Hur klarar du en HackerRank-intervju?
Av Aaron Cao · Uppdaterad
Tre saker avgör det: att klara de dolda testfallen och inte bara exempelfallen, att bli klar inom tidsgränsen, och att hålla sig inom det övervakade fönstret. Öva i HackerRanks egen editor så att miljön inte är det som överraskar dig.
Vad bedömer HackerRank egentligen?
Poängen en rekryterare ser är inte bara godkänt eller underkänt. En HackerRank-bedömning rapporterar flera saker samtidigt, och att veta vilka som rör sig oberoende av varandra förändrar hur du använder timern.
- Klarade testfall. Varje problem körs mot synliga exempelfall och en större dold uppsättning. Det är i den dolda uppsättningen som tomma indata, enstaka element, dubbletter och maxstorlekar finns. De flesta förlorade poäng är gränsfall, inte felaktiga algoritmer.
- Delpoäng. Bedömningen sker vanligtvis per testfall, så en korrekt men långsam lösning ger riktiga poäng. En perfekt lösning som inte skickats in ger inga.
- Tids- och minnesgränser. Där problemet sätter sådana får en ineffektiv lösning timeout på de stora dolda fallen trots att den klarar varje exempel.
- Proctor-rapporten. Flikbyten, förlorat fokus, inklistringshändelser och, om aktiverat, webbkamerabilder bifogas din inlämning för att rekryteraren ska kunna läsa dem.
Vad andra rekryteringsplattformar testar, steg för steg, kartläggs i navet för rekryteringsplattformar.
Hur förbereder du dig för bedömningsrundan?
Du kan redan algoritmerna och förlorade ändå poäng förra gången, vilket får övningen att kännas bortkastad. Det här avsnittet tar upp den del som handlar om miljö snarare än färdighet. De flesta återvinningsbara poängen finns där, och de är billiga att återta.
- Öva i HackerRank-editorn. Det är inte din IDE. Det finns ingen autokomplettering att lita på, ingen debugger, och dina kortkommandon är borta. Gör några hela problem i den innan det skarpa läget.
- Lär dig indata-stubben. Vissa problem ger dig en färdigparsad funktionssignatur, andra får dig att läsa från standardindata själv. Att läsa stubben fel är ett vanligt sätt att missa varje testfall trots korrekt logik.
- Välj det språk du felsöker snabbast i, inte det som ser mest imponerande ut. Att klara testerna är måttet.
- Skriv brute force-lösningen först, skicka in den, optimera sedan. Att säkra delpoängen innan tiden rinner ut är den mest värdefulla vanan.
- Testa gränsfallen för hand: tom indata, ett element, alla identiska, maxstorlek.
Föreställ dig en backend-ingenjör som förbereder sig för en screening med ett plattformsteam. Han hade löst grundproblemen tidigare, men lade den första delen av testet på att brottas med indata-parsningsstubben och skickade in en lösning istället för tre. Inget i hans algoritmkunskap var det som begränsade honom.
Vad förändras i en live CodePair-runda?
CodePair är en delad editor med en människa på samtalet, vilket gör den till ett samtal med ett kodartefakt snarare än ett test. Bedömningen är en persons omdöme, och tystnad läses illa.
- Återge problemet och bekräfta begränsningarna innan du skriver något.
- Säg din metod högt först, inklusive den du förkastade och varför. Intervjuare bedömer resonemang, och en förkastad metod är bevis på det.
- Skriv medan du pratar. Långa tysta stunder är den vanligaste klagan intervjuare rapporterar om den här rundan.
- Berätta om dina testfall. Att gå igenom ett gränsfall utan att bli ombedd signalerar samma omsorg som de dolda testerna mäter i den asynkrona rundan.
- Fråga innan du optimerar. Ofta vill intervjuaren ha den fungerande versionen och en komplexitetsdiskussion, inte den optimala versionen.
Att öva på den berättelsen högt är precis vad mock-intervjuläget är till för, eftersom misslyckandet här är verbalt, inte algoritmiskt.
Var passar en AI-intervjuassistent in, och var passar den inte?
Att vara rak med det här spelar större roll än marknadsföringssvaret.
- En övervakad HackerRank-bedömning ligger utanför vad som stöds. Proctorn registrerar flikbyten, förlorat fokus, inklistringshändelser och webbkamerabilder. Skärmdelning, skärminspelning, övervakade miljöer och företagsstyrda datorer är fall där ingen assistent är lämplig, och SubcueAI påstår inget annat.
- Förberedelse är där det passar in. Att köra simulerade rundor i förväg, högt, bygger upp den berättarvana som CodePair-rundan bedömer.
- Beteende- och systemdesignsamtalen kring kodningsrundan är vanliga intervjuer i vanlig mötesprogramvara, och det är den ytan SubcueAI är byggd för.
Vad plattformen kan och inte kan se tas upp mer i detalj i navet för upptäckbarhet.