HanMeta New Grad 面试挂经
1. 基本信息
- 面试国家：美国
- 公司：Meta
- 职位：New Grad Software Engineer
- 面试类型：2 Tech + 1 Behavioral（当天下午 back-to-back）
- 背景：应届、提前投递
- 结果：Fail（Onsite 后收到拒信）
2. 面试流程概览
- Recruiter 电话约面
- 三轮 Onsite：Tech → Tech → Behavioral
- 无反馈，直接拒
整体节奏非常快，follow-up 一轮接一轮。
Meta NG 的面试整体感觉不算难，但临场反应要求特别高。
3. Tech 轮（第一轮）
面试官简单寒暄结束后，让我一句话自我介绍，然后直接开始做题。
第一题：Subarray Sum Equals K
我先讲 prefix sum 的思路。
面试官听完让我写代码。
代码写完后，他开始追问：
“If there are negative numbers, does your approach still work?”
我解释了为什么 brute force 会爆，prefix sum + hashmap 是最优。
他点头继续追问 edge cases。
我逐条回答，感觉还算稳。
第二题：Matrix Shortest Path（BFS）
我说 BFS 是最直接的写法。
实现完后面试官立刻问：
“What if the path must go through position (a, b)?”
我解释可以拆成两次 BFS，把距离拼起来。
整体问得挺深，但我觉得这一轮我撑住了。
4. Tech 轮（第二轮）
节奏和第一轮几乎一样，面试官更快、更直接。
第一题：Minimum Remove to Make Valid Parentheses
我讲了基本思路。
写完后面试官突然问：
“Can you do it with O(1) extra space?”
我说可以两次遍历实现。
他让我讲得更细，我补了一些实现细节。
第二题：Longest Increasing Subsequence（LIS）
我先写了 O(n²) DP。
面试官立刻问：
“Can you optimize it to O(n log n)?”
我讲了 patience sorting 的核心思想。
他继续问我每一步为什么这样做，我尽量把 intuition 讲清楚。
结束时我感觉时间有点紧，但没有明显错误。
5. Behavioral（第三轮）
这一轮全是常规 BQ，没有奇怪问题。
主要问：
- 我遇到冲突、如何解决
- deadline 很紧的交付经历
- 我面对最大挑战时的处理方式
- 我的团队协作经验
- 我最自豪的项目经历
我用 STAR 格式把事情讲清楚了。
面试官态度很温和，但我不知道这轮对结果有没有加分。
6. 最终结果
与 Recruiter 通话后一周左右，我收到了拒信。
没有任何 feedback。
猜测应该是 Tech 轮表现不够强，或者 follow-up 的解释不够深入。
7. Recruiter 的关键提醒（与我面试感受一致）
Recruiter 在 prep call 就说过：
“Meta’s coding bar is the same for all levels.
If you don’t meet the coding bar, nothing else matters.”
也就是说：
coding 一旦不过，后面的 Behavioral 再好也救不回来。
所以我基本确定我是挂在 Tech 轮。
8. 我的复盘
1. follow-up 反应不够快
Meta Tech 轮会疯狂追问，我有几次讲得不够精炼。
2. 没有提前准备 worst-case 的解释
尤其是 LIS 和 Valid Parentheses，那些优化点需要讲得更扎实。
3. 时间分配不够好
Meta 的两轮 Tech 时间都很紧。
写得太慢就会被认为 coding 不够 strong。
4. BQ 不能救 coding
这一点 Recruiter 讲过，但到了现场我还是有点侥幸。
9. Takeaways（经验教训）
- Tech 轮最重要的是 follow-up
- 每道题都要主动讲 time/space complexity
- 讲清楚 worst-case 和优化
- Meta 的 Tech 问题不难，但深度问得狠
- 第一题不能拖时间，一拖后面整个节奏乱掉
10. 小结
这一轮 Meta NG 对我的最大提醒就是：
你以为自己准备好了，但 follow-up 暴露真实水平。
虽然挂了，但这是一次非常好的训练。
之后我会更系统地准备每道题的变形、worst-case 和 follow-up。