Meta团队内幕消息被曝光，老员工聊聊选组这件事！

1次match 10个组

有人在通过Meta面试后，recruiter给了他match了10个组，分别是：

 广告

1. FBR Ads Ecosystem – Quality and Creator。看description主要是解决Ads Supply的问题，tech stack貌似铺的挺广。
2. Instagram Ad Quality。跟上面感觉挺像？ 
3. Search and Marketplace Ads
4. Instagram Mature Demand Optimization

 搜索&推荐

1. AI Search。介绍很简短，不清楚具体做什么以及应用在什么产品上。
2. FB Feed–FB App Notifications
3. Conversation Starters Engineering Ranking
4. FB MRS Relevance - Retrieval。给各个产品提供recommendation retrieval system

 Safety/Integrity

1. AISE Safety
2. Instagram Relevance Integrity

其实从他对组的描述上不难看出，对于每个组的影响、增长、技术堆栈和文化基本一无所知……

【组选】不再是【盲选】！

福利1：Meta组选流程（2024年7月改革新版）；

福利2：Meta各大组的情况介绍。

看到这里的人大概都有一种“来吧，我现在强的可怕”的感觉，可问题随之而来——选组知识很充沛，面试还没过。

以至于有人直接在网上发问【Meta面试的Pass标准是什么】，以及：

1. 电面的时候需要写test么？
2. 需不需要run 和debug?
3. 需要分析时间和空间复杂度么？
4. 需要花很长的时间准备behavior question和回答behavior question么？
5. 面试的时候该怎么分配时间？

以目前需求最大的E4为例

 建议1：电面一般没有bq, 上来就写码。35分钟写两题。代码不能run，需要口头dry run test cases。需要说复杂度。一般准备方法是刷lc最近6个月tag题。

 建议2：自我介绍完就开始coding，一般面试官上来会说今天的面试是两轮，而且时间过了差不多一半的时候会提醒你后面还有一个题。code不用run，但是要用一个例子walk through一遍。时间还是蛮紧张的，中间要是突然短路了的话基本就gg了。

 建议3：meta的面试就是很正统的踩点呀。不要太纠结于“标准”，面试官如果不喜欢某个candidate的话就会有意无意地提高标准。

除了问题多多的求职者，还有一部分人在面试之前就被狠狠“警告”：

在实际面试时，又因为“的确没想出来”、“时间不够用”而导致两轮全挂。

这也恰恰对应了直通硅谷老师在指导学员面试过程中，关于今年Meta面试的难度和基本要达到的标准：

一场Mock，帮大家解困

在开始mock的时候，老师会首先征求学员的意见——选择问答的形式和全真mock的形式、有没有问题需要老师帮忙解答的。大家可以根据自己的需求来进行设定。面试开始后，老师全英文进行提问，学员只需要跟着流程走就好。Mock结束后老师会现场把feedback告诉学员，帮助学员更清楚地了解实际面试节奏和接下来的准备方向。

而比这更糟糕的消息是基本大厂们现在都拔高了面试难度：Meta是秒掉、金融类公司全体轮次多到发疯、Google算法超难、Stripe面试题不容易被理解……

2024年的教训已经足够惨痛，作为即将正式到来的2025年春招，时间还剩下3个月的时间，大家必须在此时提前做出反应！

2025年求职，只有1个对策

直通硅谷从不搞“大锅饭教学”，每位报求职1V1定制计划的学员都有专属于他们自己的一套提升方案：

学员经历：大厂实习，项目较弱

 学员情况：

曾有Meta的实习经历，简历上有3段实习经历，其中两段比较弱，想提升工业项目能力。

 直通硅谷解决意见：

大厂项目在面试时是很吃香的，但不可避免的是很多人在大厂项目中担当的角色都偏“边角料”，所以在定制这类学员的求职计划上，我们更注重项目深度和业务的熟练度。

匹配backend方向的mentor，做分布式系统的应用，多用中间组件，主要在系统设计和性能提升方面带他做实践。另外在功能中设置cloud/big data computing的应用场景加入进去。着重关注后台的更高级一些的高并发，多线程，分布式，系统性能问题的解决。

后续在Mock阶段，会围绕项目细节、与岗位JD匹配度等方面进行提问，加深面试实感和查缺补漏。

学员经历：背景浅，有项目但不精准

 学员情况：

4段实习经历只有1段跟数据有些关系，但是整体比较简单，主要做data reporting。

 直通硅谷解决意见：

这类学员最容易在真实面试中被盖章“业务不熟练”、“方向不匹配”。

所以定制化方面会遵照学员个人意愿，优先匹配DSA/DA方向的mentor，一方面对原本的intern经历进行deep explore，深入了解后助其进行一些项目加工，让经历往DSA/DA方向靠近。

另外，带着学员做DSA/DA方向比较工业化的project，充分展示数据能力在business-related的场景的应用，提升简历竞争力。为了巩固学员对项目的深度理解，授课过程中还会间歇加入面试模拟问答。

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