本文將從面試完整流程、簡歷書寫與優化、面試問答到最終選定offer的全程序，展開360°全方位詳細的指導說明，希望對求職路上困惑迷茫著的小伙伴們有所裨益，
一、面試完整流程一覽
根據本人多年面試程式員的經驗來看，技術人員的面試流程一般分為這么幾步：
簡歷投遞
人事篩選簡歷
技術小組篩選簡歷
技術面試 2～5 輪
人力/綜合面試
當前輪次通過，進入下一輪候選人清單
二、如何翻倍自己的面試機會
1.拿到面試機會的幾個重要前提
有相應的崗位；
符合投遞條件(學歷、作業年限)；
有多個投遞渠道（招聘網站、獵頭、內推、技術群）；
簡歷符合要求且有亮點；
才華橫溢且名聲在外；
2.擴展投遞渠道
現有的投遞渠道：招聘網站、公司官網
可以擴展的投遞渠道：獵頭、內推
獨特的方式：優秀的作品（軟體產品、開源專案、文章、出版物）、實習
其中，可以合理運用幾種成功率較高的方式：
優秀的作品
內推（論壇、技術社區、交流群）
獵頭（僅限于高端人才）
實習
3.如何撰寫或者優化自己的簡歷
我們來看下，在寫簡歷時，經常會遇到哪些令人頭疼的問題：
沒有實踐經驗（應屆生）
不確定哪些資訊該寫哪些不該寫
不知道如何在簡歷上展現自己的優勢
不知道如何撰寫專案經驗一欄
為了高大上寫上了自己不熟悉的技術名詞
三、簡歷撰寫與優化
我們以一位大資料開發工程師的求職者簡歷，來具體看下優化前后的對比：
優化前：
體現的問題：
簡歷很簡短，沒有具體事項；
照片應當用個人純背景證件照；
個人資訊有遺漏項且有不必要項；
遺漏項：求職意向、個人狀態、作業年限；
不必要：政治面貌、出生年月、民族、地址；
作業經驗的描述太短、太寬泛；
自我評價并沒有什么意義；
教育背景太細，很多無意義的資訊；
沒有就職的崗位資訊；
作業經驗沒有具體量化的資料體現；
簡歷撰寫原則
寫別人關注的資訊；
照片應當用個人純背景證件照；
作業經驗要用數字量化體現；
作業經驗描述要具體；
名校畢業，校名靠前放，反之靠后；
有價值的專案或者獎項靠前放；
博文和開源倉庫靠前放；
簡歷不止給人力資源看，還給技術看；
優化后：
四、如何為自己的面試做準備？
1.我應該看哪些資料？
根據領域必備知識
根據招聘要求
計算機基礎知識
別人的面試經驗
下面以【爬蟲工程師】這個崗位為例，詳細說明一下面試時可能問到的問題，
編程語言的熟悉度：你說說 Python 的垃圾回識訓制、裝飾器
演算法和資料結構：請你寫出鏈表反轉、請你寫出歸并排序
計算機基礎知識: HTTP KeepAlive 代表什么
計算機基礎知識：描述一下 TCP 握手程序
作業經驗和知識覆寫面：假如有資料丟失，你應該如何排查
崗位特定要求：根據條件設計一款分布式應用，你會怎么設計
崗位特定要求：APP 逆向當中遇到自定義協議應該如何處理
崗位特定要求：說說你會的幾種 hook 技術
簡歷上提到的：我看你提到你監控過請求資訊，監控的目的是什么
連環炮問題示例：監控具體怎么實施？怎么知道監控哪些項？
連環炮問題示例：為什么監控的是請求數，但耗時卻不監控？
連環炮問題示例：監控到的資料一般哪些部門會用？怎么用？
連環炮問題示例：你選擇哪款監控軟體？為什么不選其他的？
通過閱讀別人的面試經驗可以推測這個崗位的面試難度、面試節奏、面試偏好和關注點，進而補充自己的知識，
2.我該為交流做哪些準備？
一段約 100 字的開局介紹和一段約 100 字的離職原因；
面對人力資源：幾個關于崗位和公司整體情況的問題；
面對技術：幾個關于作業氛圍、加班情況、團隊組成的問題，
五、我與面試官的正面交鋒
1.如何面對面試官的連環問題？
連環問題是一定會有的；
在準備階段假設幾種連環問題，通過問題反推自己要突擊的知識；
不熟悉的知識盡量不要寫在簡歷上，例如分布式；
不會的問題可以說“這個我也沒有深入去了解過”，但如果你有其他思路，你可以提出來“但我覺得可以這樣”；
如果答不上，趕緊用筆記下來，
Q—面試官提問丨NA-不恰當的回答丨OA-恰當的回答
Q：我看你在簡歷里寫用過訊息佇列設計分布式爬蟲？NA：對
OA：對的，之前有考慮過用Redis，后來經過小組評估，改成了訊息佇列；
Q：為什么不用Redis？你們評估的時候主要考慮哪些因素？NA：我也不太清楚，領導說選這個；
OA：這是我們的業務特性決定的，我們需要將同一份資料給多個下游使用，例如編輯組、資料分析組、深度學習組，訊息佇列的Work模式很適合這樣的場景，而Redis要滿足需求就很麻煩；
Q：訊息佇列資料丟失的問題你們怎么處理的？
NA：我記得訊息佇列都有重傳機制，那個就能解決；
DA：一般會在幾個地方丟資料，例如訊息生產時、訊息存盤時、訊息消費時，訊息生產時的丟失可以借助重傳手段解決、訊息存盤時的丟失可以借助訊息佇列提供的多點同步策略解決、訊息消費時的丟失可以在消費成功后手動確認，改掉默認的自動確認；
Q：訊息佇列多點同步策略有哪些？是怎么樣的程序？NA：有All， Once之類的具體程序不知道；
DA：訊息佇列提供的多點同步策略一般有All. Once之類的，另外還有兩個忘記了，同步程序我也沒有深入去了解過，但我覺得比較穩妥應該是借用分布式領域的“大多數”原則來確保訊息存盤到集群中，然后由內置的同步演算法同步到全部節點
Q：訊息佇列的去重應該怎么做？
NA：呃，通過Redis這些軟體進行去重，然后只要經過Redis的都是不重復的； （牽強地聯想）OA：這個我沒有接觸過，不知道怎么回答. （用筆記下來）
2.反問時刻，展現你的才智
什么不該問？
和公司或者作業無關的問題，例如“聽說上次公司出了個漏洞，影響很大啊！
讓別人很難回答的問題，例如“哎，我看新聞說副總裁有花邊新聞，這是什么情況？”
難度較高的技術問題，例如“我上次看一篇論文，說可以用深度學習輔助文本的提取，你有研究嗎？ ”人事變動問題，例如“我聽你們公司同事說大領導準備換，你知道會換誰嗎？”
該問什么？
和作業相關的問題，例如“這邊在取得資料后是不是還要做一些預處理才會交給下游？”
技術相關的問題，例如“你們用Logstash同步資料，有沒有嘗試過Filebeat？如果好用的話可以切換嗎？ ”行政相關的問題，例如“能說一下加班情況嗎？彈性上下班還是固定時間打卡？”
你的連環問題？
當時他問你，但你答不上的問題，順著這個話題橫向或者縱向延伸，例如“訊息佇列的去重該怎么做？ 、“一般是選擇RabbitMQ還是Kafka呢? ",但要注意,最多連環3個;
六、人事手上那張神秘清單寫了啥？
說說你近五年的作業規劃？
你結婚了嗎？家人跟你一起在這邊還是？
你上一份作業為什么離職？
如果這邊的工資比你上一份少一些，你能接受嗎？
如果面試通過，你大概多久能到崗？
前面四個問題都是旁敲側擊的試探你的穩定性；后面一個問題可能是常規問題，也可能是有分數相當的候選人，
決定你能否進入下一輪的評分表
評分表是為了量化面試結果，為后續的篩選提供決策基礎；
評分表是為了更好地觀察應聘者的屬性；
評分表是面試生命周期的物理體現；
每個面試官負責填寫對應自己的一部分；
七、如何選擇心儀的 Offer
看誰給到手的現金最多？
看誰給的現金+股票更有競爭力？
看作業環境和研究方向？
其實這一切啊，都源于你自身的一個實力！實力足夠，影響力足夠，高薪挖人甚至不在少數！
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