讲真，大厂面试不为人知的“潜规则”特别多，有时候不是你的能力不够，而是你没参透大厂的那些门门道道。
所以，今天我们不讲老生常谈的面试准备，来扒一扒大厂的那些不为人知的面试“黑幕”。
《九章算法班》——大厂面试备战利器！主讲老师令狐冲曾在FLAG工作多年，一开始就分享了很多大厂招人的套路；最关键的是令狐老师的算法模板堪称高效万能，背熟了现场coding直接套就完事了！
即使已经刷题几百道的人，也常常在《九章算法班 2020版》中感受到“醍醐灌顶”。原因很简单，主讲老师是算法竞赛出身，刷过的题，超过2000道，所总结的“套路”和“模板”不是刷几百道的人可以得出的。
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Google：想靠“抄答案”过面试？没门！
要说玄学，Google敢称第二，没人敢称第一。
- 准备3个月，把论坛上的面经都背了1遍，结果一道都没考到
- 同是L5，有人做了1道easy题直接给过，有人答出两道hard题照挂不误
- 5轮coding完事，都到谈offer了，突然hr通知加面一轮BQ
- BQ做完后，接着面算法（G家到底有多爱算法？）
细想下来，Google的“玄学”其实有迹可循：面试官并不特别在意你能否给出最优解，而着重看你算法优化的过程，因此是否做出答案与面试通过与否不存在绝对关系。
另外，Google很少会考原题，所以去各大论坛**“抄答案”意义真的不大。有人透露Google面试官会专门去论坛上找面经，再把其中热度高的题ban掉**，你以为你套到了原题，实际上面试官套路了你……
而至于BQ的玄学，主要是因为**Google今年面试改革，加了1轮BQ。**如果你遇到了5轮coding还要加面的情况，大概率是因为面试官之间没通气，都忘了考BQ，最后不得不临时加面。
总之，如果你在准备Google面试，就别想着投机取巧了，G家的面试官会说：“不好意思，我们不要只会刷题的机器！”
FB：碰到“自己人”，面试依然滴水不“放”
前天有学员说自己面Facebook时，5轮中有4轮面试官都是国人，这个比例真的非常高。
比起北美其他大厂，脸书的国人数量确实是最多的，所以你在面试很容易碰到“自己人”。
于是很多人都在问，脸书好不好“放水”…… 这个问题见仁见智，因为通常国人都会非常认真准备面试，基本功也比较扎实，所以在技术考察上一般不存在放水。
不过遇到国人面试官，现场的压力还是要小一些，毕竟看到同胞会有一定归属感和安全感。
此外，Facebook非常重视多样性（diversity），女性员工和少数族裔员工确实会有一定的优势。
比如，Sanderberg在内部QA公开说过全美CS New Grad有18%的女生，但脸书是按照36%来招人，所以在同等条件下，女性更有可能得到面试机会（当然，优势也仅止步于此）。
在实际面试中，面试官并不会对女性放水，毕竟面试官也不可能擅自更改面试难度和评判标准。
Amazon：bar raiser拥有一票否决权
很多人都听说过Amazon的bar raiser。bar raiser的概念来自于亚马逊美国总部，指的是一群在招聘过程中，负责从亚马逊的企业文化以及行为准则的角度考察应聘者，从而维护招聘质量的人。
bar raiser有一票否决权，所以在bar raiser面一定要格外谨慎和小心。**但是就算bar raiser同意hire你，其他面试官不同意还是可以商量的：**要么给你降级，要么给你留着下个机会，最差的结果才会是冷冻。
还有很多人不知道亚马逊的面试报告是加分式报告。即在面试中，每个面试官都会有一两个**LP（领导力原则）**要去判别，面试官要必须从你的回答中提取要点，去支撑hire你的决定。
所以你的BQ回答一定要体现出亚麻的LP，这样面试官比较方便给你feedback。
由于今年就业形势复杂，各家大厂的套路也十分多变，所以建议今年的求职者除了夯实自己的基础能力外，在面试之前对目标公司多做一点“功课”，不要被“黑幕”了还浑然不知！
