Google 面试准备：完整流程
作者 Aaron Cao · 更新于
要为完整流程做准备，而不仅仅是编程环节。Google 会先安排招聘人员电话沟通，再进行针对岗位的筛选面试，随后是一系列按公开评估标准打分的面试。面试官的书面反馈会提交给招聘委员会，因此你如何阐述自己的思路，本身就是记录的一部分。
整个流程究竟包含什么
Google 在自己的招聘网站上公开了整个流程，读过之后你练习的重点会不一样。首先是与招聘人员的沟通，内容涉及你的背景和所考虑的职级。接下来是针对岗位的筛选面试，通过电话或视频进行，工程类岗位通常会用到共享编辑器。之后是一组正式面试，可能集中在一天内完成，也可能分散在几天里。
让人意外的部分在这些面试结束之后。面试官本人并不做决定：每位面试官都会撰写带有具体证据的结构化反馈，而由一批从未见过你的人组成的招聘委员会会阅读这些反馈并做出决定。对许多岗位来说，之后还会有团队匹配、高管审批和薪酬审核。
这种结构带来两个结果。你的回答必须经得起被别人转述成文字，这意味着清晰的推理比自信的表达更重要。而且即便当天表现出色，最终仍要经过团队匹配这一关，所以流程结束后一段时间没有消息，属于正常情况，而不是结果的暗示。其他面试环节和形式，可参见面试类型。
每位面试官都在评估的四项素质
你可能已经有一份算法题的复习清单，却完全不清楚其他环节到底在考察什么。这一节就来说明这些评估标准。Google 已经公开了它们，而每一轮面试至少对应其中一项。
- 通用认知能力：你如何拆解一个从未见过的问题，包括你在动手之前会提出哪些问题。
- 岗位相关知识：这份工作本身所需的专业能力，会参照你所应聘的职级来评估。
- 领导力：在没有头衔的情况下主动承担责任，也懂得在该由别人主导时退到后面。
- Googleyness：你如何应对模糊不清的情况、如何接受反馈，以及如何与和你意见不同的人共事。
很多人的准备通常止步于这份清单里后两项之前，但它们和技术环节一样，都是按同一套结构化标准打分的。面试官问你如何处理一次分歧，是在收集证据，而不是在闲聊凑时间。回答时要给出一个具体情境、说明你本人做了什么，以及因此带来了什么改变。
岗位相关知识的考察，其实从面试之前就已经开始——就在那份让你拿到筛选面试机会的简历上。如果你的简历对你实际做过的事情写得比较单薄，免费的简历生成工具是一个不错的起点，可以帮你围绕成果重新梳理简历。
按照面试评分的方式来练习
由于最终留下的是书面记录而不是录像，即便代码写对了，全程沉默地做题也会得分很低。你需要养成的习惯是边做边说：说出你的假设，说明你放弃了哪种思路以及原因，在注意到边界情况时就说出来。面试官只能写下你说出口的内容。
设想一位数据工程师，正从一家中型分析公司准备跳槽到 Google 的一个岗位。他花了六周时间刷算法题，第一轮面试时能默不作声地解出问题，可一旦被问到为什么选用那种数据结构，就卡住了。解决办法不是多刷题，而是少做一些题、但要限时并全程边做边说，直到大声说出推理过程不再让人觉得别扭。
行为面试环节也需要同样的处理方式。把你的例子大声说出来，而不是反复默读；一个你只是想过的故事，和一个你已经讲出来过的故事，两者的差距会很大。通过模拟面试官完整地跑一遍流程，能让你遇到追问，而这部分是单靠阅读无法练习到的。
AI 面试助手能帮上什么忙，又帮不上什么忙
在 Google 的面试流程中，助手真正发挥作用的地方是准备阶段。带追问的模拟面试、面试后的复盘，以及针对你一直回避的环节反复练习，这些才是真正能提升分数的工作。而这些工作都发生在 Google 那边的人出现在通话中之前。
对于正式面试环节，SubcueAI 提供适用于 macOS 和 Windows 的桌面应用，通过悬浮窗采集系统音频和你的麦克风输入；此外还有一款浏览器扩展，其侧边栏可以采集会议标签页的音频，且仅采集面试官一侧的声音。整个过程不会有机器人加入通话，也不会向会议页面注入任何内容。
在依赖这些工具之前，有必要先说清楚它们的限制。共享屏幕会显示你所共享的内容。有监考的测评平台、被录制的会话，或是由雇主统一管理的电脑，都超出了任何助手能起作用的范围。Google 自己的远程面试环节常常会一边让你说话、一边使用共享编辑器，而把你的思路写清楚，终究还是要靠你自己完成。设置方法可参见教程页面。