下面是我最近参加 Meta 数据工程师职位面试的经历分享，希望对大家有所帮助。

**电话面试：**

面试开始前，招聘人员安排了一个 30 分钟的电话筛选。这一环节主要是了解我的背景和一些基础技术问题。面试官问了几个关于数据工程的基础问题，比如：
- 你如何处理大数据集的处理和存储？
- 你使用过哪些数据处理框架（如 Hadoop、Spark）？
- 描述一下你如何设计 ETL 流程。

我分享了我在项目中使用 Spark 进行数据处理的经验，并讨论了如何优化 ETL 过程以提高数据处理效率。面试官对我的回答表示满意，并邀请我参加接下来的现场面试。

**现场面试：**

1. **技术问题：**
  第一个环节是技术问题，面试官给了我一个关于数据处理的实际场景，并问我如何设计一个数据管道来处理实时数据。我解释了如何使用 Apache Kafka 进行数据流处理，如何设计数据存储方案（例如使用 Amazon Redshift 或 BigQuery），以及如何使用 Spark Streaming 进行实时数据分析。面试官对我对大数据处理的理解表示认可，但也询问了我如何处理数据质量问题和系统容错性。

2. **编码题：**
  接下来的编码题要求我编写一个脚本来处理数据转换。面试官给了我一个数据集，要求我用 Python 编写代码来完成数据清洗和转换。我实现了数据的去重、缺失值处理以及特征工程。面试官对我编写的代码和数据处理逻辑给予了积极的反馈，但也建议我在代码中加入更多的注释，以提高可读性。

3. **系统设计：**
  系统设计部分的题目是设计一个大规模的数据处理系统。面试官希望了解我如何处理数据的收集、存储、处理和查询。我介绍了如何使用分布式计算框架（如 Hadoop 和 Spark），设计高效的数据存储结构（如列式存储），以及如何优化查询性能（如使用索引和分区）。我还讨论了系统的扩展性和容错性，面试官对我的系统设计思路表示赞同。

4. **行为面试：**
  最后是行为面试，面试官问了我一些关于团队合作和项目管理的问题。他们想了解我在团队中的角色、如何处理冲突，以及我如何应对项目中的挑战。我分享了一些我在项目中的经验，包括我如何协调团队成员的工作，如何解决技术难题，以及如何在项目中保持高效。

最近我面试了 Meta 的数据科学家职位，整个过程既挑战又充实。下面分享一下我的面试经历，希望对其他准备面试的朋友有所帮助。



面试开始前，招聘人员给了我 30 分钟的电话筛选。这个环节主要是了解我的背景和一些基础知识。面试官问了几个问题，比如如何处理缺失数据、如何进行数据探索性分析（EDA），以及一些关于统计学的基础问题。我被问到如何使用统计测试来验证假设，和如何在分析中避免常见的偏差。我回答了关于 T 检验和卡方检验的应用，并解释了我在以往项目中如何使用这些方法来处理数据问题。

接下来，面试官给了我一个 leetcode 中等难度的编程题，要求我实现一个数据清洗的脚本。我在 20 分钟内写出了代码并解释了我的思路，面试官对我处理数据的方式表示认可。



1. **数据分析：** 
  第一个环节是数据分析。面试官给了我一个数据集，并要求我进行深入的分析。他们问了我如何发现数据中的异常值，如何进行特征工程，以及如何根据分析结果提出业务建议。我首先进行了数据清洗，然后使用了数据可视化工具来展示数据的主要特征。面试官还让我解释了我选择的特征，以及如何通过数据分析来提出改进建议，比如如何优化产品或业务流程。

2. **统计建模：** 
  接下来的环节是统计建模。面试官给了我一个问题，要求我选择合适的统计模型来解决。这个问题涉及到选择回归模型、分类模型或其他统计方法。我选择了逻辑回归，并解释了为什么这种模型适合这个问题，包括模型的优缺点、如何进行模型评估以及如何处理模型中的潜在问题，比如过拟合。我还展示了如何使用交叉验证来验证模型的效果。

3. **数据可视化：** 
  数据可视化部分，面试官给了我一些图表和数据，要求我根据这些图表来进行解释，并提出改进建议。我使用了 Tableau 和 matplotlib 来制作图表，展示了数据的关键趋势和模式。面试官对我选择的图表类型和数据展示方式表示满意，但也给了一些反馈，比如如何更好地设计图表以提高可读性。

4. **行为面试：** 
  最后是行为面试，面试官询问了我一些关于团队合作和项目管理的问题。他们想了解我在团队中的角色、如何处理冲突，以及我如何应对挑战。我分享了一些我在过去工作中的经验，包括我如何在项目中发挥领导作用，如何解决团队内的意见分歧，以及我如何在面对紧迫的截止日期时保持高效。

**总体感受：**

整体来说，Meta 的数据科学家面试过程非常全面，从数据分析到统计建模再到数据可视化，都要求候选人具备扎实的技能和全面的知识。面试官的问题很有挑战性，但也很专业。特别是在数据分析和统计建模方面，面试官对细节的关注程度很高。如果你也准备面试 Meta，建议重点准备数据分析、统计建模以及数据可视化方面的内容，同时也要准备一些行为问题的回答。希望你能在面试中发挥出色，取得好结果！

最近我面试了 Meta 的机器学习工程师职位，过程有点儿波折，但也很有意思。分享一下我的经历，或许能给其他有类似经历的候选人一些帮助。

**电话面试：**
面试官首先跟我聊了 30 分钟，主要是技术上的问题和一些背景了解。他问了几个关于机器学习的基础问题，比如什么是过拟合，如何进行特征工程，还有我之前在项目中是如何处理数据的。我在这一部分做得还不错。接着，我们聊了一些实际的编码题目，涉及到数据清洗和简单的模型实现。面试官给我了一个 leetcode 中等难度的题目，要求我编写一个函数来处理数据，并用模型进行预测。我写了代码并解释了我的思路，面试官的反馈也挺积极的。

**现场面试：**

1. **模型设计：** 
  第一个环节是模型设计。面试官给了我一个场景：假设我们要为一个电商平台设计一个推荐系统，要求我设计一个机器学习模型来预测用户可能感兴趣的商品。我开始时讲了如何进行数据预处理、特征选择和模型训练的基本流程。面试官还问了我关于模型的评估指标、如何优化模型以及如何处理数据不平衡的问题。我用了几个实际的例子来解释我的方法，还提到了一些可能用到的算法，比如协同过滤和深度学习模型。

2. **编程题：** 
  接下来是一个编程题，面试官给了我一个数据集，要求我编写一个脚本来实现特征选择，并用某种模型进行训练。我选择了 XGBoost 进行建模，并使用了交叉验证来优化参数。面试官对我选择的算法和代码的效率表示认可，但也提出了一些改进的建议，比如在特征选择中可以加入更多的策略来提高模型的准确性。

3. **系统设计：** 
  系统设计部分，我被要求设计一个大规模的机器学习系统来处理实时数据流。我解释了如何设计一个分布式系统来处理数据的收集、存储和处理。我讲了使用 Apache Kafka 进行数据流处理，利用 Spark 进行批处理和实时分析，还提到了一些可能的瓶颈和解决方案，比如如何进行数据分片和负载均衡。

4. **行为面试：** 
  最后是行为面试，面试官问了我几个关于团队合作和项目管理的问题。他想了解我在团队中扮演的角色、如何解决冲突以及我如何应对压力。我分享了一些我过去的经历，包括我如何带领团队完成一个关键项目，以及我在遇到困难时是如何调整策略和沟通的。

**总体感受：**

整体来说，Meta 的面试过程还是很严谨的。虽然中间有些小插曲，但面试官们都很专业。特别是在模型设计和系统设计部分，面试官的提问很深入，给了我很大的挑战，也让我在回答问题时更加全面地考虑了各种情况。虽然最后没有得到 offer，但整个经历对我来说还是很有收获的。如果你也准备面试 Meta，建议多花时间在系统设计和模型优化上，面试官对这些方面的关注比较多。

最近我在 Meta 参加了一个 45 分钟的筛选面试。

首先，面试官迟到了 10 分钟。面试开始时，他不断地看着其他屏幕，看视频或聊天，不断地笑。他只是把问题打在我的屏幕上，对我说的内容几乎没有关注。整个过程中，他的注意力似乎都在别的地方。

更糟糕的是，在我有机会向他提问时，他依然看着其他屏幕，还在对着我笑。这不仅令人分心，而且让人感到沮丧，影响了面试表现。

我承认我表现得很差，可能会被拒绝。但我知道如果面试官更尊重我，我可以表现得更好。

我还没收到招聘人员的回复。我应该给他发邮件反馈这个经历吗？

**编辑：** 我给招聘人员发了邮件，他说会将此事上报给领导层，并会尽快回复我。至今没有收到拒绝或另行安排面试的通知。会继续更新。

**编辑 2：** 招聘人员在两周后联系了我，说他们想重新开始面试。我通过了电话筛选，并被邀请参加完整的面试流程。我也顺利通过了完整的面试流程，获得了录用批准。耶！！感谢大家的积极反馈和重新给予我的信心。如果有人在招聘 SDE E5 基础设施岗位，请私信我。我现在处于团队匹配阶段。

电话面试：2 道中等难度题。等待了 5 天才收到反馈。根据招聘人员的说法表现不错，进到了现场面试。
现场面试：（两周后）

• 编程 1：2 道中等难度题
  
• 编程 2：1 道中等难度题，1 道难度题。难度题需要了提示。得到提示后，我能解决它。
  
• 系统设计：表现尚可。看到过这个问题，但有些卡壳。
  
• 产品：表现很好。看到过这个问题，并且做了充分的准备。
  
• 行为题：表现很好。回答了所有问题，我通常在行为题上表现不错。
  
  

我在 4 道题中搞砸了一道。其他 3 道题做得不错，并且在规定时间内解决了。系统设计面试将在一周后进行。
你觉得我还有机会吗？

最近参加了 Meta 的面试，这是我经历过的最糟糕的面试经历。总共进行了 6 场面试，其中有两次面试官未出现，他们还把我的现场面试拖延了整整一周，并且最后一分钟重新安排了时间。最终没有得到 offer。

候选人和面试体验都严重下降，公司对浪费我的时间似乎毫不在意，即使我有一份出色的简历和体面的面试表现。现在的情况真是令人遗憾。

上周五我参加了 Facebook 的虚拟现场面试。面试包含了 2 道编程题、1 道行为题和 1 道系统设计题。整体体验非常棒。Facebook 的招聘人员和面试官/工程师都非常优秀。
电话面试进展顺利。我解决并编码了 2 道中等难度的问题，复杂度都经过了优化。
现场面试：

• 第一轮编程：1 道简单题，1 道中等难度题。我解决并编码了两道题，复杂度都经过了优化。
  
• 第二轮编程：1 道中等偏难题。我编码了一个次优解。然后在解释优化解的最后 10-15 分钟时遇到了严重的音频问题。面试官最后说会对音频问题提供反馈。对这一轮的结果不太确定。
  
• 系统设计和行为题：我认为这两轮表现都很好，但无法客观评估。
  

• 工作经验：5 年
  
• 当前 offers：#Amazon、#Grab、#Hotstar、Udaan、#Tekion
  

有没有其他人经历过类似的情况？也就是说，Meta 的 PM 面试似乎比 Google 的更难，即使理论上，Google 的面试应该更难，因为它有五种不同类型的面试，而 Meta 只有两种。此外，Product Sense 和 Execution 通常是最容易的，但不知为何，我在 Meta 面试中失败了，却在 Google 的现场面试中通过了。

需要一个地方发泄一下，所以请多包容。

**总结**：我刚刚结束了我认为最糟糕的面试经历。从一开始，我就遭遇了各种无能的表现。整个过程充满了不专业、缺乏尊重，对我的时间完全无视。

1. **面试安排和与招聘经理的电话**

我申请了 Apple 一硬件团队的 PM 职位，并收到了回电。通过了招聘人员的初筛后，通过邮件被要求提供我日历上的空闲时间以便安排与招聘经理的会面。令人惊讶的是，像 Apple 这样知名的公司竟然无法搞定一个基本的安排工具。

总之，我安排了第一次会议（通过 WebEx——另一个红旗！），结果遭遇了第一次的缺席。借口？面试官在电话中，但我们彼此看不到对方。真是太方便了。也许你们应该按照之前说的那样，打我手机以防技术问题。

把面试重新安排到第二天。闪电不会两次击中同一个地方，对吧？显然会的。我拨通了电话，接下来的 20 分钟里一直看着自己。感到沮丧，我给招聘人员发了邮件，决定退出这个过程。

一个月后，我找到另一个我觉得合适的职位，并申请了。

巧合的是，我接到了同一位招聘人员的电话。没有任何道歉，只是一个调侃的评论，说希望这次面试官会出现。我笑了笑，和招聘经理见了面。

第一次在这个过程中，我对接下来的情况感到乐观。

结果，我大错特错了。

2. **面试过程**

我通过了招聘经理的阶段，接着被邀请参加了有 8 人的面试小组。而为了让我不要忘记 Apple 过时的安排流程，我被要求通过邮件分享我接下来两周的所有空闲时间。经过几轮与招聘人员和第二个人的协调（？），所有 8 场面试终于被成功安排了。我一直不明白为什么面试要有 4 或 5 轮以上，但那是另一个话题。我认为考虑到所有情况，我做得相当不错——有一个人失联然后重新安排，但在这时候这已经不令人意外了。

3. **与招聘人员的沟通**

在最后一次面试后，我给招聘人员发了一封邮件，告诉他面试的情况，并询问何时可以期待得到反馈。无线电沉默。

两周后，我发了第二封邮件，提醒他我正在与另一家公司进行最后轮面试，并询问是否很快会有回应。没有回应。

最终从另一家公司得到了 offer，于是发了第三封邮件，看看我们是否接近决定，以便我能做出明智的选择。

然后，来了最终的打击，一封简短、无个人化的拒绝信。

“感谢你的等待。决定是向另一位候选人提供 offer。祝好运。”

我无言以对。经过几周的沉默，这种冷漠的拒绝让人感到侮辱。

显然，Apple 的招聘流程存在严重问题，但这次经历让我对曾经钦佩的公司感到失望。