面试目标
公司:
- 找到能力合适的候选人
- 宣传企业形象
面试官
- 为自己找到工作伙伴
- 梳理个人知识技能体系
- 学习和提示个人能力
应聘者
- 被倾听和被理解
- 有充分机会展示能力
- 公平对待并得到尊重
- 收集信息支持决策
岗位设计
技能需要
- 清晰定义能力
- 分清 必须能力和可选能力
- 必须能力有门槛
职级需要
- 高阶：硬能力、驱动力、动机
- 低阶：基础扎实、勤奋、聪明
面试前
看简历
- 看经历
- 看知识
- 看项目
- 看问题
备提纲
- 知识能力
- 通用能力
- 动机、驱动力
定分工
- 开发&算法能力: 能手写完整的简单算法程序;
- 基础知识: CS基础知识, 主语言的语法、API关键点等.
- 运维能力: 设计开发中对运维的考虑
- 架构能力: 系统架构、设计的选型，在可用性、可扩展
性、性能等方面的考虑. - 技术规划: 对技术演进的思考，以及未来如何做.
- 沟通能力 (能否清晰、准确、简练地描述复杂问题)
- 学习能力:在什么领域做过哪些学习,具体怎么学的,用学
到的知识解决了 - 团队管理 (人员的招聘、辅导培养、绩效、解聘等)
- 初面考察 1,2,3,4
- 二面考擦 1,2,4,5
- 终面考察 5,6,7,8
备题目
- 基础知识提前备课，深入浅出，掌握变招
- 算法搞清楚各种实现，能适度引导
- 项目中关注的点，问的节奏
- 关注简历中的亮点和问题，关注岗位需求
- 不要问：
网上原题，要掌握变化
太难或者太简单的题目
记忆性的题目
面试中
基本原则
- 环境舒适：迎进来、一起探讨、对方问题、送出去
- 面出深浅
- 从过去看未来
- 从现象看本质
自我介绍
- 逻辑清晰
- 主次分明
- 动机正确
基础知识
- 编码
问题 --> 思路 --> 编码 --> 基本算法 --> 更优的解法 --> 计算复杂度 - 算法
由易到难，掌握各种变招 - 专业知识和技能
1.聊项目：见识与眼界、表达逻辑性、业务理解与设计、领域知识掌握、分享和方法论、管理和规划
2.问知识：简历中的知识点、擅长的知识点、领域知识的业界进展
3.谈应用：某一个问题的业界方案、没有做过的问题
软素质
- 沟通能力
- 学习能力
- 团队合作
- 动机满意度
- 管理能力
- 创新能力
面试技巧
- STAR模型：Situation情境 Task任务 Action行动 Result结果
- STAR判断：
1.完整的STAR
2.不完整的STAR
3.假的STAR：模糊、观点、假设、他人 - STAR收集：
1.完整的STAR --> 提出新的STAR
2.不完整的STAR --> 缺什么问什么
3.假的STAR --> 进一步具体化
提问的方法
- 问题类型
1.引导性的问题：不要使用
2.假设性问题：技术应用能力、迁移能力
3.行为性问题：技术能力和软素质
4.封闭性问题：不要使用
探测侯选能力
- 对于没有掌握的内容，及时转移到下一个问题，发掘其他亮点
- 对于擅长的内容，逐步加深问题难度，探测候选人的技术深度
如何问项目
- 六步提问法：解决什么问题 --> 使用什么方案 --> 遇到什么挑战 --> 取得什么成果 --> 担任什么角色 --> 未来什么规划
- 抱着学习的态度，让候选人把项目讲清楚
后期跟进
- 留给候选人提问时间
- 给候选人反馈，告知下面的面试流程或者可能的时间
- 面试评价：
1.评价要是及时，一天以内
2.书写规范、信息完整
3.评价内容具体、详细，至少包含本次面试应该覆盖的能力
4.注明无法判断的问题和下一面需要关注的问题 - offer跟进
