色對項目起哪些做用。

在我回答以後，他問了我一個在那以前從未想過的問題。

「你爲這個項目節省了多少時間？」

我之前從未想過這個問題。在個人職業生涯中，我幾乎一直在作別人告訴個人事情。然而對項目的做用和節省時間這樣的大局概念，我歷來沒有想過。終究，我只是一個年輕的開發人員，我只考慮過編程和如何知足項目的需求。

其他的對話遵循相似的模式，他們在尋找個人自主權和獨立思考能力，但老實說，在我目前的工做中，我並無花太多時間去作相似的事。

個人建議是準備好數字指標，像亞馬遜這樣的公司是很是標準的。他們須要的是開發人員和工程師，而不只僅是編程。這意味着你須要作好準備。當你要去面試時，準備好你所作的不只僅是一兩件小事。確保準備清楚你在項目中起了哪些重要的做用。

想一想你過去的項目，即便你的公司沒有直接計算你爲項目節省了多少時間，可是你仍然應該花點時間本身估計一下。

準備好一些指標代表你從項目的全局考慮，並擁有獨立思考的能力，這會讓你脫穎而出。

必定要把你的問題說清楚。

大多數人的前幾回筆試都不好。你可能會很迷茫，由於你想在你面試開始以前獲得完美的答案。或者你僅僅是寫答案，而沒有與面試官溝通你的想法是什麼。

因此提早幾分鐘把你的回答放到面試官面前，概述你使用什麼方法、數據結構和算法來得到解決方案，這不只有助於你解決問題，並且還能讓面試官瞭解你的思惟過程。

即便你沒有用最好的答案回答問題，但這依然有利於你。溝通是很是重要的，在過程交談中也能夠證實你有能力提供解決方案。

此外，若是面試官很優秀，他們會常常指導你找到答案。並非說他們會給你詳細解釋，但他們可能會問一些問題，以確保你能夠考慮到一些邊緣狀況，並避免主要的陷阱。

老實說，我以爲最好的面試之一就是那種感受根本不像面試的面試，反而就像兩個工程師在一塊兒解決一個問題。固然，有一些面試官站在另外一邊，根本幫不上你。

準備好想要提問的問題

這多是個老生常談的建議，但對於一個沒有任何工做上的問題的面試者來講，這有點讓人不快。然而，對於你的第一份工做，你可能只是想要這份工做，但並不在意這份工做。所以，提出真正的問題是困難的。

但這並不意味着你不該該準備一些問題來表現出對這個工做的興趣。

我不建議你問太普遍的問題，由於這些問題你能夠經過谷歌搜索。相反，集中精力向面試官提問他們的工做。例如：

• 你最近面臨的最大技術挑戰是什麼？
• 你以爲你在這裏有很好的成長機會嗎？
• 你如何描述這裏的工程文化？

這些問題代表你對工做水平很感興趣。它們還能夠幫助你與面試官創建更多的聯繫。

我會問這些問題，是由於我知道這不只僅是工資問題，我須要瞭解公司面臨的具備挑戰性又有做用的問題。

固然，研究最酷的技術是頗有趣的。但新技術老是很酷的。比起所使用的技術棧，我更關心項目的做用。

和朋友面對面練習

讀這篇文章的人有的可能還在上大學。對於在校學生，有的學校可能會提供實習面試服務。然而對於那些不在學校的人，應該找個朋友一塊兒練習。

若是你有計算機科學領域的朋友，或者已經在技術公司工做的朋友，你能夠向他們尋求幫助。若是你能在筆試中解決問題，而不是在電腦上，你就會顯得脫穎而出。

面試者一般認爲他們擅長編程，因此他們一樣也擅長面試。然而，編程與面試可不大相同。

因此必定要練習！

技術面試不該該作什麼？

別讓一輪面試影響其它輪面試

面試一般有好幾輪，每一輪的面試可能不盡相同，你有可能在面試中順利進行，也有可能在一輪又一輪的面試中變得更糟糕。

你可能會在一個問題上陷入一個困境，由於技術領域很廣，因此很難了解一切。在面試中遇到你沒有準備好的問題，這很正常。

關鍵是不要讓一輪糟糕的面試影響你剩下的面試。即便你心裏深處知道你在那一輪面試中失敗了，你仍然要保持積極的態度。緣由有如下兩點：

• 若是你在其餘面試中作得足夠好，公司會傾向於在幾個月內再次面試你，甚至多是換一個職位，儘管當下你並不知道這會對你產生什麼幫助。
• 把此次面試當作一次練習。技術面試只是面試過程的一部分。因此你練習得越多，就越能爲下一次面試作好準備。

即便你在這一輪面試中失敗了，你也要保持積極的態度。

不要覺得你知道會被問什麼類型的問題

你永遠不知道面試時會被問什麼類型的問題，因此不妨問問你的招聘人員。大部分 FAANG ( Facebook、Apple、Amazon、Netflix 和 Google ) 公司會提供一些學習材料。這些公司很是注重數據結構和算法。其餘人把它與面向對象和系統設計問題混合在一塊兒。你最但願作的事情就是成爲一個處理決策樹的數據科學家，而且涉及到反轉鏈表或遍歷樹的問題。

這既尷尬又使人沮喪。事實上，每一個人的時間都被浪費了，若是公司沒有爲你準備好這些問題……那麼我將大部分責任推到他們身上。

當你去面試時，你須要展現更多的優點。

不要太拘泥於某一個解決方案

有些人有一個壞習慣，就是過分致力於解決問題。當你在討論一個問題時，面試官可能會試圖提供一些提示，以確保你繼續朝着正確的方向前進。
然而，當咱們處在一個思考問題的區域時，咱們經常只走這一條路。即便它顯然是錯誤的。

若是你在 15 分鐘內對同一問題沒有更好地進展，考慮深呼吸，並努力確保你的解決方向是正確的。可是若是你在更長的一段時間內沒有找到正確的解決方案，而且你還有其它三到四個問題須要回答，那麼你應該考慮換一種思路。

不要談論技術棧的劣勢

你喜歡 Hadoop 、 Go 語言，或者其餘技術，並且你可能討厭其餘技術棧。

這並不意味着你須要讓你對一種特定語言的全部仇恨都被知道。它經常被認爲是精英主義者。就像你比其餘人更瞭解，由於你的語言顯然是最好的，其餘人都在石器時代編程。

團隊和公司使用各類語言，假若你正在談論某一技術棧的劣勢，可是恰巧這正是他們所用的技術棧，這很是不友好。記住，若是你有你喜歡的語言，那麼你能夠自由地提出這個問題。但總的來講，持一些否認意見可能會很糟糕。

別讓一次面試影響其它面試

這聽起來有點像」別讓一輪面試影響其它輪面試「。咱們中的許多人將經歷屢次面試，但屢次面試都失敗了。

當咱們收到一封電子郵件或一個電話對咱們說：

「對不起，你不夠優秀」

這感受糟透了。

可是，你不能讓一兩次糟糕的面試戰勝你。有的人在同一年裏屢次接受同一家公司的面試，直到他們獲得這份工做。讓一次面試定義其他的面試這是很是不正確的。咱們想對全部面試的人說的就是不要放棄。

有太多東西須要學習，咱們可能沒法一時完成。可是不要緊。只要保持樂觀，總有一扇門會爲你打開。

結論

技術面試很難，由於面試官尋找的是對項目和工做有着獨立的思考的人，而不只僅是在尋找程序員。但不管如何，請不要放棄！

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