在美国求职IT岗位的实用指南

Meta的生产工程师OA可以说是求职过程中非常关键的一步。作为一名在北美求职的IT专业留学生，我的整个准备过程不仅聚焦在技术能力上，还特别重视系统设计思维与工程效率意识的培养。Meta这个职位介于软件工程师与系统工程师之间，因此考察的内容也既有算法题，也有关于系统稳定性和可扩展性的问题，整体难度适中但需要细致准备。 我的OA包含两道编程题和一些多选题，整个时间为90分钟。第一题是典型的字符串处理问题，虽然算法本身不复杂，但对边界条件的处理要求较高。我一开始用的方式效率不够高，提交之后运行时间超过预期，于是快速重构为双指针方式，提升了时间复杂度。第二题更偏向于系统设计场景题，需要模拟服务器请求分配和资源调度的逻辑，不仅要写出正确的代码，还要保证一定的扩展性。这类题目背后考察的是对操作系统原理和生产系统运维实践的理解，因此我在写代码前花了三五分钟画了一下思路图，确保逻辑清晰。 除了编程题，还有一些选择题涉及Linux命令、网络协议（如TCP/IP）以及系统调用的知识。这部分我参考了Meta官网的Career页面和一些PE职位的面经资料进行复习。尤其是grep、ps、netstat等命令的用途与参数，需要掌握实际使用场景而非死记硬背。对这部分准备充分在答题时可以大幅减少犹豫时间，留出更多精力解决主观题。 回头看，OA最大的挑战不仅是题目的本身，而是时间管理与心态调整。在高压环境下保持思路清晰、代码简洁，是每个候选人都要跨过的门槛。建议大家平时多在LeetCode、HackerRank这类平台进行限时模拟训练，尤其注意那些涉及多线程、缓存机制、服务恢复等场景的题型，往往最能体现Meta对于PE岗位的真实需求。 最后一点经验分享是：即使在OA阶段，也要尽量写出易读的代码、注释清晰、变量命名合理。Meta在代码质量上的要求不低，这些细节可能会成为你与下一轮面试之间的分水岭。

找北美的算法或AI岗位，尤其是大语言模型方向，其实简历写得好真的能事半功倍。刚开始写的时候我也踩了不少坑——太强调自己“对AI很有热情”、罗列了一堆技术关键词，但面试邀约寥寥。后来和几个已经拿到offer的朋友对比，总结下来，有几点调整让我收到更多面试机会。 第一是把“项目讲故事”的能力拉满。比如我做过一个结合RAG的文档问答系统，最初写得很抽象，只说“使用LangChain与大语言模型构建知识问答系统”，听起来没错但没亮点。后面我写清楚了具体细节，比如“如何基于FAISS构建索引”、“怎样设计Prompt来提升多轮追问的上下文一致性”，再配上指标变化（比如召回率、响应延迟、服务稳定性），这才让人眼前一亮。 其次是少用“buzzwords”，多用动词+结果的方式写。像“熟悉Transformer架构”、“了解LoRA、QLoRA”等描述是基础，但你得说明你用它们干了什么。比如“在4-bit量化后将推理速度提升X%”、“通过QLoRA调优后在自建数据集上BLEU提升X”等，这样比起泛泛的“掌握大模型微调”有说服力太多。 还有一个特别重要的点：工程能力不能含糊。很多公司即便招算法岗，也很在意你能不能把东西跑起来。像我会特别写明“使用Docker和AWS部署大模型服务”，或者“基于vLLM框架优化推理速度并支持并发请求”，这些会让你区别于只会调模型的申请者。 最后就是语言自然、简洁，别让人一眼看出是ChatGPT写的。用你自己的表达方式写真实做过的事，哪怕语句朴素，也比堆砌术语更有分量。我后来每写完一版简历都找朋友帮我“挑刺”，逐步修改，才逐渐找到适合自己的表达风格。 总的来说，大语言模型方向不是靠把模型名字全写一遍就能吸引注意的。写出你“做了什么”“怎么做的”“结果如何”，再加上一点工程视角和部署思维，才能真正写出一份让人想约你面试的简历。

IBM 的 OA 和其他大厂不太一样，它的流程有点偏传统，也不像 TikTok、Meta 那种算法强度特别高。对我们这些在北美找工作的留学生来说，IBM 的 OA 更像是一个综合能力评估，不只是单纯的刷题水平。有些岗位会有 coding，但很多时候你还得做性格测试、逻辑推理甚至商业判断题，看起来更像是“了解你这个人适不适合团队”，而不是“你能不能干活”。 我当时投的是技术相关的岗位，OA 分几部分，一开始是那种 situational judgment（情境判断题），就是给你一个职场场景，问你怎么处理。这种题没有标准答案，但也不太好糊弄，建议做题的时候代入一下真正工作的感觉，别选太极端的选项，尽量表现出团队协作和主动解决问题的倾向。 编程部分有的岗位会有，有的则完全没有。我那次做的是两道简单中等难度的题，时间相对充足，不像 TikTok 那种很赶。题型类似 LeetCode easy 到 medium，考点主要是基本的数据结构，比如数组处理、字符串操作这些。主要还是看你代码写得稳不稳，不太会卡你边界条件，但也别掉以轻心。 还有一个比较特别的地方是，IBM 的 OA 平台一般是自己开发的，体验有点不如 Codility 或 HackerRank 那些平台稳定，有时候提交代码会卡顿，建议多保存，别等到最后一分钟才交。 做完 OA 到收到后续消息可能要等一两周，IBM 的流程偏慢，但一旦进面之后整体氛围还算轻松，和面试官聊得比较人性化，不太压人。整体来说，如果你是刚转码或者背景没那么强，其实 IBM 是一个不错的选择，OA 友好，要求不算极端，但也得认真对待。准备的时候除了刷题，也要练一点 soft skill 题，综合一些更有把握。