刚结束 Meta 的面试，整体下来比想象中要顺，但也能明显感觉到：Meta 并不是靠某一轮刷人，而是通过"组合拳"慢慢把差距拉开。Coding 本身不算变态，但 AI Coding + System Design 这两轮是真的会决定你走不走得远。
趁记忆还新，简单分享一下从 OA 到 Onsite 的完整 Meta Interview Process 和一些真实体感。
Meta OA 流程
Meta 的 OA 更像是"入场券"，不是决定胜负的地方。
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 题型 | 两道算法题 + 一道小系统设计/逻辑题 |
| 例子 | 数组/字符串处理、DFS/BFS 或基本排序 + 简单 HashMap |
| 时间 | 每题大约 30-45 分钟 |
| 体感 | 难度中等，重点考你写得正确、清晰 |
备考策略
- 常规 LeetCode Easy/Medium 题型即可
- 注意代码整洁、命名合理
- 面试平台环境熟悉度也很重要（Python / Java / C++ 都行）
OA 本身不会拉开人群差距，但做得不好会直接挂掉，所以稳扎稳打就好。
Onsite 总体感受
Onsite 一共有四轮，整体节奏比想象轻松，但每轮都有明显的考察重点。
第一轮：Behavioral（BQ）
面试官打开简历问我在某个项目中遇到的最大挑战是什么。
我回答说当时数据量暴增，原来的 pipeline 完全跑不动，我提出了 分批处理 + 并行计算 的方案。
面试官追问有没有尝试别的方案，我解释说单机优化过，但瓶颈还是 IO，分批并行才解决问题。
面试官点头，笑了笑表示理解。
体感：整个 BQ 轮下来，重点是把自己的思路、决策理由讲清楚，而不是死记 STAR 模板。
第二轮：Coding（中等偏上）
Coding 轮题目偏中等，我遇到的是：
- 一个二维矩阵找 最大连续 1 的正方形区域
- 还有一道简单 DFS/BFS 题
我先在纸上画了思路图，告诉面试官想用 dp[i][j] 表示以 (i,j) 为右下角的最大正方形边长。
面试官问边界条件怎么处理，我说 i=0 或 j=0 就直接等于 matrix[i][j]，否则取上、左、左上最小值 + 1。
面试官让写出完整代码，我边写边 verbalize，同时检查 corner case，最后加了打印验证示例。
体感：这一轮不考奇技淫巧，而是 思路清晰、代码整洁、corner case 完备。
参考代码思路
def maximal_square(matrix: list[list[str]]) -> int:
if not matrix or not matrix[0]:
return 0
m, n = len(matrix), len(matrix[0])
dp = [[0] * n for _ in range(m)]
max_side = 0
for i in range(m):
for j in range(n):
if matrix[i][j] == '1':
if i == 0 or j == 0:
dp[i][j] = 1
else:
dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1
max_side = max(max_side, dp[i][j])
return max_side * max_side
第三轮：System Design（入门级，但关键）
System Design 是入门级，但不能掉以轻心。
我画了架构图，解释每个模块职责。
面试官追问：用户量翻十倍数据库怎么办？
我说可以分 shard + 增加 cache 层，异步写入降低压力。
面试官又问：shard 宕机怎么办？
我解释 failover + replication 机制。
体感：Meta 借此主要考察你的 工程思维和扩展意识，不需要炫技，但每个模块为什么这样设计必须说得清楚。
第四轮：AI Coding（最拉开差距的一轮）
最后是 AI Coding，绝对是拉开差距的一轮。
我常用的语言不在支持列表，只能切 Python。
面试官确认我能用 Python 后，我阅读题目，边 verbalize 思路：
"先 tokenize，再用 Counter 统计关键词频次，最后返回 top N。"
面试官追问：如果文本量很大怎么处理？
我说可以用生成器按块处理，减少内存占用，并行化处理文本。
面试官眼神亮了一下："很好，你考虑了扩展性。"
体感：这一轮明显不是考语法，而是考 快速理解问题、落地代码和可扩展性。
AI Coding 的坑点
- 语言限制：不是所有语言都支持，提前确认
- 时间紧：理解 + 写代码 + 优化，一气呵成
- 扩展性追问：几乎必问"如果数据量很大怎么办"
总体感受 & 准备重点
| 维度 | 评价 |
|---|---|
| 强度 | 中等偏上，但体感公平 |
| 最关键轮次 | AI Coding |
| 次关键 | System Design |
| 基础保障 | Coding 稳定 + BQ 不掉链子 |
Meta 更看你是否具备工程思维和适应能力，而不是靠运气刷题。
面试前不仅要刷题，更要练：
- 思路落地
- 工程化思维
- 交流能力
别让 AI Coding 毁了你的 Offer
Meta 的招聘窗口期很短，Headcount 稍纵即逝。
你可能刷了 500 道 LeetCode，但如果栽在了 AI Coding 的语言限制 或者 System Design 的沟通 上，之前的努力全部归零。
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