Ano ang FAANG Company?

Ang FAANG ay binubuo ng unang letra ng limang kompanya ng teknolohiya sa Amerika: Facebook (pinalitan ng pangalan na Meta noong 2021), Amazon, Apple, Netflix, at Google (na-reorganize sa ilalim ng Alphabet noong 2015).

Isang letra na mas maikli ang termino noong una. Ginamit ni Jim Cramer ng CNBC ang FANG sa kanyang programa noong 2013 para pagsama-samahin ang apat na stock na itinuring niyang dominante: Facebook, Amazon, Netflix, at Google. Isinama ang Apple noong 2017, at nanatili ang bersyong may limang letra.

Palagi itong tawag na ginagamit sa pamumuhunan, hindi kategorya ng pag-hire. Walang trade body na nagpapatunay sa pagiging kasapi rito, at wala rin sa limang kompanya ang tumatawag sa sarili nito nang ganito sa mga materyal para sa career. Nabubuhay ang salita dahil kailangan ng mga naghahanap ng trabaho ng maikling tawag para sa partikular na uri ng proseso: maraming round, structured na rubric, at mataas na rate ng pagtanggi. Makikita ang mga detalyadong paglalarawan bawat yugto para sa bawat employer sa mga proseso ng interview ng kompanya.

Wala ang Microsoft dahil sa dahilang walang kinalaman sa laki nito o sa hirap ng interview. Nilikha ang acronym batay sa isang partikular na grupo ng mabilis lumagong consumer internet stock, at hindi kasama ang Microsoft sa mga pangalang iyon. Bihirang baguhin ang mga acronym kapag naging karaniwang gamitin na ang mga ito.

Parehong dahilan din ang sagot para sa ibang kompanyang inaasahan ng mga tao na makikita rito. Wala rin ang NVIDIA sa parehong dahilan, dahil naging isa ito sa pinakamahalagang kompanya sa mundo matagal na matapos maitakda ang mga letra. Wala rin ang Tesla, Oracle, at Salesforce.

Nagiging problema para sa mga kandidato kapag binasa nila ang limang letra bilang ranking ng mga employer. May multi-round na proseso rin ang Microsoft na may parehong uri ng structured na rubric gaya ng lima, kaya ang taong naghahanda lang para sa «FAANG interviews» ay naghahanda rin, nang hindi napapansin, para sa Microsoft.

Bahagya. Gumagana pa rin ang mga letra bilang slang, at patuloy itong ginagamit ng mga recruiter, forum thread, at prep community, pero dalawa sa limang kompanya ang hindi na tumutugma sa sarili nilang mga inisyal. Naging Meta ang Facebook noong 2021, at subsidiary na ng Alphabet ang Google mula noong 2015.

May ilang kapalit na tawag na ginagamit:

• Pinapalitan ng MAANG ang Facebook ng Meta at pinapanatili ang parehong limang kompanya.
• Ang MAMAA, na iminungkahi ni Cramer noong 2021, ay Meta, Amazon, Microsoft, Apple, at Alphabet; inaalis ang Netflix at idinaragdag ang Microsoft.
• Ang Magnificent Seven ay terminong pang-merkado para sa pitong malaking stock ng teknolohiya, kasama ang NVIDIA at Tesla. Inilalarawan nito ang presyo ng shares, hindi ang proseso ng pag-hire.

Wala sa mga ito ang pumalit sa FAANG sa karaniwang usapan tungkol sa paghahanap ng trabaho. Ituring ang FAANG, MAANG, at «big tech» bilang halos parehong konsepto: isang malaki at kilalang employer sa teknolohiya na may mahaba at structured na proseso ng interview. Anumang tawag ang hinahanap mo, pareho ang inihahandang preparasyon, at ang page ng mock interview ang pwedeng pagsanayan nito.

Ang pagkaalam sa acronym ay hindi nagsasabi sa iyo kung ano ang dapat praktisin, at ito talaga ang bahaging mahalaga. Tinatalakay ng seksyong ito kung ano ang pagkakapareho ng limang proseso at kung saan na nagiging hindi na kapaki-pakinabang ang tawag na ito. Sa madaling sabi: asahan ang halos parehong hugis ng proseso, tapos maghanda para sa partikular na kompanya sa halip na para sa letra.

Sa mga malalaking employer sa teknolohiya, umuulit ang pattern na ito. Una ang recruiter screen, sunod ay isa o dalawang technical screen sa shared editor, tapos ang huling yugto na binubuo ng ilang magkakasunod na round na may pinaghalong coding, system design, at behavioral na tanong. Totoo ang mga pagkakaiba pero tiyak ang mga ito, at makikita sa rubric, mga pangalan ng round, at bigat na ibinibigay sa behavioral signal.

Isipin ang isang backend engineer na naghahanda para sa mid-level na posisyon sa dalawa sa limang kompanya. Ang parehong dalawang linggo ng pagsasanay sa algorithm ay nakakatulong sa dalawang technical screen, pero sinusuri ng isang employer ang system-design round na hindi niya inaasahan, habang inilalaan naman ng isa pa ang buong round para sa lalim ng kanyang mga nakaraang proyekto. Kung binasa muna niya ang publish na proseso ng bawat isa, isang oras lang sana ang magugol niya.

Ginawa ang SubcueAI para sa live na usapan, hindi para sa tawag na ito. Kinukuha ng desktop app sa macOS at Windows ang system audio at ang iyong mikropono; kinukuha naman ng Side Panel ng browser extension ang audio lang ng meeting tab, kaya naririnig nito ang interviewer at hindi ikaw. Hindi sumasali ang dalawa sa tawag bilang meeting bot, at wala silang idina-inject sa meeting page. Sulit banggitin nang malinaw ang mga limitasyon: hindi saklaw ang mga proctored assessment, na-record na screen, full-desktop screen sharing, at company-managed na laptop, at madalas gumamit ang malalaking employer ng proctored online assessment sa maagang round. Iba't ibang gawain ang pag-aayos ng dokumentong sinusuri muna ng mga kompanyang ito, na hinahawakan sa page ng resume builder.