我怎么知道我是否准备好在FAANG面试？

最近，有人问我们如何知道自己准备好接受Facebook / Amazon / Apple / Netflix / Google（FAANG）的采访。

这是一个有趣的问题，我敢肯定，你们中的许多求职者都想知道。

在内部，我们有自己的信念，但是我们想看看是否可以更客观地回答这个问题。因此，我们开始了获取数据以尝试回答问题的旅程。

方法访谈io帮助潜在的应聘者与来自大型科​​技公司（例如上述FAANG公司）以及Dropbox，Uber，LinkedIn和Slack等其他公司的实际面试官进行模拟面试。

每次模拟面试后，将根据三个标准（技术能力，问题解决能力和沟通能力）以1-4的比例对候选人进行评估，并给出总体录用/不录用的评分。

在我们的分析中，我们使用这些分数来评估候选人的整体技能水平，我们希望该水平与“准备状态”成正比。

此外，我们需要知道应聘者的技能水平和准备工作是否最终导致应聘者获得了这份工作。由于大多数现实世界中的采访都发生在inviewing.io之外，因此我们对用户进行了调查，以了解他们在Google，Facebook和Amazon这三大热门科技公司的招聘渠道中所取得的进步。对于这些公司中的每一个，至少有150名受访者表示参与了公司的招聘流程。以下是我们在调查中要求的招聘阶段：

我们还需要考虑一些变量，这些变量可能会影响一个人通过招聘渠道晋升的机会，但不一定与“准备情况”相关。除了上面提到的模拟面试反馈评分外，我们还获取了以下有关在viewing.io上收集的用户的数据：

最后，我们要求受访者共享我们平台未收集的数据，但可能会增加找到工作的机会。这些是其他属性：

受访者的技术得分与面试成功的关系直觉上，您会认为技术能力越强，面试成功的机会就越高。为了了解这种直觉是否成立，让我们看看通过电话采访的人们的频率，被一个人在访谈.io上的平均技术评分所吸引，看看是否存在正相关。

根据158位受访者的报告，他们至少发展到了Google的电话采访阶段，我们观察到一种积极向上的关系，但这种关系可能并不像人们期望的那么明显。

查看经过Facebook和Amazon招聘流程的受访者，这种关系似乎不那么明显：

虽然很容易得出结论，技术能力和通过电话采访之间没有关系，但似乎我们遇到选择偏见的可能性更大。毕竟，超过60-80％的人经过Google / Amazon / Facebook手机屏幕的进度似乎比预期的要高。

与所有接受访谈的人群相比，平均技术得分在3-4之间的受访者相对于得分在1.5到2.75之间的受访者来说人数过多[1]。得分较低且未通过Google / Facebook / Amazon电话访问的未回答者可能不太可能对我们的调查做出回应。

所以这很有限。但是请记住，所有模型都是错误的，但是有些模型很有用，因此也许仍然有可能从数据中学习其他内容。如果受访者的技术能力与面试成功没有明显联系，那么其他因素呢？

真正的技术面试的更多经验与将来的面试成功相关。进一步挖掘时，最突出的因素是候选人过去进行了多少次真正的技术面试。在这三家公司中，完成了5次或更多次实际技术面试的人比没有经历过真实面试经验的人通过电话面试的比例更高。

这种巨大影响可能已被其他因素所混淆，因此我在模型中反复考虑了这些因素，以查看先前的面试经验对面试成功的影响是否会继续显现出来。

对于经过Amazon招聘流程的171名受访者而言，以前的技术面试经验和成功的电话面试之间仍然存在着具有统计意义的关联。以下是此调查中典型受访者（具有计算机科学学位且具有4年以上经验，具有平均技术，沟通和问题解决能力的男性）通过电话访谈的预计概率。 。

最后，对于Google申请人，我们观察到完成的访谈次数与模拟访谈成功率之间的联系最为明显，而不是先前的技术面试经验。虽然模拟面试与现实世界中的技术面试并不完全相同，但它们是由同一类人提出相似的问题并使用相似的评估标准进行的。因此，模拟面试对面试成功的影响似乎可能类似于真实的技术面试经验。

以下是针对典型调查受访者通过Google电话面试的估计机会，具体取决于所访问的面试次数。

查看我们包含在模型中的其他变量，我们没有发现电话采访成功与其他统计上显着的关系。这些关系可能确实存在，但是基于此样本，我们没有观察到足够的证据来拒绝不存在任何关系的原假设。

因此，即使考虑了其他因素，更多的技术面试经验仍然与电话面试取得更大的成功相关。

我们还想知道，当您进一步深入招聘渠道时，是否还会存在类似的影响。例如，事先的技术面试经验是否还能提高您在现场接受报价的机会？我们进行了类似的分析，以预测在接受现场采访时有机会收到要约的机会，但是我们发现上面列出的预测变量与收到要约的可能性之间没有明显的关系。从漏斗的下方观察时，样本大小自然较小，并且候选对象之间的差异可能较小，这可能更难检测。

根据对这群人的分析，似乎我们对最初的问题“应该使用什么指标才能知道您已准备好在FAANG面试中取得成功？”有一个非常清晰的答案。

为什么更多的技术面试经验可以帮助您在以后的技术面试中取得成功，我对您一无所知，但是我发现这个答案并不令人满意。该结论似乎确实令人怀疑且自私，特别是当推荐来自一家提供模拟技术面试产品的公司时。

我不怪你，老实说，这个结果也不是我们所期望的。技术面试经验的度量标准可能只是某种其他现象的替代，这些现象确实以某种可以解释的方式与面试成功相关。毕竟，最多只有五个面试才能神奇地赋予您新的才能。

那么，拥有可能与将来的技术面试成功相关的技术面试经验又是什么呢？为了进行更深入的研究，我们跟进了接受Google，Facebook或Amazon成功报价的受访者，并询问他们认为哪些因素有助于他们取得成功。

如您所料，几乎所有受访者都说，解决技术问题是成功的基础。因此，是的，技术能力很重要，不，过去的面试经验似乎不能替代它。

除了技术能力外，受访者分享的轶事暗示了为什么可能存在这种关系，以及一些可能的潜在因素，这些因素可以解释技术面试经验可以代表什么。

来自其他人的直接反馈可以帮助您更快地改善。在练习环境中，将问题弄错是一回事，而当面试官望着肩膀时，将问题弄错是另一回事。一些受访者在面试中表现不佳时分享了一些实例，并解释了这些实例如何影响他们的未来行为。这些负面经历清楚地凸显了他们在技能或陈述方面的领域，这些领域往往被公司打分。

我轰炸了与Google和Facebook的多次电话访谈，这些问题都是关于图形或树的，而这些问题实际上是微不足道的。我没有正式的CS背景，而且我知道自己在那些方面很虚弱。

一旦确定，受访者将通过学习和重复解决这些弱点，帮助他们更有效地分配准备时间。

对于一个求职者而言，过去的Google面试失败不仅帮助弥补了特定的技术弱点，而且还帮助该人学习了如何总体上保持更加专注的心态，这在以后的Facebook面试中被证明是有价值的。

因为我在Google网站上的主要弱点是对数据结构和算法的了解，所以我研究了CLRS中的关键数据结构，例如堆和红黑树。 Facebook采访实际上并没有要求我实现任何数据结构，但是研究数据结构有助于我保持“专注于游戏”。

显然，除了直接从他人那里获得反馈外，还有许多其他方法可以接收反馈。例如，受访者还广泛使用LeetCode和“破解编码面试”式的练习，而且我敢肯定，你们中的许多人也会这样做。

但是，由于某些原因，从另一个人那里获得直接反馈似乎有所不同。无论是关于社会认可还是证明自己或其他方面，来自他人的反馈似乎都更加内在化，只要您对建议保持开放态度，就可以有效地促进个人成长。

受访者发现，直接的个人反馈非常有用，不仅来自真实访谈中收到的反馈，而且来自非访谈环境中的直接反馈。

不论是访问访谈，还是朋友问对方问题，还是任何通用的同行访问平台，练习都不同于练习自己。我发现面试官是一种资源，而不仅仅是一个评估您的人，这是您练习自己时不会获得的。

虽然真实的面试会为您提供有关整体绩效的明确反馈（即您是否完成了工作），但您并不总是收到有关您回答得很好的问题或有效展示的技能的具体反馈。模拟的面试环境可能会带来独特的好处，因为它们允许求职者与面试者进行双向对话，与简单的“雇用”或“不雇用”决定相比，它可以产生更多的信息。

对于实习面试，我和一个朋友一起工作，他也正在为Google和其他FAANG公司进行面试。在准备的最后阶段，我主要依靠来自FAANG采访者的visit.io采访，以确保我准备好接受Google，Amazon和FAANG的采访。

知道我从FAANG访调员那里得到了坚实（具体）的反馈，这是一个巨大的帮助，并向我表明我已准备好接受Google和Amazon的采访。

因此，也许以前的技术面试经验与面试成功相关的原因是，面试碰巧是从他人那里获得关于您和您的技能看法的直接，诚实反馈的最常见途径。

您将学习如何在面试环境中进行交流，这与您在日常工作中的交流方式有所不同。技术面试还可能需要与典型的工作场所或学术环境中通常使用的交流方式不同的交流方式。

例如，一些受访者认为仅仅解决问题还不够。此外，您应在解决问题时叙述自己的思想过程。

研究材料提醒人们的另一件事是，在编码采访中需要不断交流您的思维过程。经过多次采访（以及更多的配对编程会议），这对我来说是第二天性，但我知道这并不是每个人的第二天性，需要重复。

这种隐含的期望可能会引起一些措手不及，特别是如果他们的准备仅专注于编程练习。

自己解决Leetcode与必须向他人解释您的思维过程完全不同。

这些观点呼应了我们的访问员伊恩·道格拉斯（Ian Douglas）在其客座博客中提供的建议。 Ian的全部5条提示可帮助您改善在面试压力很大的环境中与面试官的沟通方式。归根结底，调试人员不会对您进行最终评估，而是要一群人，并且访问员寻找的内容远不止您编写的代码的正确性。

可以从面试官那里得到一些指导。实际上，您可以感觉到，面试官不仅在评估您的问题解决能力（您的沟通，您的团队合作方式，成为合作伙伴的好人等），还可以评估更多。

通过进行更多的技术面试，您可以更好地了解面试过程中存在的独特的人际关系。这些动力会影响面试官对您的评估方式，而无法适应这些动力会掩盖您的真实能力。但是，一旦获得了这种了解，就可以磨练Ian所建议的专业面试技巧，并将其应用到以后的面试中。

一位受访者将这个概念推向了极致，从他或她的过去重新学习了一种特定的编程语言，主要用于面试。

[Python]比我在职业生涯早期使用的C ++，Java或C＃简洁明了。通过不必编写所有花括号和分号，我可以解放自己的精力和精力，更深入地研究问题并更好地与面试官互动。我还没有达到Paul Graham的简洁=权力等级制，但是在面试的情况下，沟通是最重要的，Python使我与面试官的沟通比C ++更好。 [2]

这种策略可能并不适合所有人。但是可能确实存在适合您的策略。您进行的技术面试越多，发现这些策略的机会就越大。

您会学到很多有关如何与他人直接沟通时如何有效进行面试的问题回到最初的问题，我们说您应该跟踪的指标是您经历过多少次技术面试，因为这是对此特定问题的分析一组输出的人。

但这不应该是您的主要收获。真正的学习是获取其他人对您的面试表现的看法，因为您将从该人的反馈中学到很多不同的东西。

我们可以在wangsinging.io上帮助您完成此任务，并可以选择从当前雇用的Google或Facebook访调员那里获得直接反馈，甚至可以帮助您评估系统设计或前端开发等特定技能。但是，正如我们的调查受访者所提到的那样，还有其他方式可以接收到直接反馈。

正如我之前所写，面试并不是所有目标，因为人们并不总是客观的。鉴于在可预见的将来仍将由其他人进行访谈，因此从他人那里获得直接反馈似乎是在现有系统中成功的有效工具，因此您也可以利用它。

[1]为鼓励对调查做出回应，我们奖励了30美元的信用额，用于奖励专业访谈或平台上的免费同行访谈。如果有任何偏见，我们本以为得分较低的人做出回应的可能性就更大，而不是更低。 ↩[2]认为Python可能是面试中更好的编程语言的想法并不完全是疯狂的。根据经验，在最流行的编程语言中，使用Python进行的访谈.io模拟访谈的成功率仅次于第二。最高？ C ++。因此，如果您盲目按数字排列，那么受访者应该坚持使用C ++。但是，这些数据也可能会遭受选择偏见的困扰：懂C ++的人可能与懂Python的人有很多不同。重点：使用任何适合您的方法。对于这个人，Python碰巧比C ++更好地工作。 ↩