FAANG 面试流程：哪些共通，哪些不同

去掉公司名称，这些流程看起来几乎一模一样：先是简历筛选，接着是招聘方的沟通电话，然后是一到两轮在共享编辑器里实时编程的技术筛选，最后是由四到五场面试组成的终面轮次，涵盖编程、面向中级及以上候选人的系统设计，以及行为评估。录用决定来自对书面反馈的结构化讨论，而不是某一位面试官的个人印象，整个流程通常要花上数周而不是几天。

这套共同的骨架之所以存在，是因为这些公司都面对同一个问题：如何在大规模招聘的同时保持稳定的质量。对候选人来说，这是好消息——准备工作可以复用：带旁白讲解的编程练习、每个你接触过的系统对应一份扎实的设计叙述，再加上一个行为面试故事库，几乎能用于本页提到的所有流程。

各公司的分阶段详细拆解，见各公司面试流程专题页。

既然骨架相同，为什么准备建议会因公司而异？因为评分标准不同，而你的回答正是按这套标准打分的。这一节就是一张地图。Amazon 把行为面试对应到自己的 Leadership Principles，并在每一轮终面中安排一位 Bar Raiser——一位专门把关招聘标准的外部面试官。Meta 按每个环节明确的信号项评分，编程环节出了名的高强度，四十五分钟内出两道题很常见。Microsoft 用它的成长型思维文化来筛选行为面试表现，通常会安排一位视情况而定的资深面试官来收尾。Apple 按团队逐一招聘，所以你在专业领域的深度和产品判断力，比任何统一标准都更重要。Google 的流程本站另有专门页面覆盖，它更依赖结构化面试和委员会评审。

后勤安排也各归各管：Amazon 的面试跑在 Amazon Chime 上，Microsoft 用的是 Microsoft Teams，其他公司则使用主流视频平台加共享代码编辑器。这些差异不会改变你会的东西，只会改变你呈现它的方式——这也是为什么在某家公司的终面前，花一个晚上读一读它的专题页是值得的。

并行推进多个流程是常态，而不是例外，诀窍在于把通用准备和公司专属表述分开。通用的工作只做一次：计时的带旁白编程练习、设计叙述，以及一个按 STAR 结构写得有血有肉的故事库。然后针对每家公司再做一轮表述调整——在终面前那一周，把同样的故事分别对应到 Amazon 的原则、Meta 的信号项，或 Microsoft 的成长型思维视角。

一位全栈工程师在三周内先后经历 Amazon 和 Microsoft 的终面轮次，是很典型的例子。同一个「挽救失败上线」的故事在两边都用上了：在 Bar Raiser 面前包装成 Ownership 和 Dive Deep，在 Microsoft 那边则重新包装成「靠反馈驱动的成长」。她的技术准备内容完全没变，变的只是措辞。无论是在 Chime 上还是在 Teams 上进行的实时环节中，她的本地转写和故事库都一直放在一眼能瞥到的地方。

可以用模拟面试工具把每家公司的表述方式大声练出来，同时记住诚实的边界：有监考的测试、录屏环节和共享屏幕，在本页提到的每一家公司都不在辅助工具的适用范围内，详见可检测性专题。