我在面试苹果公司的过程中遇到了挫折。招聘人员最初联系我进行筛选，计划进行两轮面试。第一轮的内容应该侧重于基本的 Spring Boot，而第二轮则是高层设计（HLD）。然而，最终两轮面试都变成了数据结构和算法（DSA）。在得到进行更多轮面试的许可后，我告诉招聘人员，最初设定的面试预期完全不符。

我特别询问了即将进行的轮次以及我需要专注的领域。给出的简要信息：
- **R3:** 低层设计（LLD）
- **R4:** 技术协作、系统性能、可扩展性
- **R5:** 发布管理和文化适配。

当我参加 **R3** 时，面试官首先询问我对 Spring Boot 的经验，而我对此的经验非常有限——简单的简历扫描就可以清楚这一点。他不断试图将他们现有的产品强行与我的经验结合，并提出了一些荒谬的问题。面试在 20 分钟后结束，面试官表示他们在寻找有 4 年 Spring Boot 经验的候选人。**R4** 结果又是一轮 DSA 面试，进行得还不错。

之后他们拒绝了我。

当职位描述根本没有具体要求领域专业知识时，如何用领域专业知识来评判一个人？我有 3 年的经验，主要是 C++，这真是一次巨大的时间浪费。整个过程中的沟通不畅、缺乏明确性和完全不一致的预期让我感到失望！

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Let me know if you need any adjustments!

TL;DR：市场形势严峻，高级职位要求高，认真对待准备和自我投资。

# 关于我
7年FAANG级别的工作经验，前10名计算机科学学校，之前的总薪资超过450k，今年早些时候被裁员。

# 我的面试过程
被裁员后，我休息了几个月，以从一些残留的倦怠中恢复过来。在这段时间里，我每天花1-2小时做LeetCode，磨练我的编程和算法技能。我更新了我的简历，突出我的顶级经历和成果。在开始投递申请之前，我进行了研究，最终确定了11家公司作为我希望工作的目标。我主要的标准是大型上市公司，薪资优厚，并且有一些远程工作选项。我花了两周的时间为这些公司收集推荐人和招聘人员的联系方式，然后开始了面试过程。在这段网络交流和技术筛选的时间里，我准备了系统设计和行为面试的回答。

在我的网络交流完成后，我发送了所有11份申请，并安排现场面试，以尽量提高我的谈判筹码。在这11家公司中，有4家立即拒绝，1家筛选失败，1家现场面试失败，2家给出了offer，而由于时间原因我取消了最后3个现场面试。我很幸运，其中一个offer是我最想要的，总薪资稍低于400k。我使用了一项谈判服务来进行谈判，但招聘人员和薪资团队并未让步——幸运的是，我得到了全额退款。当然，我对我的总薪资下降感到失望，也没有得到即使是小幅的提升，但这就是现在的市场。整个过程从第一次申请到签约offer花了6周。我承认这是相对较快的，因为我已经做好了准备，并且为每个招聘人员施加了一些紧迫感。

在接下来的部分中，您可以找到我对每种类型面试的详细建议。我希望提供有价值的建议，这些建议在Blind上很少被讨论。

# 编程面试
这是最容易准备的面试。一旦你完成了几十道LeetCode题目，你会意识到其实只有5-7种模式需要学习。你的任务是深入理解这些模式，如何调整它们，并能够快速实现。例如，写BFS/DFS和二分搜索应该和写for循环一样自然而然。如果你是一个认真对待高级角色面试的候选人，编码面试应该对你来说是一种形式。你应该对自己能够轻松通过这些面试充满信心。

你的行动项：
- 如果你在表达思路时遇到困难，录下自己并观看，或者进行模拟面试，直到你可以自如地表达。能够清晰沟通是不可谈判的。我失败的那次筛选就是因为沟通不当。
- 直接购买LeetCode Premium。你可以获得公司标记的问题、书面解决方案以及论坛帖子，其中有时包含非常有用的信息。一年的订阅费用大约是1-2小时的工资，如果它能帮助你找到工作，就值了。
- 你应该能够在冷场状态下在20-25分钟内解决90%的随机中等难度题目。有些中等难度的题实际上标记错了，应该是难题，所以如果你偶尔卡住也不要太难过。
- 学习Python。使用其他语言会让你在时间上处于劣势。
- Collections、heapq、sortedcontainer和bisect库是你最好的朋友。好好熟悉它们。
- 能够至少解决过去30天内每个公司标记的问题，最好是3个月。这些基本上是免费的秘籍。

# 系统设计
这可能是满足高级标准的最重要的面试。在这个市场上，仅仅有一个功能性的解决方案会让你被拒绝，或者充其量被降级。你的主要目标是展示你进行和讨论权衡的能力。你可以通过展示你广泛而深入的技术经验和知识来做到这一点。由于现在存在众多技术、基础设施解决方案和设计模式，这比编程面试更难以完善。

我个人希望自己在学习和实践系统设计概念上花费的时间比在LeetCode上多。我知道我的一次现场面试失败是由于在系统设计面试中的表现不佳。话虽如此，这里是对我有效的建议以及我认为你应该做的事情。

- 时间管理是关键。以下结构相当常见：
  - 澄清问题（1-2分钟）。尽量保持这一部分非常简洁。
  - 功能需求（2-3分钟）。这是一系列“用户应该能够X”的陈述。经过练习后，这应该变得自然而然。确保询问哪些需求在范围内。始终询问在继续之前是否还有其他需要考虑的内容——列出需求很简单，但如果遗漏一个，那么你就已经失败了。
  - 非功能需求（3-5分钟）。在高级别的面试中，这一点相当重要。不要浪费太多时间说它应该是高效的、可用的、符合CAP定理等。你想要澄清的是一致性模型、身份验证/安全性、延迟、耐久性等。你设计的每个服务都必须是高规模、高可用性、低延迟——通过超越这一点给面试官更多积极的信号。
  - 数据估计（0分钟）。我发现这一环节是浪费时间。你实际上并没有给面试官什么信号。最多，如果有持久数据，评论一下数据的增长是否显著，需要定期清理。
  - 数据模型（2分钟）。许多资源会告诉你在这里制定你的模式和属性。我建议只列出你知道的主要实体，并说明你会稍后决定模式。
  - API（3-5分钟）。在这里花点时间，明确你要发送的请求类型、提供的参数和返回的内容。拥有一个出色的API比拥有一个功能性API更能提供强有力的积极信号。
  - 高级别图（10-15分钟）。首先处理功能需求，并告知面试官你将稍后处理非功能需求。你也可以这样处理你的数据存储，并告知你将在处理非功能需求时选择特定的技术。
  - 处理瓶颈（剩余时间，15-25分钟）。详细说明，什么样的模式/数据库最适合需求，在哪里添加缓存，哪些流程可以或应该异步处理。这是你真正展现自己能力的时刻。如果你在某个领域有深厚的经验，现在是展示它的好时机。如果你能够教会面试官一些他们之前不知道的内容，你可以成为一位出色的候选人。
- 每当你做出一个决定（例如，我们将使用X），列出替代方案及其权衡。你做得越多，就能提供越多的积极信号。
- 我没有阅读《Grokking》，发现《Designing Data-Intensive Applications》部分有用。我会推荐以更动手的方式学习，但这可能只是个人偏好。
- 我非常喜欢System Design Fight Club（SDFC）的YouTube视频，真希望我花更多时间学习它们。
- 每个系统设计问题都有一个核心瓶颈，通常是问题的关键。尽早识别这一点，迅速处理所有简单的需求，然后把大部分时间集中在解决通常是高读取规模/数据吞吐量、高写入规模/热点分片或数据一致性/事务等问题上。
- 数据库是最重要的概念之一。仅仅说“使用关系数据库以支持事务和强一致性”是不够的，因为许多NoSQL数据库也具有类似的功能。至少，你需要能够深入讨论如何扩展读取/写入以及如何处理复制/一致性。更好的是，了解你选择的数据库的更多细节（例如，写入是如何被复制/传播的，最终/强一致性是如何实现的）。
- 常见的权衡可以提及：Websocket与HTTP（或较少情况，与UDP），单体与微服务扩展，同步与异步，推送与拉取，高延迟与最终一致性，缓存策略（本地、远程、TTL/LRU/LFU、读/写策略），分区策略。
- 主动指出设计中的瓶颈（即，随着规模扩大首先失败的组件）以及如何解决。
- 尽可能展示你的广度和深度，即使只是对替代方案的简短评论。
- 相反，如果你知道自己在某个领域知识有限，不要主动提及这一点，并在必要时做出明智的猜测。
- 模拟面试在这里非常重要。我做了4次，花费大约一千美元，这是我花过的最好的钱之一。通过专业的、有资质的面试官进行的付费模拟，不论是系统设计还是行为面试，直接帮助我在这个市场上成功获得offer。
- 针对你正在面试的公司的相关问题进行研究。例如，对于Netflix，练习视频流媒体平台的问题。对于Doordash，练习餐厅搜索/发现问题。

# 行为面试
这些面试特别难以

准备，尤其是因为有大量的文献对“行为面试”的定义不一致。由于许多行为面试的形式在于标准化，因此你可以通过理解STAR方法（情境、任务、行动、结果）来准备自己。

根据我的经验，行为面试主要集中在你是如何与其他团队合作、你所取得的成就以及你在影响组织方面的经验。我认为你可以将你的经历总结为几个要点（例如，我成功组织了一次跨职能的团队合作，使每个人都有参与感，最终使整个项目比预期提前一周交付），并针对每个要点准备一个完整的故事（记住STAR），因为这会为你提供一种结构化的方式来表述你在面试中的答案。

此外，我在下面列出了一些在我与10多家公司的行为面试中有效的问题。这些问题的形式主要围绕“团队合作”——这是大型公司的文化中的关键主题。

- 描述一次你与他人共同工作的经历。是什么让你们合作得如此成功？是什么让你们的合作如此困难？（旨在了解你是如何与他人合作的以及你的沟通方式。）
- 描述一次你解决过的非常复杂的技术问题。你采取了什么步骤来解决这个问题？（旨在了解你是如何处理复杂的技术问题的。）
- 描述一个你克服重大挑战的经历。你采取了什么措施？（旨在了解你的适应能力和如何处理压力。）
- 描述一次你需要与不同意见的人进行合作的经历。你是如何达成共识的？（旨在了解你的影响力和沟通技巧。）
- 描述一次你需要在截止日期之前快速解决问题的经历。你是如何确保按时完成的？（旨在了解你如何管理时间和优先级。）
- 描述一个你在技术上推动改变的经历。你是如何让其他人加入这个想法的？（旨在了解你的影响力和推动变化的能力。）

我为每个问题准备了一些要点，但我没有对自己提出的故事进行剧本化。这让我能够在面试中更加自信。

总之，准备充分是关键。您的准备越充分，您在面试中的表现就会越好。了解即将面试的公司是至关重要的，包括公司的文化、价值观和关键目标。希望这些建议能帮助您顺利通过面试并获得理想的职位！

TL;DR - 除非你没有其他选择，否则请远离Roblox。

我最近在Roblox的Discovery团队面试时经历了一次非常糟糕的经历。在面试过程快结束时，招聘经理和招聘人员让我对潜在的offer充满期待，结果他们突然改变主意，选择了其他候选人。

以下是完整的故事：在我的现场面试之后，招聘经理本人和两位主要级别的个人贡献者（IC）给我发了邮件，表达了对我的强烈兴趣，并提供了聊天机会帮助我更好地了解团队。我还与招聘人员和招聘经理多次通话，讨论薪酬问题，他们看起来非常急切地想让我在本周末前接受潜在的offer。然而，事情发生了转折：在周四通过招聘委员会之后，他们突然加入了一个关于跨职能合作的额外面试，我觉得自己表现得还不错。然而，到了周一，他们告诉我，他们决定与其他候选人继续前进。

幸运的是，我已经有了另一个offer，所以我并没有太失望。我对与我交谈的每个人没有意见，但我认为Roblox的面试流程存在极大的缺陷。你不能在两天内从推动候选人接受潜在offer到直接拒绝他们。这种做法非常不专业，甚至让人反感。我在Blind上也读到过类似的故事，很多候选人被虚假地鼓励以为自己会得到offer，最后却在最后一刻被拒绝。如果你在Roblox工作，并且了解为什么这种情况经常发生，请启发一下Blind社区。我希望这不是一种让候选人以为自己会收到offer、从而停止其他面试的策略。

故事的寓意是：除非你没有其他选择，否则请远离Roblox。你的面试体验可能不会顺利或积极，我也不认为他们的招聘实践能营造健康的公司文化。

欢迎大家投票并分享你在Roblox面试的经历。

听起来你正处于一个困难和压力重重的局面，尤其是在持有H1B签证并面临工作场所问题的情况下。针对你提出的具体问题：

1. **Qualtrics是否会提供H1B签证支持**：虽然我无法代表Qualtrics发言，但许多科技公司通常愿意为符合他们业务需求的候选人提供H1B签证支持。既然你已经通过了他们的面试流程，并且处于团队匹配阶段，一旦找到合适的职位，获得H1B支持的机会可能会更大。

2. **转换为H4 EAD身份**：如果你需要转换为H4 EAD，一旦EAD批准，你将有资格再次工作。然而，这个过程可能需要时间，在此期间你需要以H4身份留在美国。由于你已经有了批准的I-140，这为你未来的签证支持提供了更多的灵活性。

3. **如果你离开当前的雇主**：如果当前的情况变得无法忍受，你需要辞职，那么转换为H4 EAD可以为你提供一些保护，同时你可以继续寻找其他工作。像Qualtrics这样的公司或其他公司未来可能会再次为你提供H1B签证支持，而你的I-140将继续有效，用于未来的绿卡申请流程。

鉴于你移民身份的复杂性，咨询移民律师可能会有所帮助，确保你能做出最明智的决定，特别是关于时间安排和工作许可的潜在空档问题。

我想分享一个数据点，希望对正在经历类似情况的人有所帮助：

招聘人员联系我申请一个 E4 的职位。面试主要是标准的 LeetCode 问题。我并没有认真刷题，因为我并不主动找工作，但这些问题还是比较合理的（涉及树、图等，没有什么花招）。有一轮系统设计面试，但说实话，我不确定自己表现得如何，因为我根本不知道该如何准备系统设计面试。从电话筛选到现场面试的时间大约是一个星期，现场面试到团队匹配的时间也是一个星期。团队匹配花了很长时间，主要是因为岗位空缺和缺少感兴趣的团队，但现在情况似乎有所好转。

关于 Offer：
最初的 Offer 其实挺低的，但我告诉他们，如果不给个好条件，我不会考虑搬家，这招似乎奏效了。新总包大约是第一年 40 万，之后每年 36 万左右。

设计Facebook的“附近的朋友”（Nearby Friends）功能，主要目标是帮助用户实时查看周围朋友的地理位置，并在好友接近时发出通知。为了实现这一功能，系统需要处理大量实时数据，确保位置共享的隐私性，并快速检索大量用户的位置信息。本文将详细讨论如何设计一个高效的系统，尤其是如何利用索引（index）来快速读取和查询用户的位置信息。

### 1. **功能需求分析**

“附近的朋友”功能的核心需求包括：

- **用户位置共享**：用户可以选择与哪些好友共享位置信息。
- **实时位置更新**：系统需要定期更新用户的实时位置信息。
- **附近好友通知**：当好友进入特定的地理范围时，向用户发送通知。
- **隐私控制**：用户可以设置哪些好友可以查看他们的位置信息。
- **低延迟响应**：系统需要在接收到用户位置信息后，快速计算好友的相对距离并发送通知。

### 2. **高层架构设计**

整个系统可以分为以下几个模块：

- **客户端模块**：负责采集用户的位置信息并定期上传到服务器。
- **位置服务模块**：负责存储、更新和查询用户的位置信息。
- **通知服务模块**：计算用户之间的距离并根据预设条件发送通知。
- **隐私管理模块**：确保用户的位置信息只能被授权的好友访问。
 
为了提高性能，系统设计时需要重点优化以下几个方面：
- 实时接收并存储用户的位置信息。
- 根据当前用户位置快速找到附近的好友。
- 保证高效的查询速度，尤其是在用户数量庞大的情况下。

### 3. **位置数据存储与索引结构**

**3.1 位置数据存储**

位置数据通常以**经纬度**的形式表示。每个用户的位置信息包括其唯一标识符（用户ID）、当前位置的经度和纬度，以及时间戳。

为了解决大规模用户实时位置信息存储和查询的问题，通常会采用**分布式数据库**。每个用户的位置信息可以存储在一个表中，其中包括以下字段：

- `user_id`: 用户的唯一标识符。
- `latitude`: 用户的纬度。
- `longitude`: 用户的经度。
- `timestamp`: 位置更新的时间戳。

**3.2 索引结构**

为了能够快速查询某个用户周围的好友，传统的基于顺序扫描的方法显然效率不高。因此，我们需要建立适当的索引来加速位置查询。

在空间数据的处理上，常用的索引结构包括：
- **QuadTree**：将地理空间划分成四叉树结构，可以快速找到位于特定区域内的用户。
- **R-Tree**：更常用于地理数据的索引，支持快速的范围查询（Range Query）。
- **GeoHash**：将二维的经纬度数据编码成一维的字符串，同时具有相邻的经纬度能够生成相似的前缀，这使得其非常适合在数据库中进行范围查询和索引。

在本设计中，我们选择**GeoHash**来对用户的位置进行编码，并在数据库中构建索引。

### 4. **利用GeoHash进行快速查询**

**4.1 GeoHash简介**

GeoHash 是一种将经纬度坐标映射为字符串的技术，其核心思想是将地球表面划分为大小不同的网格，并为每个网格生成一个唯一的字符串标识符。GeoHash 的一个特点是，邻近的地理位置生成的 GeoHash 值的前缀相似。通过这种编码方式，用户的经纬度数据可以被压缩为一个字符串，这大大简化了空间查询的复杂度。

例如，假设用户 A 的位置被编码为 GeoHash 值 `wx4g0ec`，而用户 B 的位置被编码为 `wx4g0f2`。由于两者的前缀 `wx4g0` 相同，这意味着他们的位置非常接近。因此，在查询附近的朋友时，我们只需要查询相似的 GeoHash 前缀即可。

**4.2 GeoHash 索引的构建**

为了支持快速的邻近查询，我们可以在数据库中为每个用户的位置信息生成一个 GeoHash 值，并在 `user_location` 表中添加一个索引字段 `geohash`。该表的结构如下：

- `user_id`：用户的唯一标识符。
- `geohash`：用户位置的 GeoHash 编码。
- `timestamp`：位置信息的更新时间。

通过在 `geohash` 字段上创建索引，我们可以大幅提升查询效率。当某个用户上传了新的位置信息后，系统可以快速查找具有相同或相似 GeoHash 前缀的其他用户。

**4.3 通过 GeoHash 实现附近好友查询**

当用户打开“附近的朋友”功能时，系统会根据用户当前位置生成一个 GeoHash 值。为了找到附近的好友，系统可以通过以下步骤实现：

1. **生成用户的 GeoHash**：根据用户的经纬度生成当前的 GeoHash 值。
2. **查询相邻网格**：由于 GeoHash 本身只是一种编码，无法精确表示地理距离。为了解决这一问题，我们需要查询多个相邻的 GeoHash 网格，这可以通过修改 GeoHash 的前缀来实现。查询时可以指定 GeoHash 的相邻网格作为查询条件。
3. **过滤距离**：一旦找到了具有相似 GeoHash 值的用户，系统还需要进一步计算这些用户之间的实际地理距离。可以使用**Haversine公式**来计算两点之间的球面距离，从而确定哪些好友在指定的距离范围内（例如 500 米以内）。
4. **通知系统**：如果找到了满足条件的好友，系统将向用户发送通知。

### 5. **隐私与权限控制**

隐私是“附近的朋友”功能的关键。用户需要能够精确控制谁可以查看自己的位置信息。因此，系统在查询时需要同时检查用户的隐私设置。这可以通过为每个用户维护一个好友列表，并在查询时过滤掉那些未授权查看位置的用户来实现。

此外，为了提高隐私性，可以对用户的位置信息进行模糊化处理。也就是说，系统并不会将用户的精确位置展示给好友，而是展示一个范围或模糊的区域。

### 6. **系统优化与挑战**

- **高并发处理**：由于位置数据实时变化，系统需要支持高并发的写操作。可以采用**分布式数据库**和**缓存**机制来优化读写性能。
- **位置更新频率**：频繁的位置信息更新可能会对系统造成很大负担。为此，系统可以限制位置上传的频率，或者只在用户移动了一定距离后更新位置信息。
- **缓存与分布式查询**：为了减少数据库的查询压力，可以将用户的位置信息缓存在**分布式缓存系统**（如 Redis）中，定期刷新缓存以保持数据的实时性。

### 7. **总结**

设计 Facebook 的“附近的朋友”功能需要在地理位置处理、隐私保护和高效查询之间找到平衡。通过使用 GeoHash 等空间索引技术，系统可以快速查询用户周围的好友，并通过隐私设置保证用户的位置信息不会被滥用。

I-130 processing 期间，能申请B1/B2吗？

买医疗保险
1.  头五年新移民不能用联邦福利（不能买medicare，不能用medicaid），各州福利救济不一样，在深蓝州头五年可能有一些州福利。我现在州没有。
2.  但是，头五年新移民可以买奥巴马医改，
https://www.healthcare.gov/blog/10-thing...rketplace/
3.  没有工作经验的美国人（包括移民五年以上）可以高价买medicare，注意，没有工作经验的美国人，不能享受低价medicare，但是可以花钱买medicare，part A（住院保险），part B（医疗保险），part D（医药保险），总共一人一个月保金大概近九佰元。当然因人而异。
比如这个链接说，meidcare part A高价是一个月422元，part B $134, part D 看你自己买的保险计划。
https://www.medicare.gov/your-medicare-c...lance.html?
注：part C是私人公司卖的part A/B的计划，等于是part A/B的private option。所以费用不计。
4.  另外，除了医保以外，我不鼓励中产家庭的父母去滥用福利救济。
希望大家身体健康，家庭团圆。马丁路德金日快乐。

小公司比较直接，大公司就是HR在折腾。
我的第一次是个20来人的小公司，和你情况一样，直接进入项目状况。
后来到了个全球有6，7千人的公司，一试 - HR，二试 - HR， 三试才是业务部门。

华为的三折手机面世了。恶评是可以预期的。
一个产品的出现。有这样那样的负评。
有人爱不释手有人不屑一顾。
也不出奇。
但是委婉哥的恶评也是早就预定好了。
三折机。
主打就是大屏幕吧。
市面上第一款三折手机。
展开是10.6寸的大屏幕。
算一个创新之作。
在一个充满竞争的年代。
推陈出新。
有新意有创意。
才能保有产品的活力和竞争力。
哪怕是不好的创意也比没有创意好。
至少吸睛了。
华为三折机贵不贵。
真不便宜。
值不值得。
市场说了算。
水果机一样不便宜。
所以有智商税一说。
可惜水果机连创意都缺缺。
竞争之路更形艰难。
华为重返高端的销量冠军。
不远矣。