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问题

如何得到 Google 的工作机会？

回答
想进入 Google 工作，这绝对不是一件易事，但绝对是可以通过努力和策略达成的目标。这就像是一场需要精心策划和执行的马拉松，而不是短跑冲刺。要成功敲开 Google 的大门，你需要做好以下几个层面的准备。

一、 扎实的硬实力：你是那个“能解决问题的人”吗？

Google 的招聘核心在于寻找那些能够独立思考、解决复杂问题并且能将想法落地的人。这体现在你的技术能力和学习能力上。

技术深度与广度：
编程语言： 至少精通一门或几门主流编程语言，比如 Python、Java、C++、Go 等。Google 的工程师广泛使用这些语言。重要的是理解其底层原理和适用场景，而不是仅仅停留在“会写”的层面。
数据结构与算法： 这是 Google 几乎所有技术岗位的敲门砖。你需要对常见的链表、树、图、排序、搜索等有深刻的理解，并且能够熟练应用到实际问题中。在 LeetCode、HackerRank 等平台上进行大量的练习是必不可少的。你需要能够清晰地解释你的思路，分析时间复杂度和空间复杂度，并能针对性地进行优化。
系统设计： 对于一些中高级职位，系统设计能力至关重要。你需要能够设计可扩展、高可用、高性能的系统，考虑数据库选择、缓存策略、API 设计、负载均衡等等。这需要大量的学习和实践经验，可以通过阅读相关书籍（如《设计数据密集型应用》）、博客和模拟面试来提升。
特定领域知识： 根据你申请的职位，可能还需要特定的领域知识。例如，申请机器学习工程师可能需要扎实的机器学习算法、深度学习框架（TensorFlow, PyTorch）和相关数学知识；申请前端工程师需要精通 JavaScript、React/Angular/Vue 等框架和浏览器工作原理；申请产品经理则需要对市场、用户和技术有敏锐的洞察力。

持续学习与适应能力： 技术日新月异，Google 非常看重候选人的学习能力和适应新技术的能力。你在面试中表现出的学习热情、对新技术的了解程度以及如何快速掌握新知识，都会是加分项。

二、 软实力：你是一个“好的合作者”吗？

技术能力固然重要，但 Google 更强调团队合作和沟通能力。他们寻找的是那些能够融入团队，并能积极贡献想法和解决方案的人。

沟通与表达能力： 清晰、简洁、有逻辑地表达你的想法是面试中的关键。这包括在白板上写代码、解释你的算法思路、回答行为问题时，都能条理清晰。你需要能够倾听对方的问题，并给出有针对性的回答。
解决问题的思路： 面试官不仅仅是看你是否能写出正确的代码，更重要的是看你解决问题的过程。你需要展现出你如何分析问题、分解问题、寻找不同的解决方案、权衡利弊并最终做出决策。
领导力与团队合作： 即使不是管理岗，Google 也希望工程师能展现出一定程度的领导力，比如主动承担责任、影响团队成员、推动项目进展。同时，你也要表现出你善于与他人合作，能够包容不同意见，并乐于分享知识。
对 Google 的热情与理解： 了解 Google 的产品、文化和价值观，并能将自己的经历和目标与 Google 的愿景联系起来，会让你在众多候选人中脱颖而出。

三、 准备过程：磨利你的剑，瞄准你的靶

有了硬实力和软实力的目标，接下来就是如何系统地准备你的申请。

明确你的目标职位： Google 有非常多的职位类型，从软件工程师、数据科学家、机器学习工程师到产品经理、用户体验设计师、销售等等。你需要花时间研究不同职位的要求，找到最适合你背景和兴趣的职位。不要海投，而是精准出击。
打造你的简历：
突出成就，而非职责： 使用 STAR 原则（Situation, Task, Action, Result）来描述你的项目经历。重点突出你 取得的成果，用数据说话，例如“通过优化算法，将用户响应时间缩短了 20%”，“成功带领团队完成了 XX 项目，实现了 YY 目标”。
关键词优化： 根据你申请职位的 JD（Job Description），在简历中包含相关的关键词。很多公司会使用 ATS（Applicant Tracking System）来筛选简历，确保你的简历能够通过初步筛选。
简洁明了： 通常一页简历就足够了，最多不超过两页。突出你的核心技能和最相关的经验。
请他人审阅： 让你的朋友、导师或者有经验的职业顾问帮你审阅简历，他们可能会发现你忽略的细节。

网络与人脉：
内部推荐： 如果你有认识在 Google 工作的朋友或校友，请他们为你内推。内推会大大增加你获得面试的机会。
参加技术活动/招聘会： 积极参与相关的技术会议、大学招聘会或 Google 组织的线上/线下活动，与 Google 的招聘人员或工程师建立联系。
LinkedIn： 维护好你的 LinkedIn 个人资料，关注 Google 招聘官或你的目标团队的工程师，并适当地与他们互动。

面试准备：
算法与数据结构练习： 这是重中之重。坚持每天练习，并且要理解每道题背后的思路，而不仅仅是背代码。练习用不同的方法解决同一问题，并思考其优劣。
系统设计练习： 阅读相关的系统设计书籍和博客，学习常见的系统设计模式和技术栈。模拟系统设计面试，与朋友一起练习。
行为问题准备： 准备好回答关于团队合作、挑战、失败、领导力等方面的行为问题。同样使用 STAR 原则来组织你的答案，并准备一些能够展现你积极特质和学习能力的故事。
模拟面试： 这是最有效的准备方式之一。找朋友、导师或者使用在线模拟面试平台进行练习。通过模拟面试，你可以熟悉面试流程，发现自己的不足，并提高在压力下的表现。
研究 Google 的产品和技术： 了解 Google 的核心产品，以及它们是如何工作的。如果你申请的是特定领域职位，深入了解该领域的技术趋势和 Google 在其中的地位。

四、 面试流程概览（常见情况）：

通常，Google 的招聘流程会经历以下几个阶段：

1. 简历筛选： 招聘人员会根据你的简历评估你是否符合职位要求。
2. 电话/视频初试： 这通常是 45 分钟到 1 小时的技术电话或视频面试，会考察你的编程能力、算法和数据结构知识。可能还会包含一些行为问题。
3. Onsite 面试（可能转为视频 Onsite）： 如果初试通过，你将进入更深入的面试阶段，通常是连续的四到五场面试。
技术面试 (Coding Interviews)： 几场关于算法、数据结构、编程的面试，可能会涉及白板编码或者在线协作编码。
系统设计面试 (System Design Interview)： 如果是工程师职位，通常会有至少一场系统设计面试。
行为面试 (Behavioral Interview)： 考察你的团队合作、沟通能力、解决冲突等软实力。
可能还有特定领域或项目相关的面试。
4. 招聘委员会评审： 所有面试官的反馈会被汇总，由一个招聘委员会进行综合评审。
5. 背景调查与录用： 如果评审通过，就会进行背景调查，然后发放 Offer。

一些额外的建议：

不要气馁： Google 的招聘竞争非常激烈，很多人都不是一次就能成功的。即使失败了，也要从中吸取教训，继续努力。许多成功的 Google 员工都曾有过失败的经历。
保持积极心态： 面试是一个双向选择的过程，除了展示你的能力，也要观察这家公司是否适合你。
展现你的个性： 在展示专业能力的同时，也要让面试官看到你的个性和对工作的热情。

总而言之，获得 Google 的工作机会是一个需要长期投入、系统准备和不断练习的过程。你需要全面提升自己的技术能力和软实力，精心准备你的申请材料，并有策略地进行面试准备。祝你好运！

网友意见

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前不久我写过一篇文章，介绍了 GitHub 上有一位工程师为了得到 Google 的工作机会，不惜花费大量时间整理与 Google 有关的学习资料及面试题的故事。

现在我将这篇文章贴过来，希望对大家有所帮助。

GitHub 标星 8w！学完这份指南后，你就可以去 Google 面试了！

下面是正文。

​前言

如果让你选择一家互联网科技公司加入，你会选择哪一家？

具体答案因人而异，不过我相信，作为目前全球最为知名的互联网公司，Google 一定名列其上。

自诞生以来，Google 已推出多款改变世界的互联网产品，旗下也汇聚了一大批优质的工程师与科学家。与此同时，因其崇尚自由开放，不作恶的互联网理念，也受到了许多互联网优秀人才的认可，Google 也成为了他们最想去的互联网企业之一。

来自西雅图的工程师 John Washam 便是其中一员。

谁是 John Washam？

John Washam 是一名软件工程师，目前定居于美国西雅图。2016 时，因其在 GitHub 上发布了一个名为「Google 面试大学」的项目而名声大噪，引发技术圈内诸多人的关注。



John 在中学时代便开始接触编程，后面上大学的时候，主修的确是经济学专业。原因是他认为在他大学毕业后，计算机专业的人才将会供过于求。后面事实证明，他错了。

几年后，John 毕业，他选择了参军，军队驻扎于韩国，因此他自学了两年韩语。

从军队退伍后，他又开始重拾编程，经过一年的学习，他掌握了 Perl、HTML、CSS、JavaScript 和 SQL 等相关知识，这些知识让他成功在西雅图找到了一份编程相关的工作。

随后 15 年，John 一直在 Web 开发领域深耕，期间创立了 3 家公司，当中有 2 家还成功盈利了。在这个过程中，他还掌握了团队管理、市场营销等其它非计算机专业的基础知识，使其成为不折不扣的全栈工程师。



正常情况下，普通人能走到这一步，已经算是人生赢家了。但是，John 并不满足于此，他想完成另一个新身份转变：从 Web 工程师变为软件工程师。

许多人看到这里，估计会心里犯嘀咕，这两个岗位区别有那么大吗？但 John 认为，相较于前者，后者需要掌握数据结构、算法、编译语言、内存优化等更深层次的编程知识。

之后，John 便开始投入精力学习，并将进入 Google 工作视为其成功掌握这项技能的判定标准。

在学习的过程中，他开始接触大量与编程相关的知识与教学资源，秉着前人栽树后人乘凉的精神，John 在 GitHub 上开源了这份学习指南，并将其命名为「Google Interview University」（现已更名「Coding Interview University」）。



github.com/jwasham/codi

谷歌面试大学

在 John 放出这个项目后没几天，GitHub Star 便如火箭般快速飙升，短短三四天内便突破 10000 Star，成功霸榜 GitHub Trending！

项目历史增长曲线：



这份指南里面包含 Google 相关的介绍视频、面试过程、教学资源，同时也有数据结构、算法、密码学等计算机专业的知识讲解。

同时该指南也有中文版翻译：

github.com/jwasham/codi

不过由于这份译文未跟原文保持同步更新，因此内容难免会有缺失。英文阅读能力尚可的同学，还是建议直接看 README 原文。

下面我简单挑选了几张项目截图，让大家感受一下这份资料里面都有什么干货：







可以看到，这份指南资料整理得还是非常齐全的。

尽管 John 最后没去成谷歌（去了亚马逊），但他留下的这份指南，还是让诸多后来者受益无穷，在此也对作者表示下感谢。

如果你也有一颗想进入大企工作的心，不妨提前先查阅下这份资料，看看是否对你有所帮助。

推荐阅读：

GitHub 标星 5000+！学生党学编程，有这份资料就够了！


欢迎关注公众号：GitHubDaily，每日分享 GitHub 优质开源项目、学习资源、开发技巧。
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我感觉相对来说Google算是面试最简单的公司之一，因为它几乎只面算法题。。。稍高级别一些的职位会有个System Design...

所以算法学好点就足够了。。

18年面过北美社招，算法题都巨水，基本会用STL，考考DP，敲个最短路，写个Trie就到头了。。。当然也不是说让你写个裸的XX算法，都是用非常基本的算法解决问题，不会给你设置知识壁垒。

16年面过国内实习+转正，稍微难一些，一道题基本上好几问不同的算法，考了基环内向树，树状数组计数，深搜转记忆化搜索计数，离散化二分加贪心，费用流构图，不过都是最基本的那种模板题（俗称一眼题），你找个OJ每个category刷10道题基本可以刷到类似的。。。

我当年听说本科同学面腾讯，人家电话里问他如何在UDP基础上实现一个TCP，我觉得这个还要考虑sequential，retry，设计backoff，分析reliability和performance啥的，比算法题要考虑的东西多多了。。。而且电话里还没法画图。。。

据他们面高频交易公司的说还考各种操作系统的东西...

=====

UPD1：关于TCP的例子，你要是背过了课本尤其是写过这个作业，那讨论难度就没什么意义了啊。我只是以此为例，比如告诉你UDP、TCP的定义，给你class UDP，问你怎么扩展成class TCP（我们可以把UDP、TCP换成别的），这种开放性的设计和实现问题，是不是会比面试中一道20分钟的算法题需要想的内容更多。BTW有的学校CS和CE是分开的，CS并不必修计算机网络。

UPD2：评论有人说算法题都做了 / Leetcode刷完了但并没有拿到Offer，首先给不给Offer也要看你解题过程中的思维过程，其次Leetcode的题目覆盖面并不全，难度也相对偏低，应该说是个面经网站，定义为传统OJ有点牵强，“找个OJ每个category刷10道题”需要一个ACM向的OJ有针对性地刷上 30*10 这样？

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