结构化面试

在字节跳动，我学到了如何使用结构化面试法来考查应聘者的技能。

所谓结构化，指的是将各种知识技能做好划分，例如编程语言，操作系统，数据库，网络，算法，工程 /架构设计，并通过几个面试官之间的多轮交叉面试来考查掌握程度。

这样的面试方法，可以避免某个面试官考察太偏，并充分挖掘候选人的亮点。

技能

在具体的面试中，每一个方向都会由浅入深去考查。

以编程语言为例，比如某个应聘者常用语言是 Python，我会先考查一些语言的基础特性，例如什么是 magic function，__repr__ 和 __str__ 的区别等。

确认候选人对语言的使用掌握符合预期后，再考查候选人对 python 底层实现的理解，例如展开聊聊 python 的 gc 相关知识。

更进一步，可以结合一些具体的应用场景来考查候选人对语言的综合应用能力，例如使用 Python 的多线程，需要考虑什么，如何提高某些任务中的效率等。

值得一提的是算法 /数据结构，这是字节跳动面试的一大特点，也是网上各面经都会提(tu)到(cao)的。

通常来说每一轮面试都会要求候选人完成一道算法题，现场面试就直接在纸上写，远程面试则是在在线共享编辑的 IDE 环境里完成。

可能早期常有面试官让候选人手写红黑树，以至于"手写红黑树"已经成为一个内部梗。

实际上难度没有太夸张，通常来说 15 分钟内完成 Leetcode Medium 级别的题目，就能满足面试要求了（划重点）。

我更倾向于考查操作基础数据结构的题目，关注点放在对代码的掌控力，而不是某个具体的算法。

不过，对于有 ACM 经历的同学，面试官可能会尝试用 Hard 级别题目来 challenge。比如我内推的某同学被问了 manacher's algorithm，可能是和面试官八字不合。

但也不用太担心，毕竟不是谁都像他一样拿了 ACM 金牌。

候选人的沟通能力也是考查的重点。

例如，在面试中的工程设计题通常是开放式问题，题面往往不是精确的，问题的规模，可能存在的问题，或者可以忽略的一些细节，都可以在前期的沟通中确认，然后再开始设计。

还有，在面试过程中的知识盲点，要注意避免不懂装懂的强行作答，但利用已有知识做出的合理推测则是加分项。两种行为的边界可能有点模糊，这就考验候选人的沟通技巧了。

我想要招什么样的候选人？概括而言就是：聪明，勤奋，有潜力。

更具体的，大佬早就讲过了，推荐阅读字节跳动创始人张一鸣的演讲《我面了两千个年轻人，发现混得好的都有这 5 种特质》： https://www.toutiao.com/i6681549238490366472