ZipRecruiter 是美國領先的線上招聘平台，連接數百萬求職者與雇主。其 SWE OA 考察標準演算法能力，側重字串處理、匹配演算法和資料結構設計。
OA 概覽
| 維度 | 詳情 |
|---|---|
| 平台 | HackerRank |
| 時長 | 90 分鐘 |
| 題量 | 3 道程式題 |
| 難度 | Easy-Medium |
| 考察重點 | 字串、陣列、圖、匹配演算法 |
題型一：字串匹配與處理
def rank_resumes(job_keywords, resumes):
results = []
keywords_lower = set(k.lower() for k in job_keywords)
for resume_id, text in resumes:
words = set(text.lower().split())
score = len(keywords_lower & words)
results.append((resume_id, score))
results.sort(key=lambda x: (-x[1], x[0]))
return results
題型二：基於圖的推薦
from collections import deque, defaultdict
def shortest_company_path(employees, company_a, company_b):
graph = defaultdict(set)
for emp_id, companies in employees:
for i in range(len(companies)):
for j in range(i + 1, len(companies)):
graph[companies[i]].add(companies[j])
graph[companies[j]].add(companies[i])
queue = deque([(company_a, [company_a])])
visited = {company_a}
while queue:
current, path = queue.popleft()
if current == company_b:
return path
for neighbor in graph[current]:
if neighbor not in visited:
visited.add(neighbor)
queue.append((neighbor, path + [neighbor]))
return []
題型三：資料結構設計
from collections import defaultdict
class ApplicationTracker:
def __init__(self):
self.applications = {}
self.user_apps = defaultdict(list)
self.app_id = 0
def apply(self, user_id, company_id, job_id, timestamp):
self.app_id += 1
self.applications[self.app_id] = {
'user_id': user_id, 'company_id': company_id,
'status': 'APPLIED', 'applied_at': timestamp
}
self.user_apps[user_id].append(self.app_id)
return self.app_id
def update_status(self, app_id, new_status):
if app_id in self.applications:
self.applications[app_id]['status'] = new_status
return True
return False
FAQ
ZipRecruiter OA 難度如何？
整體偏簡單，大約在 LeetCode Easy 到 Medium 之間。重點是寫出乾淨正確的程式碼。
ZipRecruiter 完整面試流程是什麼？
OA → 技術電話面（1 輪）→ Onsite（3-4 輪）。整個流程通常 3-4 週。
ZipRecruiter 用什麼技術棧？
主要使用 Python、Ruby on Rails 和 React。後端採用微服務架構。
ZipRecruiter New Grad 薪資水平如何？
New Grad SWE 總包通常在 $130K-$170K。
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