我的2022跳槽面试总结

小结
本人情况介绍，本科商科，研究生转码，简历上的工作经验接近7年，实际上有用的工作经验不到4年, 最近三年在中厂做Data Platform， 用的tech stack比较新(micro service, aws, streaming process)，但是项目复杂程度很一般，觉得从同事/大佬身上已经学不到更多新东西 或者学的太慢了。
跳槽的自我定位/目标是senior engineer，年薪可以有30万以上，工作有前途，不要太卷。
面试结果，拿了6个offer，有一定市场认可度的3家 -- Amazon，Apple，Tiktok，其中Tiktok给钱最多但是太卷，最后准备去Apple AIML.
(如果看到这里，你感兴趣的话，就继续往下看吧)

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首先为什么要跳槽？
一般人要跳槽，无非是涨钱，升职，跳离火坑。 如果一个岗位钱多事儿少离家近，那么大概率是不会有人想走的。 如果中间有一个或者多个不满足，那基本就要考虑跳槽了。
我要跳槽其实是多方面综合考虑的，而且在我决定跳槽之前，我在现在公司里面，基本上把能尝试的都尝试了，都没啥结果。后来脑补了一下，就算是现在公司给我升职 甚至转manager，我继续待下去也不会开心，于是就坚定了要跳槽。这一点很重要，在职跳槽本来就容易动力不足，中间也会碰到tradeoff，跳槽也可能会经历失败，会碰到困难，如果坚定了这一点，跳槽也更容易坚持下来。

心理准备

从去年7月份开始就想跳槽了，但是一直停留在想，以及非常不走心的看ddia。 有朋友10月底左右加我进了一个跑路群，里面是一些准备要跳槽的同事/朋友。 跳槽想去哪儿，自我市场定位，目前实力与面试需要之间gap，核心能力的gap，需要怎么准备.
从去年12月份到今年3月份,我基本都在做上面提到的事情，具体来说，我做的这些，
0. 找各种朋友聊天，在不同公司的朋友/大佬/师兄师姐，先了解其他公司的风格。因为我最近三年工作的公司不算是一个真正的tech company，所以先从思想上和想去的公司对接适应一下。
1. 分布式系统基础，主要看ddia的老师martin在剑桥大学的一门课：
https://youtube.com/playlist?list=PLeKd45zvjcDFUEv_ohr_HdUFe97RItdiB
2. ddia 《Designing Data-Intensive Applications》当作字典来查
3. Kafka(因为我是做data platform相关的): 《Kafka Definitive Guide》 + 公司内部的kafka team深入学习理解。  这部分可以作为系统设计的dive deep的加分项来准备，事实证明最后比较有含金量的offer（Apple AIML和Tiktok Data Platform都考到了很深入的Kafka相关内容）
4. Alex Xu的两本system design interview: 最后实际上对于面试帮助一般，因为这里面的系统我基本都没有真的做过，就是当做故事来看的，还挺有意思的，有助于理解其他公司，其他系统是怎么运作的，属于让我从I don't now I don't know进化成了I know I don't know的状态。
5. 一些基本论文和engineering blog： dynamo，aurora，mapreduce，snowflake的论文，以及一些InfoQ上面的tech talk。 论文看不懂是正常的，就是看个大概其，知道在讨论什么问题就好了。tech talk基本就是当作故事在读，而且还要注意演讲者使用什么样的语言来描绘复杂technical challenge的。 这个后来发现在面试中很重要，叫做use the right technical term.
6. 目前手头工作的系统设计/前人的design doc： 后来面试过程中发现很重要。 因为不仅仅可以让你对手头工作更有把握，同时也能更好的讲清楚BQ面试中的故事
7. 刷题，这是我做的准备最少，也是最最最不走心的，总共刷了可能有50道，绝对不会超过100题。。是真的刷不进去，刷题还不如去看ddia看paper，所以后来就放弃了，直接去安排练手公司的电话面试，以赛代练😂

面试时间线，从4月-5月份陆续投简历，与recruiter聊天，5-6月份电话面试， 6月下旬到7月初集中在3周之内onsite了8家。
电话面试 （+ 下面onstie的8家）
linkedin， 题做出来被拒，严重怀疑面试官歧视我,全程超级傲慢，问他在linkedin做啥，他就说了个名词，然后说巨巨巨复杂，意思是，说了我也不懂，我就很迷。 面试官是个年老华人男（大概90年代上大学的那种，还是本科校友，实在不懂为啥要这么傲慢），我现在看到这种70后华人男，就会下意识的害怕，真的是全程面试体验最恐怖
snap， 题做出来被拒，依旧是傲慢的面试官，后来和recruiter申诉，说可以再面一次，但我就没再约了。
doordash， 题做出来被拒，不明白原因，很迷惘
microsoft，电面俩了3个组，都说过了去onsite，但还没去onsite
cruise， 电面过了，还没去onsite
. expedia，电面过了，但是要给我从senior down level到sde3，那就算了
rippling, 聊过没有面
zillow， 聊过没有面
coupang，聊了但是没有面
block（cash app），简历投了，没有安排面试

想面还没敢去面的
snowflake
data bricks

onsite面试。 总共onsite面试了8家， 拿了6个offer, 有一定市场认可度的3家 -- Amazon，Apple，Tiktok，其中Tiktok给钱最多但是太卷，最后准备去Apple AIML.
1. Walmart ads， senior(e4)。      
   面试很水 只有两轮karat coding + 两轮on-site，system design几乎没有，全程靠聊天的，组里全是印度人，不敢去，担心会有很水只会各种bb的同事。
2. OCI market place team， ic-3。     
   OCI 也不太敢去，首先钱少到离谱，第二oracle cloud以及放弃治疗，不打算compete aws azure gcp了，那去oci还有什么意义呢。。 钱少还不能躺。。。
3. Shippo security, NA  
   纯练手公司，不评价
4. Indeed job seeker, SDE2
   全程面试体验很差，派sre来面试system design，感受不到公司的诚意。虽然据说wlb好，但是还给我down level，那就算了吧。。
5. Apple AIML, ICT-4
   大组是machine learning的data infra，做data processing的，面试官基本来自sister team，有batch process，也有stream process的。 面试官都挺懂的，几乎都是这个领域里面水平很高的人 （比如有些人是apache 开源社区项目的pmc，出现在data+ai summit大会上作演讲）除了pm不是太懂产品/AIML的产品有保密性？，其他的engineer我觉得大部分都比我懂得多，中间有一轮几乎全部都在围绕kafka做各种设计，我没有在任何准备材料里面问过比如如何handle 1000+ kakfa topic的问题，纯靠现场想，面的很忐忑。后面还是给offer了，还说feedback不错，感觉很幸运；
6. Google GCP, NA
.--   面试体验很差，我和google一直没有缘分，三年前上次面试给我发错了位置，害我前两轮直接取消，中午才到 直接去吃饭，下午再面试。 这次是临时最后一轮开始不到10分钟前取消面试，reshceudle全都要我自己使劲儿push，recruiter回复信息非常非常非常慢， 45分钟的面试聊到30分钟时候，面试官说问题我都问完了，接下来还有个meeting我要去准备，那我就先撤了啊。。。留我在那里凌乱。
7. Amazon Style / aws ec2 block storage, L5
   经典亚麻面试流程，3coding + 2 system design，每轮bq和leadership principle聊25分钟，tech 30分钟，让我去面L6，最后down level到L5，说了一些理由，比如我coding写的慢，problem solving有什么问题，bq，system design和lp之类没问题。 谈包的时候，说是L5的max包了， hiring manger最后来pitch，说虽然是L5，但是我之后入职，可以从day1 就开始给我做L6的项目，帮助我升职。。。额，要不还是算了，麻家L5升L6可太难了，不光要项目做得好，做人做得好，还有像毕业论文一样的promotion doc要写，还是算了。。。
8. Tiktok Data ingestion platform,  2-2 (potential tech lead)
   TT的面试流程仅次于google，战线超级长的，要每轮面试之后，再决定你还有没有下一轮，于是一轮又一轮，总共面了1+月。4个面试官，有一个外国人，其他都是中国人，尤其是system design用中文面试，感觉非常不适应，technical term用中文说出来总感觉怪怪的。。 我面试的组和我项目经验很接近的，所以问的问题基本都能答出来一些。 tiktok的data infra其实是和整个字节跳动是同一个data infra，也就是我面试个这个组需要support所有字节跳动的产品，超大volume，想想就又兴奋又头皮有点发麻。  tiktok基本都是stream process，几乎没有batch process，因为业务需求都要near real time，所以用flink非常多，几乎不用spark。

讨价还价时间线
7月初陆续都给了offer，我采用的策略是让tiktok和亚麻先互相compete，拿到比较高的数字（花了两周左右时间），再去找apple（花了另一周），最后apple基本match了亚麻的，tiktok的match不了，也不是apple ict-4的顶包，应该就是ict-4的mid range吧，不过也没关系了，就先这样，已经比我最初30+万的目标高了，而且据说苹果的refresh还行，那就留点之后好好努力工作的空间和动力吧。
讨价还价要钱的过程中，这三家公司都有主动提出来/我自动提出来，再和hiring manager进行一次informational talk，主要是聊组里/大组里面的情况，看我有哪些问题，我觉得还是很有帮助的，能更了解未来要做的工作，而且也表达了自己的诚意，确实对这份工作感兴趣，即便这次不去，之后也许就会去了呢。

跳槽是下一份工作的起点，我还是希望继续做data platform这个领域，也希望找到同样做data patform的小伙伴，我们一起学习进步！


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哥们，亚麻l5不是senior

柯基101 发表于 2022-7-31 14:57
哥们，亚麻l5不是senior

lz 明显是女的啊 而且她哪里说l5是senior了

Twinko 发表于 2022-8-1 13:52
恭喜楼主！

面试遇到那种中老年中国/台湾男人，LC爱出brain teaser，而且不知为啥优越感特强…

可怕。真的可怕，职场歧视无处不在。我后来和recruiter举报了，以后碰到这种都应该举报，消除职场歧视，人人有责。

楼主可以帮我进入apple面试吗？没人打捞呢

xcmax123 发表于 2022-7-31 17:18
楼主可以帮我进入apple面试吗？没人打捞呢

好的，私信我吧

恭喜lz，apple不错的！

恭喜，苹果虽然内部发展较慢但是wlb很不错，不过最近一年level inflation有点多，对软件重视程度也不是很高，干两年可以再考虑跳到更好的

hoho----------

恭喜！ 請問Amazon題目難度如何？

恭喜恭喜，感谢分享！