半年内从onsite全挂到被巨硬捡走，贡献一点经验
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基本上趁着疫情之前的最后一周被巨硬捡走，想着也是回报一下地里。career这东西是个long termbusiness。也希望能趁着这个机会攒攒大米。
Overall Background：
Lz纽约某不知名某理工学校FE 专业， 2017年毕业之后在一家不太正规的start up工作。2019年年底这个公司搞定了H1B。到了2019年年中的时候感觉公司运转不下去了，8月份开始准备跳槽，11月末公司停摆，于是休了一个holidayseason 之后，从今年年初全职找工作到2月末。基本上从零基础到找到工作，花了整半年的时间。
简历上做 trading的东西比较多，所以 LinkedIn 上有很多 fund 的工作来找
简历上有一年半到两年的work experience
Start up人数少，很多工作流程不完善，甚至没什么code review，面试很容易就被问懵
转专业CS基础少
做的事情其实也很扯。代码质量真心一般，这workexperience可能也就值个别人不到一年
Timeline： 大致根据我准备的时间顺序排序
1. Bloomberg, General Hire （内推）：
[align="left"]2. Goldman Sachs （海投）:[/align]
[align="left"]3. Goldman Sachs （系统发了个自动邮件邀请我申请）：[/align]
[align="left"]4. Amazon, Hiring Event（海投）：[/align]
[align="left"]5. Bloomberg，组招（海投）：[/align]
[align="left"]6. Microsoft, Hiring Event（LinkedIn 勾搭 HR）[/align]
[align="left"]7. Microsoft， 组招（海投）：[/align]
[align="left"]8. Twitter，组招（海投）：[/align]
[align="left"]9 其他面过两个小fund，没什么大的参考价值[/align]
各家面试特点：
Bloomberg：
GoldmanSachs：
Amazon：
Microsoft：
Twitter：
面试准备：
电面/白板：
CS基础：
算法题：
设计题：
Overall Background：
Lz纽约某不知名某理工学校FE 专业， 2017年毕业之后在一家不太正规的start up工作。2019年年底这个公司搞定了H1B。到了2019年年中的时候感觉公司运转不下去了，8月份开始准备跳槽，11月末公司停摆，于是休了一个holidayseason 之后，从今年年初全职找工作到2月末。基本上从零基础到找到工作，花了整半年的时间。
- 优势：
简历上做 trading的东西比较多，所以 LinkedIn 上有很多 fund 的工作来找
简历上有一年半到两年的work experience
- 劣势：
Start up人数少，很多工作流程不完善，甚至没什么code review，面试很容易就被问懵
转专业CS基础少
做的事情其实也很扯。代码质量真心一般，这workexperience可能也就值个别人不到一年
Timeline： 大致根据我准备的时间顺序排序
1. Bloomberg, General Hire （内推）：
- 09/30 内推
- 10/08 HR 邮件
- 10/11 1stRound Phone 发了面经
- 10/25 被拒
[align="left"]2. Goldman Sachs （海投）:[/align]
- 10/11 HR 邮件
- 10/14 1stRound Phone 发了面经
- 10/21 2ndRound Phone， 当天通知 Onsite
- 10/29 Onsite
- 11/1 被拒
[align="left"]3. Goldman Sachs （系统发了个自动邮件邀请我申请）：[/align]
- 10/28 1stPhone debug题 + binary search tree insert
- 10/30 通知Onsite
- 11/7 Onsite
- 11/25 被拒
[align="left"]4. Amazon, Hiring Event（海投）：[/align]
- 12/10 HR邮件，安排Phone Interview
- HolidaySeason 安排不到人面试，
- 01/07 HRrefer到另一个岗位的面试
- 01/10 安排OA
- 01/27 Onsite
- 01/28 第二天拒
[align="left"]5. Bloomberg，组招（海投）：[/align]
- 12/30 海投
- 01/06 HR 邮件
- 01/09 1stRound Phone， 第二天通知过了
- 01/16 2ndRound Phone
- 01/31 Onsite
- 02/04 被拒
[align="left"]6. Microsoft, Hiring Event（LinkedIn 勾搭 HR）[/align]
- 02/04LinkedIn 找HR 勾搭，当天电话
- 02/05 发OA，当天做完
- 02/10 通知Onsite
- 02/14 Onsite
[align="left"]7. Microsoft， 组招（海投）：[/align]
- 02/06 HiringManager 勾搭
- 02/07 Phone 没面技术
- 02/10 2ndRound Phone，urgently 被鸽，Reschedule到第二天
- 02/14 通知Onsite
- 02/28 Onsite
- 02/30 电话通知过
[align="left"]8. Twitter，组招（海投）：[/align]
- 02/03 HR邮件
- 02/06 电面
- 02/07 通知电面过，发OA，当天做完
- 02/19 通知Onsite
- 03/04 Onsite(Virtual)
[align="left"]9 其他面过两个小fund，没什么大的参考价值[/align]
各家面试特点：
Bloomberg：
- 内推极其有用。General Hire和组招应该都有机筛，最好根据他家的JD定制一下简历。
- 同一份简历General Hire海投拿不到面试，内推拿到了。组招也是在几个月内投了同一个组，第一次电话联系我的时候没有H1B不move forward了，第二次投是另一个HR reach out。投了那么多社招岗位，只有这一个岗位理我了，还是两次。
- 算法题喜欢套壳，有题库，把LC面经题刷熟，地里设计题刷熟，几乎都是原题
- 两轮后可能被Early Terminate
GoldmanSachs：
- LC原题，不是原题也是 easy to medium，喜欢考一些需要用hashmap的逻辑题，二分法链表什么的
- 毕竟不是纯 IT公司，气场最好还是 match一些，Behavior 很重要
- 他家考SystemDesign，必有，划重点。
- 喜欢考各个题的follow up，刷LC高频的时候看见有后缀带I II III的最好都做了。
- 三轮之后可能被Early Terminate
Amazon：
- 地里全是，不说了
Microsoft：
- 内推毛用没有。最后还是靠海投，Azure组常年疯狂招人，Hiring Event不断
- 面试体验最好，没有之一，可能也是西雅图和纽约地区的区别吧
- OA一定要提前刷一遍，要不60分钟三道题，抽到恶心的搞不好就挂了
- 几乎没什么常见题，出题全凭面试官心情，比较喜欢考树和链表。比较注重recursion。
- Hiring Event比较简单，题大概Medium的难度，社招就不一定了，难度比较大。
- 现在好像没有EarlyTerminate了
Twitter：
- 海投通过率还是看简历是不是match，不知道内推会不会好一些。
- 面试整体跟业界其他公司不是一个套路，不考算法题，考code review。我觉着可能是因为我面得组可能有些奇葩，看面经贴吧。
面试准备：
电面/白板：
- 我同学说我电面小王子0.0，虽然这名字很白痴，但是我电面从头到尾就只挂了个bloomberg。除了题刷的好坏不说，电面时候的沟通有的时候比题本身还重要。确认输入输出，assumption的时候都要写注释。注意code style，这些在白板上不需要太注意的事情在电面的时候一下子就会暴露。
- 电面跟写白板是一样的，先确认输入输出，之后解释数据结构和算法，面试官同意了开始写代码，要说明自己在写first draft，写的是main solution，最后再处理conor case，写while loop啥的甚至条件后写都可以。让面试官知道你考虑了这些。写完之后一定要过几个casetest一下。
- 函数如果可以单独拆出来写就单独写，面试的时候如果时间不够有些细节的小函数放个函数signature在那儿就可以不实现了。逻辑也会清楚很多。
- 个人习惯一边写一边说。要保证交流，需要静下来思考的时候先说需要时间思考一下再mute。
- 如果可以的话可以跟小伙伴Mock Interview，很容易发现问题
CS基础：
- 各种数据结构自然不必说，Trie和Union Find 是一定要看一下的，被考了好几次
- 数据库基础知识蛮重要，NoSQL 和 SQL 的区别我被问了无数次。底层Index的实现大概最好有个概念
- SQL基础语句，有的时候好久不写就忘了
- 多线程多进程，锁，Mutex这些东西多少应该有所了解
- 准备的方向还是跟着JD和简历走，但凡写的技术栈一定要起码做到熟悉。像我就多了一些Data，message queue，Kafka，Hadoop之类的东西
算法题：
- 我知道地里对某些培训机构比较鄙视，但是我上了某带数字的机构的课，觉得对转专业的人没有刷题经验的人极其有用。基本上确实算是走了捷径。不过修行在个人，自己勤总结还是最重要的。
- 刷题记录尤其有用。我是刷到后期才开始简单记录的，对后期刷公司Tag题的时候帮助很大
- 错题尤其是经典题的错题一定要反复刷。每一道题就算看了答案有了思路，也要自己写一遍。在LeetCode的世界里不应该有复制粘贴。
- 刷题数量如果不是面谷歌这些难度特别大的公司，确实根本不重要，我最后LeetCode 上做了208道题，Lintcode可能还有个五十左右。加一起也就不到300。相比之下，高频题和经典的类型题更重要。
- 人生苦短，我用Python，会比用java省下好多时间。至于什么变量初始化啊啥的，可以写白班的时候在边上标注一下，侧面证明下你java也能写就好了。
设计题：
- Grokking的两个设计课，全文本，但是我都过了一遍。
- 其实还是归纳总结和知识储备。否则很容易被问懵
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