好，来聊聊我在美国 TikTok 高级马工面试的经历，外加和我之前在国内工作的对比。说实话，这场面试就像一次文化冲击，不仅要拼技术，还得玩好“跨国文化切换”。
### 第一轮：HR 热身
和国内的 HR 面试差不多，上来就是背景调查和一些常规的筛选问题。虽然套路都差不多，但美国这边的 HR 明显更加系统化，问的问题也更有针对性，比如工作中的具体贡献、团队协作经验等。这一轮无压力，HR 还给我讲了下 TikTok 美国这边的工作文化，说是很“fast-paced”，我心想这不就是国内“996”的美版说法嘛，内心毫无波动。
### 第二轮：系统设计（不只是堆砌模块）
一上来就是重头戏——系统设计。面试官直接抛出一个高并发场景，让我设计一个分布式推送系统。和我在国内的经历比起来，这边问得更深入。国内面试可能只关心你怎么设计高效的系统，而这里不仅要你考虑性能，还得特别注意数据隐私、合规性和容错机制，毕竟人家是 GDPR 的地盘。
我开始讲国内做高并发系统的经验，什么缓存设计、异步处理、分布式事务之类的，讲到头头是道，结果面试官插了一句：“那在美国，如果你的系统在用户隐私上出了问题怎么办？” 这可把我搞懵了，国内哪有人关心这个？但面试官盯着我，我只好扯了几句数据加密和访问控制策略。他点了点头，虽然没笑，但感觉有戏。
### 第三轮：算法硬刚
这个环节明显有点 LeetCode 风格。和国内的算法面试有点像，但不同的是，美国这边更加注重算法背后的思路。给我的问题是一个经典的图遍历问题，国内面试一般就是看看你代码怎么写、能不能跑出来，而这边还特别关心我对算法的复杂度分析、极端情况处理等。
好在我在国内的时候刷了不少题，一顿操作下来，代码跑得飞快。面试官看着我写完，问我“如果数据规模增大一倍呢？会有瓶颈吗？” 我只能硬着头皮再扯了一波优化思路，比如动态规划、分治法之类的。最后他露出了一丝笑容，我心想，总算过关了。
### 第四轮：文化匹配（不是简单的“服从”）
说实话，这一轮让我感受到了国内外职场文化的巨大差异。国内面试基本不会这么深入聊个人价值观和团队合作细节，大家更多关心的是你能不能干活、能不能加班。但在美国，这一轮的面试官更关心我在团队中的角色、如何解决冲突，尤其是在跨国团队中的沟通方式。
他问我在国内处理过的团队协作问题，我讲了讲之前在国内项目中如何带团队推项目，什么加班扛进度、扛KPI之类的故事。但面试官眉头一皱，感觉不太对劲。于是我赶紧调整策略，开始讲如何平衡工作和生活、如何主动与团队沟通、提升团队合作效率。这次他总算是满意了。
### 第五轮：Coding Battle
最后一轮就是经典的编码对决。和国内差不多，还是现场写代码。这次给了个不算难的动态规划题，我差点笑出声来，毕竟刷题王者来了。不过美国这边的面试官更喜欢挑战你在不同环境下的表现，问题还没写完呢，他就问我“如果让你在资源受限的环境下实现这个功能，你会怎么做？” 我当时脑袋嗡的一下，赶紧想了几个优化方案，比如减少内存占用、分段处理啥的。
写完代码，我还特别讲了讲这段代码的可扩展性，虽然国内的码工生活让我习惯了高效写代码，但我知道这边更注重代码的长期维护性和可读性。
### 面试结束：对比国内外的工作文化
整个面试下来，我感受到了不少国内外工作的差异。在国内，大家更在意你的技术能力，怎么快、怎么好地完成任务，而美国这边更在乎你的工作方式、团队合作以及项目管理能力。这和我之前国内的工作节奏完全不一样，但也让我意识到如果真想在美国好好工作，光靠技术是不够的，还得提升自己的沟通和领导能力。
总的来说，面试过程虽累但很有收获，特别是能亲身感受到美国职场文化的不同。接下来就看结果如何了，感觉这场面试不仅仅是一次技术的考验，更是一场跨文化的冒险！
### 第一轮：HR 热身
和国内的 HR 面试差不多，上来就是背景调查和一些常规的筛选问题。虽然套路都差不多，但美国这边的 HR 明显更加系统化，问的问题也更有针对性，比如工作中的具体贡献、团队协作经验等。这一轮无压力，HR 还给我讲了下 TikTok 美国这边的工作文化，说是很“fast-paced”，我心想这不就是国内“996”的美版说法嘛，内心毫无波动。
### 第二轮：系统设计（不只是堆砌模块）
一上来就是重头戏——系统设计。面试官直接抛出一个高并发场景，让我设计一个分布式推送系统。和我在国内的经历比起来，这边问得更深入。国内面试可能只关心你怎么设计高效的系统，而这里不仅要你考虑性能，还得特别注意数据隐私、合规性和容错机制，毕竟人家是 GDPR 的地盘。
我开始讲国内做高并发系统的经验，什么缓存设计、异步处理、分布式事务之类的，讲到头头是道，结果面试官插了一句：“那在美国，如果你的系统在用户隐私上出了问题怎么办？” 这可把我搞懵了，国内哪有人关心这个？但面试官盯着我，我只好扯了几句数据加密和访问控制策略。他点了点头，虽然没笑，但感觉有戏。
### 第三轮：算法硬刚
这个环节明显有点 LeetCode 风格。和国内的算法面试有点像，但不同的是，美国这边更加注重算法背后的思路。给我的问题是一个经典的图遍历问题，国内面试一般就是看看你代码怎么写、能不能跑出来，而这边还特别关心我对算法的复杂度分析、极端情况处理等。
好在我在国内的时候刷了不少题，一顿操作下来，代码跑得飞快。面试官看着我写完，问我“如果数据规模增大一倍呢？会有瓶颈吗？” 我只能硬着头皮再扯了一波优化思路，比如动态规划、分治法之类的。最后他露出了一丝笑容，我心想，总算过关了。
### 第四轮：文化匹配（不是简单的“服从”）
说实话，这一轮让我感受到了国内外职场文化的巨大差异。国内面试基本不会这么深入聊个人价值观和团队合作细节，大家更多关心的是你能不能干活、能不能加班。但在美国，这一轮的面试官更关心我在团队中的角色、如何解决冲突，尤其是在跨国团队中的沟通方式。
他问我在国内处理过的团队协作问题，我讲了讲之前在国内项目中如何带团队推项目，什么加班扛进度、扛KPI之类的故事。但面试官眉头一皱，感觉不太对劲。于是我赶紧调整策略，开始讲如何平衡工作和生活、如何主动与团队沟通、提升团队合作效率。这次他总算是满意了。
### 第五轮：Coding Battle
最后一轮就是经典的编码对决。和国内差不多，还是现场写代码。这次给了个不算难的动态规划题，我差点笑出声来，毕竟刷题王者来了。不过美国这边的面试官更喜欢挑战你在不同环境下的表现，问题还没写完呢，他就问我“如果让你在资源受限的环境下实现这个功能，你会怎么做？” 我当时脑袋嗡的一下，赶紧想了几个优化方案，比如减少内存占用、分段处理啥的。
写完代码，我还特别讲了讲这段代码的可扩展性，虽然国内的码工生活让我习惯了高效写代码，但我知道这边更注重代码的长期维护性和可读性。
### 面试结束：对比国内外的工作文化
整个面试下来，我感受到了不少国内外工作的差异。在国内，大家更在意你的技术能力，怎么快、怎么好地完成任务，而美国这边更在乎你的工作方式、团队合作以及项目管理能力。这和我之前国内的工作节奏完全不一样，但也让我意识到如果真想在美国好好工作，光靠技术是不够的，还得提升自己的沟通和领导能力。
总的来说，面试过程虽累但很有收获，特别是能亲身感受到美国职场文化的不同。接下来就看结果如何了，感觉这场面试不仅仅是一次技术的考验，更是一场跨文化的冒险！