泛泛的「FAANG 面试准备」是把几家 loop 结构其实并不相似的公司平均掉。Google L4 没有系统设计轮,Meta E4 必有;Amazon SDE2 哪怕 coding 强,Leadership Principles 没踩到照样挂 Bar Raiser。练习 loop 对错了公司，就是在训练错的信号。
下面每一个 combo 都按那个公司 × 职级的公开面经训练。题目来自公开记录——Glassdoor、IGotAnOffer、hellointerview.com、Phil Shan 的 Medium 文、LeetCode Discuss、一亩三分地、知乎面经。不编题。不写「调研了 10,000 名候选人」之类统计。题目页上每一道你都能点回到原始来源帖。
科技工作集群即使「都考 coding」过滤实质不同。锁学习计划前先看你目标最接近哪个集群。
被研究最多的集群,但不能互换。每家跑不同 rubric。
科技里最高薪集群,过滤密度最高。通用 RE 不要求 PhD——publication 等价深度替代。
senior 绝对薪酬最高。数学 + 概率严谨是跨 firm 基线,firm 特定过滤叠加。
Stripe · Coinbase · Plaid · Robinhood · Bloomberg
不同子领域但共享信号:幂等性、ledger-based 设计、监管意识。金融计算 off-by-one 在五家全部 hard-fail。
Wise · Monzo · Revolut
跟美国 fintech 不同。伦敦总部配英国 Skilled Worker 签证通道。Take-home 格式压过白板。
Stripe · Airbnb · Uber · Notion · Figma · Snap · Lyft
成熟私营公司配建立的 loop。每家至少有一个标志性轮。
TikTok · ByteDance · Snowflake · Databricks · Cloudflare · Palantir
每家至少有一个独特轮制让通用准备者措手不及。
大多数模拟面试工具训练一个信号:你能不能在时间压力下产出工作解。那是必要但不充分。实际转 offer 的候选人也信号正确的 trade-off 推理、按公司价值的行为面适配、出声讲决定的能力——而那些信号是大多数候选人挂的地方。
Applr 在每个 session 前为你目标公司加载公开面经里写清楚的那些东西:哪个行为面框架被评分(LP / Googliness / Move Fast / Kind-Smart-Creative 等)、哪些栈信号重要(Uber 的 Go、Meta 的 PHP/Hack、HRT/Optiver 的 C++、DeepMind 的 JAX)、候选人报告过哪些失败模式会被 flag(Bar Raiser 声称漂移、Apple 保密违规、Cloudflare 公司套话)。Session 双语(英文 + 中文)——对想用母语第一草稿、再用英文交付的留学生有用。
练你实际面对的那一轮,对照面过的人怎么描述它。
公开记录最多的大厂 rubric。
面试流程有文字记录的较大私营公司。