如何高效准备北美面试？

大家好，我是 Ethan. 在UCLA完成了计算机科学专业的学士学位。毕业后，我选择留在美国工作。但是，由于我对算法和数据结构不够了解，在技术面试中屡屡失误，让我错失了很多机会，所以我决定报一个算法课程。 在对比了市面上多家算法课程后，我选择了Drill Insight的算法与数据结构课程。课程主要包含数组、链表、栈、队列、树等基础数据结构，还有比较高阶的动态规划、图算法和回溯算法。 这些知识不仅可以帮我巩固了基础算法，还能让我在开发项目时熟练应用Java。同时也提升了面试技巧。除了算法课程，还包括了 4周的OOP教学。我深入了解到面向对象编程和核心要素S.O.L.I.D原则，这些帮助我完善了面试时对系统设计题的回答，尤其是在学习了设计模式、类与对象的关系之后，我能够更加清晰地表达自己的设计思路，在老师模拟面试时可以自信地回答。 课后还有大量练习，老师真的很负责，每次课后都会追问我学习情况，并且给予鼓励，不像其他机构报完名就不管了。所以通过老师的监督和我不断地练习中，代码的结构化和可读性提高了，系统设计也更扎实了。 完成了8周的课程后，投递了老师优化后的简历，我收到了几家大厂的技术面试，并最终收到了Amazon的offer。回顾整个求职过程，从刚开始的面试失利，到后来的面试自信，Drill Insight的算法课程不仅帮助我提高了解题速度，还提升了解决问题的深度。现在，我已经顺利开始在Amazon工作，期待在未来的职业生涯中拓展更多技术领域。

作为一个已上岸Microsoft的23NG，自己在刚入校前就在思考北美面试如何准备，特别当前北美就业环境也愈加严峻，大量找不到工作的NG，甚至拥有几年经验的SDE也不敢轻易跳槽，所以针对求职面试的每一轮，就专门去咨询北美从事tech行业的前辈，他们上岸的心得，同样经过自己验证，总结了以下几个方面： 刷题 无论是科技公司，还是非科技公司，北美面试中对人才的考核都会涉及coding测试，题型从easy-medium-hard难度均有涉及，主要看公司类型。自己作为CS专业学生，虽然有一定基础，但在刷题方面还是遇到不少困难，因此从leetcode、地里、机构，搜集了不少题集，甚至报名了一个针对公司的算法冲刺班，自己大概做了500+，才更加顺畅，再次基础上，不停提升速度。 MOCK interviews 在北美面试中，沟通能力绝对是独占一席。依然从工作实际出发，面试官挑选的不是机器，更是伙伴，在工作中需要沟通大量信息，才能更有效率推进工作，因此在北美面试准备中，无论OA，还是VO，过程均会涉及大量沟通。所以自己为了应对面试中会出现印度人听不懂口音，bar raiser等情况，专门找白人/印度人进行MOCK，反复几轮，才有显著提升。 硬核工业项目 作为NG选手，如何在北美面试拔得头筹，只有靠硬核项目，因为就算刷再多题，始终无法到达有工作经验的水平，只有从硬核项目突出自己的能力，在面试中，可以看到技术栈掌握程度，逻辑思维能力，沟通能力，业务能力等，而这一切都要基于硬核工业项目。因此为了准备北美面试，我零零散散做过好几个boot camp/机构的项目，但其中，最有用的还是Drill insight的工业项目有比较大提升以及含金量，从技术能力到业务逻辑，涵盖了市面上JD所有技术栈，以及拥有distributed system、Cloud平台、Microservice等亮点，而这些在面试中均吸引到面试官提问，并拿下offer。 北美找工渠道 同样，为了应对北美面试，不仅在技术能力上的提升，在渠道上也要多渠道扩张。自己不仅在春招、秋招投简历，也会在LinkedIn、indeed等招聘平台投简历，另外就是之前Drill insight会提供内推，hm直推岗位等，因此多渠道找工才有更多机会。 随着印度人的加入，留学群体的扩张，由于北美身份政策以及岗位需求，CS成为大多数人的选择，因为对行业人才的标准逐年提高，在北美面试中脱颖而出成为更多人关注的焦点，通过自身经历分享，如何准备北美面试的流程，希望给到CS专业/转码学员一点参考。

作为一名经历过多次算法岗面试的求职者，我想分享一些实用的准备经验。算法工程师面试确实不容易，但只要找对方法，完全可以系统性地攻克。 数学基础要打牢 记得第一次面试时被问到矩阵分解的应用场景，我差点没答上来。后来我把《统计学习方法》反复啃了三遍，重点吃透： 1. 线性代数中的特征值分解 2. 概率论里的贝叶斯推断 3. 优化问题的梯度下降法 4. 每天抽1小时推导公式，三个月后明显感觉理解深入了很多。 算法题要练出肌肉记忆 我坚持每天至少在Drill Coder上练习3道题，但更注重分类突破。比如专门用两周死磕动态规划： 1. 从最简单的爬楼梯问题入手 2. 逐步过渡到背包问题 3. 最后攻克股票买卖这类经典题型 4. 每道题都要求自己写出最优解，并分析时间空间复杂度。 机器学习要懂原理更要会调参 在Kaggle比赛中我发现，光知道算法原理远远不够。比如： 1. XGBoost的early stopping怎么设置 2. CNN的卷积核尺寸如何选择 3. 样本不均衡时怎么调整损失函数 Python要玩出花样 除了基本语法，我重点研究了： 1. NumPy的向量化运算技巧 2. Pandas的高效数据处理 3. 用生成器处理大文件 项目经历要讲出深度 我的推荐系统项目被问得最细： 1. 特征工程怎么做的 2. 如何解决冷启动问题 3. 线上AB测试指标怎么定 面试技巧很关键 最后分享几个小技巧： 1. 白板coding时先和面试官确认需求 2. 遇到难题就把思考过程说出来 3. 回答开放性问题时多用"我认为...因为..." 准备过程虽然辛苦，但每次面试都是很好的学习机会。保持每天进步一点点的心态，相信大家都能找到心仪的算法岗。