Glassdoor 的面试问题准确吗？
作者 Aaron Cao · 更新于
部分准确。这些问题由候选人自行上报，未经核实，因此具体问题会过时，并因团队、级别和面试官而异。作为了解形式、难度和基调的信号，它们很有用；但作为需要背诵的脚本，则并不可靠。
数据从何而来
Glassdoor 的面试板块由候选人提交的内容构成。有人结束面试后，登录网站，写下自己记得被问到的问题，附上难度评分以及是否拿到录用通知。整个流程就是这样。
这个流程中没有任何一环能核实这道题是否真的被问过，或是否是那样的措辞。Glassdoor 会依据社区准则进行审核，公司也可以回应评价，但没有任何机制能将提交内容与一场只有两人在场的面试进行事实核对。这些数据是真实的众包内容，而非记录。
让具体问题变得不可靠的四个因素
你想弄清楚该给某人发布的问题清单多大权重。本节指出具体存在哪些失真，让你能有针对性地打折扣，而不是全盘否定这个信息来源。一共有四个因素，且它们会相互叠加。
- 回忆偏差。人们通常是事后凭记忆写下这些内容，往往已经过去了好几天。即使内容实质没错，措辞也会走样。
- 时效性。每条内容都有日期，几年前的问题所描述的流程，公司可能早已彻底更换。
- 差异性。大公司的面试会因团队、级别、办公地点和面试官个人而各不相同。同一家雇主的两份真实报告，看起来可能截然不同。
- 选择性。反应强烈的候选人，无论是好是坏，都比经历平淡无奇、面完就走的人更倾向于发帖。
公司也会轮换题库，有些还会直接要求候选人不要透露具体内容。一道广为流传的问题，恰恰最有可能已经被淘汰。
这些数据真正的用处所在
整体阅读这些内容，而不是逐条细读，它们就会变得有用。综合一家公司的二十份报告，你可以可靠地看出有多少轮面试、是否有回家作业、技术轮是现场写代码还是讨论、大家觉得难度大致如何，以及基调是怎样的。
来看一个具体案例。一位正在准备产品经理面试的候选人通读了某公司的 Glassdoor 内容，发现每次的具体问题都不一样，但几乎每份报告都提到了一个关于路线图优先级排序的案例练习。具体问题是噪音，而优先级排序案例的存在才是信号——这正是他准备的方向。
这才是正确的解读方式：提炼出流程的整体形态，然后针对这种形态进行准备。
把问题清单转化为练习
失败的做法是死记硬背清单上问题的答案。这样培养出的候选人能流畅回答四个问题，到第五个就哑口无言，而面试官会立刻察觉出这种质感上的差异。
更好的用法是把它当作主题清单。从这些内容中提炼出反复出现的主题，然后用你自己的话大声练习围绕这些主题作答，同时应对接踵而来的追问。在模拟面试页面上针对这些主题进行一场练习，可以预演当问题以谁都没发布过的形式出现时，你该如何应对。
SubcueAI 创始人 Aaron Cao 正是出于这个原因，将模拟面试流程围绕追问来设计：一个能扛住第一个问题、却在第二个问题上崩溃的准备好的答案，比完全没准备还要糟糕，因为它树立了一种期待，而面试的其余部分随后又无法兑现。
关于哪些练习真正能迁移到真实对话中，更多内容见模拟面试主题中心。