北美 Google general SWE 面試分享

前言：

分享在博班畢業前夕同時準備畢業和面試的過程，貢獻一個data point供大家參考。如果有問題，歡迎來信詢問，如果能回答的小弟會盡量回答。在疫情期間獲得這個面試機會純屬意外，當下也不確定自己何時可以畢業，所以搞到最後整個找工作期間只面試了一家，也非常幸運通過面試，並趕在上工前夕畢業。趁畢業和上工這段空擋，把這個過程記錄下來，希望能幫助大家。

背景：

PhD in ECE @ 美國中西部某大學 

Undergraduate in Engineering @ NTU

來美國念博班之前沒修過演算法，但大學修過資料結構，沒有實際開發Project經驗。演算法苦手。

博班期間 Google Intern * 1 (No return offer) 

刷題準備：

第一次Intern前: 斷斷續續大概200題，刷的很鬆散，確定拿到面試之後才密集刷了快100題。

確定拿到Google正職面試 - 面試當天共三個月密集刷: 大概 300題。

Summary:

LeetCode 共刷512題 162 Easy, 287 Medium, 63 Hard. 

學習資源：

這邊我就不贅述，現在網路上資源太多了，也有很多大神分享過。每個人學習方式不同，僅列出我常使用的，供大家參考。我覺得最有效的方式是多看不同種解法，想辦法讓自己看懂。但這就因人而異了，有些人光看文字就可以知道為什麼要這麼解，有些人要看影片從頭到尾一步一步講解才有辦法完全理解解法的邏輯。小弟就是屬於後者，所以剛開始刷題時十分之崩潰，光一題recursion或是dp就可以耗上一整天但仍然看不懂。就算看懂了，數日之後又遇到相似的題目卻又解不出來，常常忙了一整天卻一無所獲的感覺。同時又有研究上的壓力，真的是刷到懷疑人生，覺得自己的腦袋是不是哪裡出了問題。

• 演算法相關：LeetCode、MIT Algorithm 線上影片、對岸Github刷題教學 (ex: https://labuladong.gitbook.io/algo/)、Back To Back SWE 
• 面試過程相關：一畝三分地、 Ex-Googler YTer

面試過程:

五輪面試 一天面完 

每輪 45分鐘，back to back

早上兩輪 下午三輪

前四輪coding 最後一輪Behavioral

面試過程不詳細贅述，寒喧之後不囉唆直接開始面，前三輪原始題目和follow-up都有解出來，第四輪小炸，但還是有把題目解完，所有題目難度落在Medium~Hard之間。Behavioral 遇到的面試官感覺很菜，照著他手上的題庫一題一題問，沒有來回對話過程。

Timeline:

2020 10月recruiter 聯繫

2021 1月面試

2021 2月過Hiring Committee開始Team Match

2021 2月- 6月 Team Match 

共配對到3組

2021 3月

1. Youtube Engineering Productivity Team (失敗，要求即刻上工，時間無法配合，繼續 Match)   

2. Google Search Ads Experiments and Analytics (失敗，原因同上) 

2021 4月 - 6月

人資決定暫停Match，先把我抽離Candidate Pool 一個多月後再繼續。中間完全無聲卡，直到我寄信問，人資才想起來，並把我放回Pool。期間又發生原本負責我的人資跳槽，換人資。

2021 6月

3. Google Search Knowledge Engineering Team (成功) 

簽約 9月上工

因為沒有Competing offer，所以沒有任何談薪空間，這點G踩得很死。

結語：

一直知道Ｇ家以慢聞名，之前實習面試的時候也有體會過。不過就算有心理準備，過程仍是十分煎熬，太多不確定性可以讓自己胡思亂想搞得整天心神不寧，再加上在博班最後階段，隨便一個信箱通知都可以搞得我心驚膽顫。感謝天，還好最後結果是好的。在這邊就不分享自己刷題方式，板上已經有太多神人分享，我就不獻醜了。這邊主要講的是刷題時的心態，個人認為刷題是時間的累積，有些一開始看不懂的解法，如果當下有花時間去努力搞懂他，時間久了，大腦會神奇的理解這些東西。個人反而認為很多時候要克服自己的情緒，要努力抑制覺得「自己很笨很廢」的這個想法，才有辦法靜下心來好好的把這些知識烙印到腦子裡並融會貫通。整個準備過程太多眉眉角角，很難在一篇文中把所有東西寫出來，如果有任何問題，歡迎來信詢問，我會盡量回答。最後，祝大家找工作順利！