Google 面試準備：完整流程
作者 Aaron Cao · 更新於
要準備的是整個流程，不只是編程環節。Google 會先安排招募人員電話溝通，接著是針對職位的篩選面試，然後是一系列依公開評分標準打分的面試。面試官的書面回饋會送交招募委員會，因此你如何說明自己的思路，本身就是紀錄的一部分。
整個流程究竟包含什麼
Google 在自家的招募網站上公開了整個流程，讀過之後你練習的重點會不一樣。首先是與招募人員的對話，內容涵蓋你的背景與所考慮的職級。接著是針對職位的篩選面試，透過電話或視訊進行，工程類職位通常會用到共享編輯器。之後是一組正式面試，可能集中在一天內完成，也可能分散在幾天裡。
令人意外的部分在這些面試之後。面試官本人並不做決定：每位面試官都會撰寫附有具體證據的結構化回饋，而由一群從未見過你的人組成的招募委員會會閱讀這些回饋並做出決定。對許多職位來說，之後還會有團隊配對、高階主管審核與薪酬審查。
這樣的結構帶來兩個結果。你的回答必須經得起被別人寫成文字，這代表清晰的推理比自信的表達方式更重要。而且即使當天表現出色，最終仍要經過團隊配對這一關，所以流程結束後一段時間沒消息，是正常情況，而不是結果的暗示。其他面試環節與形式，可參見面試類型。
每位面試官都在評估的四項特質
你手上或許已經有一份算法題清單，卻完全不清楚其他環節到底在考察什麼。這一節就是要說明這些評分標準。Google 已經公開了它們，而每一輪面試至少對應其中一項。
- 一般認知能力：你如何拆解一個從未見過的問題，包括你在動手之前會提出哪些問題。
- 職位相關知識：這份工作本身所需要的專業能力，會依你應徵的職級來評估。
- 領導力：在沒有職銜的情況下主動承擔，也懂得在該由別人主導時退居其後。
- Googleyness：你如何應對模糊不清的情況、如何接受回饋，以及如何與意見不同的人共事。
許多人的準備通常止步在清單裡後面這兩項之前，但它們和技術環節一樣，都是依同一套結構化標準打分的。面試官問你如何處理一次分歧，是在蒐集證據，不是在閒聊打發時間。回答時要給出一個具體情境、說明你本人做了什麼，以及因此帶來了什麼改變。
職位相關知識的考察，其實在面試之前就已經開始——就在那份讓你拿到篩選面試機會的履歷上。如果你的履歷對你實際做過的事情寫得比較單薄，免費的履歷產生工具是個不錯的起點，能幫你圍繞成果重新整理履歷。
按照面試評分的方式來練習
由於最終留下的是書面紀錄而不是錄影，即使程式碼寫對了，全程沉默作答也會拿到很差的分數。你需要養成的習慣是邊做邊說：說出你的假設，說明你放棄了哪個做法以及原因，一注意到邊界情況就說出來。面試官只能寫下你說出口的內容。
設想一位資料工程師，正從一間中型分析公司準備轉往 Google 的一個職位。他花了六週時間練算法題，第一輪面試時能默默解出問題，可是一旦被問到為什麼選用那種資料結構，就卡住了。解決辦法不是多做題目，而是少做一些題目、但要限時並全程邊做邊說，直到大聲說出推理過程不再讓人覺得彆扭。
行為面試環節也需要同樣的做法。把你的例子大聲說出來，而不是反覆默讀；一個你只是想過的故事，和一個你已經講出來過的故事，兩者的差距會很大。透過模擬面試官完整跑一遍流程，能讓你遇到追問，而這部分是單靠閱讀無法練到的。
AI 面試助手能幫上什麼忙，又幫不上什麼忙
在 Google 的面試流程中，助手真正能發揮作用的地方是準備階段。有追問的模擬面試、面試後的檢討，以及針對你一直迴避的環節反覆練習，這些才是真正能提升分數的功夫。而這些功夫都發生在 Google 那邊的人出現在通話中之前。
在正式面試環節，SubcueAI 提供適用於 macOS 與 Windows 的桌面應用程式，透過懸浮視窗擷取系統音訊與你的麥克風輸入；此外還有一款瀏覽器擴充功能，其側邊欄可以擷取會議分頁的音訊，且僅擷取面試官那一側的聲音。整個過程不會有機器人加入通話，也不會向會議頁面注入任何內容。
在依賴這些工具之前，有必要先說清楚它們的限制。共享螢幕會顯示你所共享的內容。有監考的測評平台、被錄影的會話，或是由雇主統一管理的電腦，都超出了任何助手能發揮作用的範圍。Google 自家的遠端面試環節常常一邊讓你說話、一邊使用共享編輯器，而把你的思路寫清楚，終究還是要靠你自己完成。設定方式可參見教學頁面。