OA VO support

北美秋招变冬招,亚麻Meta纷纷Move‼️
往年的11月中旬已经进入秋招末期,但是今年的秋招有变成"冬招"的趋势:最近Meta、Apple开放NG岗,Amazon、Google又陆续放出2024Intern岗。 最近Amazon推进2024Summer Intern面试流程,Meta也推进NG\Intern面试流程,进入集中发OA阶段,部分同学收到VO。 同时根据同学们的反馈,今年的TikTok真的成了NG的白月光,现在进入了面试和发offer的高峰期。(现在仍在发24NG岗) 现在北美🇺🇸各大科技公司仍在降本增效,更加倾向于招聘能直接上手就能干活的人。 那么【上手就能干活】的标准,面试官是如何考核的 面试官在面试过程中会对候选人的项目内容进行deep dive,通过考察候选人的技术功底、对热门技术栈的掌握程度以及项目整体开发的熟练度,从而判断候选人是否具备【上手就能干活】的能力。 以下是sde/11.12月新题以及解题思路 1.
Amazon SDE Offer面经
首先是面试流程,共7个阶段: 简历—recruiter email—OA—Phone screen—onsite—debrief meeting—Offer (Amazon SDE岗面试流程均需要4-8weeks) OA(轮次不超过3次,主要也是面向于internship和NG岗,少部分有经验的岗也可能涉及到) OA1:调试 一般情况下,一组7个debugging,需要在20min内完成,每个quiz都规定了时间修复代码。
Google MLE Interview Questions面试总结
机器学习是一个非常大的领域,有许多不同的类型。以下是三种主要的机器学习类型: 每一种类型的机器学习都有其特定的应用,例如,监督学习被广泛用于图像和语音识别,无监督学习被用于市场分析和社交网络分析,强化学习被用于自动驾驶和游戏AI等 以下是对这三种机器学习类型的简要解释: 监督学习(Supervised Learning): 在监督学习中,模型根据过去的数据或标记的数据进行预测或决策。 标记数据是指那些被赋予标签或标记的数据集,从而使数据更具意义。 例如,在图像识别中,监督学习模型可能会使用已标记的图像数据集进行训练,以识别新的图像。 无监督学习(Unsupervised Learning):
留学生面试DS刷这些真题就够了
作为Data岗的技术力代表,Data Science所要求掌握的技术不仅多,还需要精,面试前需要准备的考察重点也多的让人头昏脑涨。 为了让留学生们在准备投递前更系统、全面的复习,给大家推荐这150道真题。 优势: 由GitHub上的DS大神整理搜集,专为Data面试的候选人编写。 150道题目均来源于真实面试,每道题的都有解题思路和标准答案,参考性非常强。 数学/编程/简历问题等,DS面试中所有类型的题目都在这里。 确切来说就是DS面试指南! 以真实面试过程中的考察重点分为7大板块,每个板块涉及的真题都源自于22-23年最新DS岗位真题 涉及内容:机器学习、深度学习、统计、概率、Python、SQL&Database、简历优化问题
从投简历到Offer,Meta面试时间线真经!
meta找intern或是newgrad-E3攻略: 第1步:投简历 从投简历到等到面试通知可能要三天到三个月(著名的长时间线)不过需要注意一个岗位挂了的话会有冷冻期的,不能再投递同一类型的岗位了。 第步2步(Optional): 电话初筛 HR小姐姐/小哥哥给你打电话,就是要确认你的visa情况、专业背景和面试时间了。这时候要表现得自信又亲切哦,让HR感觉到你对这份工作的热情和诚意。对了,这个阶段,一般不会有技术面哦! 第3步:在线测验 / 技术电话面试** OA:中等难度,70分钟搞定4题。通常HR会在当天或第二天发你OA链接,有效期是一周,开启解题模式!或者是一个面试邀约(phone
salesforce的OA题库面经
最近salesforce还在持续发岗,大家都投了嘛!1小时30分钟的OA,还是白嫖的 salesforce Technical interview会根据你的简历 deep dive,问一些之前做过的project和internship。 一定要对简历上面的问题非常熟悉,应对面试官的follow up! 另外,还会被问到技术性问题,比如当前组遇到的问题场景,该如何解决? Hiring
Google谷歌近期面经以及面试题
运气非常好6月份投的,居然11月底被捞了,昨天刚面了两轮back2back,两面都是亚裔面试官,非常友善,过程也简单明了,self-intro完就开始做题了, 题目如下: 第一轮:sort an array但这个array满足一个条件, the absolute difference between the
Google的LeetCode刷题攻略
同学们大多都在LeetCode刷。但了解过的同学也知道,LeetCode的题量足有2000+,不论是在花费的时间or刷题的顺序上,对留学生来说都是不小的难题。 如果你正陷入算法有硬伤,刷了上百道还是0 Offer的死循环中,那么接下来这个由谷歌在职大神LeetCode刷题攻略一定值得你看看! 这份攻略中,刷过的同学推荐从这位谷歌Waymo(无人车)工程师总结的刷题笔记开始 阶段1: 只做官方leetbook (初级-> 中级 -> 高级算法)周末花半天刷一个章节,后续变成一周内分散着刷完一个章节。 阶段2:找固定的list,坚持每天刷题,开始是用Grind75定制列表,现在开始在字节校园打卡每日一题。
Meta公司高频考题,轻松突破OA环节
Meta公司leetcode高频OA题目 作为全球lingxian的科技公司,对于程序员的招聘要求非常严格。而leetcode作为程序员必备的刷题网站,对于想要进入Meta公司的同学们来说,掌握高频考题是非常重要的。 那么,如何快速掌握Meta公司leetcode高频OA考题呢?别担心,我已经为大家整理好了。 无论你是正在准备出国留学的同学,还是想要提升自己的编程能力,这些高频考题都是你不可错过的宝贵资源。 我们要注重基础知识、刷题和总结、注重细节和效率、善于利用搜索引擎和社区资源以及保持积极心态。 Meta高频Leetcode题目整理 1.Making A Large lslandMeta
拿下Meta offer的面经分享
是我在Meta面试的一些过程和经验分享一下 Meta面经: Onsite面 Coding:题目一: 347.Top K most freqent elements 题目二:find