[心得] 2024/2025 北美求職心得

看板Soft_Job (軟體人)作者roy3550681 (澄)時間11小時前 (2025/03/15 02:29)推噓7(7推 0噓 1→)

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（文章先在別的編輯器打好才複製過來，格式有誤請見諒）（改完PTT格式後才發現好像打得有點太長了...）這幾天剛好看到 rer429 大大的北美求職文（https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1739003327.A.452.html），恰好我也於去年年底開始準備跳槽。希望能把經驗分享出來拋磚引玉。從自己、身邊朋友、還有各大論壇網友（Blind、一畝三分地、levels.fyi）的經驗，個人覺得 2025 年由於各種 LLM、AI 的興起，業界對 junior/mid-level 的工程師的需求大減，面試變得很不好拿。反而 senior-level SWE 跟 MLE 的面試不算難拿，但面試的 bar 以及談判的難度都比疫情前/中更高，大公司 lowball 面試者的情況越來越普遍。 # 求職心得 1. 因為我已經有大廠（Amazon）以及小廠（B 輪 startup）的經驗，原先是想 target 中廠跟 non-FAANG 大廠。拿到面試機會的難度體感是： non-FAANG 大廠 > FAANG-level 大廠 non-FAANG 中廠。 Amazon 依然在大量招募，之前的組在我離開前一個月內，有很多 external L4/5/6 加入。 2.大廠職位的年資限制卡的越來越緊，以 Meta 為例，如果沒有六年以上的年資，HR 不會讓面 IC5 或以上的職位。 Snap 則要求與 JD 上的年資需求要相差不多於半年（比如 7+ YoE 的職位得要 6.5 YoE）才會被考慮。 3. Senior+ level 的面試裡，Behavioral Question 跟 System Design 的對定級的重要性 >>> Coding。如果 BQ 或 SD 有一輪沒答好就很容易被要求加面或是 down level。 4. ChatGPT（或其他AI）用來潤飾 BQ 答案超級有用。一個月訂閱費才 $20，堪稱本次求職最最最好的投資沒有之一。 5. 在日常工作或是學校做專案或研究的時候，可以保有寫工作日誌的習慣。這次準備 BQ 的時候花了不少時間回顧過去這五年在公司做過的事，有些事情雖然 impact 大能拿來講個好故事但年代久遠，文件又不齊全所以比較難回憶起細節。如果平常有寫 work logs 的習慣，會對更新履歷及面試準備很有幫助。 6. 人人拿大包的時代"可能"已經過去了。 Recruiter call 的時候很多公司（尤其大公司）會特意提醒 2025 年的 pay bands 已經因為新一年的 comp market research 結果而調（降）整（低）。以 Meta IC5 為例，在沒有任何 competing offer 的情況下， initial offer TC 大概只有 $370K 左右。這在一些中大廠其實是幾年前 mid-level 的薪水等級（比如疫情期間的 Amazon 外招 L5）。 Reference: https://www.1point3acres.com/bbs/thread-1113561-1-1.html 7. 談薪水的時候，最大的籌碼就是同級別公司跟職位的 competing offers。再來則是現在的工作尚未拿完的股票/options。另外，可以以放棄未來或進行中的面試為籌碼來跟 recruiter 談判，但效果沒有前兩者好。 # 投遞情況這次求職大概投了近 100 家。實際上 skillset 與我接近（列出的技術有 30%以上使用過）且年資符合的大概有 40 家。由於本次轉職時間有點倉促所以沒有找人內推。（公司大小是依我個人心中想像，所以不一定準確）大廠： Linkedin, Apple, Meta, Netflix, Snap... 中廠： Uber, Snowflake, Roblox, Rippling... 最後拿到面試的有： Salesforce (senior) Uber (L5a senior / L4) Linkedin (Staff) Snowflake (IC3 senior) Roblox (IC3 senior) Rippling (senior) Snap (7+ YOE senior) Meta (IC5 senior infra) # 面試心得 ### Salesforce (senior) 第一個在 2024/11 左右拿到的面試。直接透過官網上的 senior/staff engineers general hire 連結申請。我其實不是很熟悉 Salesforce 的產品，但由於上次面試是五年半前，想說先拿起來練練手也好就隨手海投。很神奇的是在 recruiter call 完後，第一輪是跟 org director 聊天一小時，而不是一般的技術面試。但在後續約 director 的面試時，不知是不是因為北美年底假期， coordinator 跟 recruiter 回 email 的速度越來越慢，後來甚至不回，直到 2025 年一月中才又聯繫上。好不容易約到 2025 年二月，後來又因 director 有其他事而改期。因為流程安排的經驗不好，在研究完 levels.fyi 以及各大論壇、考量到通勤（單程一小時），並且後續也有更理想的公司發了面試後，我自己 withdraw 停止面試流程。我有同事也申請了一樣的職位。週五下午跟 Director 聊完後，說因為急著要招人，所以約下週一早上直接 virtual onsite。我跟同事都感覺這種一下慢郎中，一下急匆匆的做事流程，不是特別尊重面試者，好險我逃過一劫（？）結果：Withdrawn ### Uber (L5a senior / L4) 第二個在 2024 年末拿到的組招面試。 Recruiter 比起 Salesforce 專業太多，也會很積極地約電話/Zoom 來協調面試和更新。面的是 Customer Obsession org，（我當初聽到這個名字還以為我又回到 Amazon 了）做的是偏第三方整合還有 AI 應用。 Recruiter call 的時候問到 target level，因為是第一個完美符合我條件的公司（技術、發展、福利、地點等等），除了 L5a Senior 以外，保險起見，我表示也願意接受跟現在工作平級的 L4 offer。事後想想其實這是個很不好的談判方法，應該要等面完後對方主動提要加面或 down level 再表態。太早表態願意接受 lateral move 甚至 down level，反而給對方 lowball 的機會。 Phone screen 以及 onsite coding 都是很正規的 Leetcode medium，面試官的互動及問答都很到位。 BQ 的面試官是個 principal engineer/tech lead manager 大姐，問答的時候會不斷以鼓勵跟正回饋的方式 acknowledge 我的回答，讓我面到後來有點害羞，想說自己真的有那麼好嗎 XDDD System design 有點微妙，整段面試 50 分鐘裡就花了至少 30 分鐘討論 feature 跟 API design，設計好一個新的功能並寫好 API endpoint 後就想下一個新功能，反而系統 high-level 跟 low-level design 著墨不多。由此也可見 SD 也是一個極度取決於面試官經驗及喜好的面試環節。這也是我這個求職季的第一場 System Design 面試。結果：Down-leveled L4 offer Recruiter 回饋是 Strong L4 but there are gaps to be hired as an L5A。跟 recruiter 以表示願意放棄其他面試來談判薪水，但 recruiter 不為所動 LOL ### Linkedin (Staff) Linkedin 的 Staff 其實對應的是其他大廠的 Senior。從 Phone screen 開始都是由 Staff+ level 的工程師或主管面試。 Staff+ level 的 onsite 面試會多一關 craftsmanship，是 Linkedin 特別重視的文化， Linkedin 的 eng blog 裡也可以找到很多關於 craftsmanship 的文章。實際上 craftsmanship 面試就是個了解面試者如何維持軟體跟工作品質的特化 BQ 面試，網路上也有人整理出會被問到的問題。 BQ 跟 craftsmanship 的體驗不是很好，面試官給人的感覺是只是進來念題目，邊聽回答邊做筆記，然後快速 move on 到下一題，對回答也沒有 follow up 或評價。老實說有種只是為了問而問，走個過場的感覺，實際上也沒有感覺到面試官有對於 craftsmanship 的熱情。結果：Rejected 推測沒過的原因是因為 BQ/craftsmanship/SD 回答的方向跟面試官的預期不符。 ### Snowflake (IC3 senior) 因為我 AWS 的經歷，讓我很好奇 Snowflake 這類提供雲服務的公司相對於 AWS 的優勢跟區別，所以 Snowflake 是我從 21 年起就很有興趣的公司。根據 levels.fyi，senior 有 IC3 & IC4 兩個 bands。 IC4 更接近一般大廠的 Senior + 1 level。面試只有少少的三輪，Coding / BQ / SD 各一。似乎有的人會被面 project deep dive 但我沒有遇到。 Coding 跟 BQ 的體驗不錯，跟面試官聊的有來有回，也得到很多正向的回饋。 SD 因為花太多時間在 collect requirements，還有探討 API + database schema 怎麼設計，到最後只能完成 high-level design。但看面試官的反應似乎很滿意。結果：Offer ### Roblox (IC3 senior) Metaverse 的老祖宗。因為對遊戲設計很有興趣，我是帶著能夠靠 Roblox 進軍遊戲界的心態海投的。海投三個不同組的職位後得到的面試。大概是所有面試中最沒有記憶點的一個。沒記憶點到我現在完全想不起來到底問了什麼，只記得一切似乎都很順利地完成，也很順利地被拒了 XDD 值得注意的是，跟 Snowflake 一樣， Roblox 也有兩個 senior bands，但薪資數字上 IC3 比較接近一般大廠的 senior or senior - 0.5。 Recruiter 一開始就明說面試的職位是 IC3。結果：Rejected ### Rippling (senior) 唯一一家中小廠，目前是幾百人規模，產品是人資/員工管理的商用軟體服務，聽 recruiter 的描述感覺公司是以成為人資管理軟體界的 Salesforce 為目標。公司 Pre-IPO，但不確定今年能不能成功 IPO，所以薪水裡的股票部分還是個很大的變數。職位是 senior full-stack engineer（80% backend, 20% frontend）。 Recruiter 特別提到 onsite coding 會考 React（frontend）。雖然我偏好後端開發，但因為在工作中有從頭到尾開發 React Native 框架的經驗，所以答應面試。常規的 coding 電面結束後要先跟 director 聊天再繼續 onsite。電面後我的 interview coordinator 換了三個人，每次要約 director 時只能約到兩週後的時間。第一次 director call 當天被告知 director 生病，面試必須 reschedule，於是把面試安排到了三週後。後來陸續收到其他公司 offer，看 levels.fyi 的數字薪資似乎 Rippling 無法 match，而公司文化及 IPO 的計劃也是很大的問號，所以決定 withdraw。 Blind 上有些關於公司的可怕新聞，還有面試官勸面試者先去看看別人評價再考慮要不要加入。一般的評價是很操，文化也不是太好。結果：Withdrawn ### Snap (7+ YOE senior) Snap 也是以年資定級，但不像 Meta 那麼嚴格，在 Job Title 上會直接寫年資限制，比如 Software Engineer, Backend, 3+ Years of Experience。我有 6.5 年的年資，所以申請的是 7+ YoE 的職位。二月的時候跟 recruiter 約了三月初聊天，聊完後 recruiter 說會讓 interview coordinator 安排面試，但過了一週至今依然沒有回音，email 也沒回。本來想當作本求職季的收官，但似乎是收到無聲卡了。 levels.fyi 上的資料顯示 Snap 薪水比同級的 FAANG 給的還要多，但有 quarterly performance review，也就代表每三個月就要經歷一次魷魚遊戲，壓力之大可想而知。結果：Ghosted？ ### Meta (IC5 senior infra) 前年面過一次，但止步於電面。 24 年底在 Linkedin 上被 recruiter 搭訕面試。由於半年一次的 performance review 及嚴格的末位淘汰制被廣大網友戲稱為魷魚廠。簽了 NDA 所以細節不方便透漏太多。一點小心得： 1. Meta 的 coding 平台沒辦法 compile/run code，所以需要有自己想 test case 以及手動快速 dry-run code 的能力。從網上經驗看起來，過往的無腦悶頭直接把最優解尻出來的做法，在 Meta 是越來越行不通了。寫題目的時候還是要理解邏輯並有辦法解釋清楚。 2. 第一次收到 BQ（而且只有 BQ）的加面。由此可見 BQ 用來定級的重要性。 3. 如果有 C++ 經驗的話，現在 Meta 會直接 match 到 Ads/Monetization org。 Team match 的速度會很快（內部叫 direct offer 或 accelerated team match）。雖然這兩個大組應該都是比較操的，但如果不想被卡在 team match pipeline 裡太久不失為一個選項。我本身有 C++ 的經驗所以拿到 direct offer，但我要求 recruiter 幫我換組，最後成功 match 到 ads 以外的組。結果：Offer # 寫在最後面試真的是很吃運氣的一項活動。有可能出的題目恰好是自己看過的，或是看到沒看過的題目卡了許久後，腦中突然靈光一閃瞬間想到解決方法。也有可能昨天才看到過的題目，到了面試時卻死活也想不出來。以 SD 來說，即使面試的題目是自己熟悉的主題，運氣不好面試官偏好的方向或經驗與自己不同，也有可能答不到點上而掛掉面試。很玄的是，很多時候面試後的感覺超好結果卻不盡人意，反而面試後感覺完了，卻都能往下一關繼續邁進。這次身邊剛好也有朋友同事一起在準備轉職，交叉比對我們的經驗真的體認到 "工作" 跟 "面試" 是相關係數不大的兩件事。工作能力強的確代表在面試表現可能會比較好，但體感上面試的運氣成分還是很重（比如同樣的職位一起申請，只有一個人拿到面試機會。或是面同一個組，但我遇上刁鑽的考官或困難的題目。） SD 方面原本想著要做就要做到最好，所以去年跟朋友組讀書會硬啃 Designing Data-Intensive Applications。結果到面試時才發現，書中知識雖然紮實，但更偏向於工作時用來查閱的工具書，對面試的幫助有限。後來改變策略開始看 Alex Xu 的書，還有同事推薦的 hellointerview，對我的 SD 面試幫助很大，更能專注在面試官可能在意的知識點。 YouTube 上的 SD 教學內容很多，但品質參差不齊，我個人最推薦 Jordan has no life，他的 System Design 2.0 其實是 DDIA 的精華整理版，可以省去不少自己啃書的時間。頻道裡的 SD 案例演練也很有邏輯（雖然很多評論指出 Jordan 對特定的技術有偏好而不夠全面），偶爾還會有 Jordan 的屁孩幽默，可以放鬆一下緊繃的情緒 XDD。由於我的工作內容離傳統的 SD 很遠，所以這次三大項裡花了最多時間在惡補 SD 的基礎知識跟練習案例。 BQ 方面由於五年前面 Amazon 的時候就有大量準備過 Leadership Principles，這次更是在 ChatGPT 的幫助下，把自己的答案跟重點潤飾得更好。以結果來看是面試三大項裡準備時間最少，但效益卻最高的一項。我是今年年初才想到可以用 AI 來幫助準備面試，使用方法是把問題、答案、以及想面的公司/職級/看重的能力餵給 ChatGPT。具體來說：如果是面 senior 可以要求它把自己當作是在面試某某公司的 senior，回答要側重 leadership/mentorship，要求潤飾過後的答案要文法通順，且符合 STAR/SAIL format。最後背好潤飾後的重點並不斷練習，面試時把要點用正常對話的方式講出來即可。推薦可以多找人 mock 要 feedback，以免有盲點。 Coding 方面就是刷就對了。因為前一次轉職時大量且密集的刷題（一天 30+ 題，最後總共 500 題三刷），這次吃了不少老本，所以 pick up 的速度比我預想的快。本次的題數大約在 200 題左右（E58 M127 H26），刷到後來的心得是： 1. 不需要追求高題數。第一次 pick up 時確實動手寫 code，並按照主題來刷（比如第一天刷 linked list，第二天刷 DFS + BFS）。高次數時不動手寫，而是自己對自己講解解法邏輯，並 dry-run 來 reinforce 記憶順便練習口語，比起自己動手來的效率高。 2. 因為有些公司的平台不讓 compile code，推薦刷題的同時要培養能自己想 test cases，跟手動 dry-run & debug 的能力。 # 公益時間本身其實並非科班出身（大學碩士都是生物相關科系），轉換跑道六年半以來的路上也受到不少貴人相助，所以在這次轉職前我就發願，如果拿到了好的結果，想要做點什麼來回饋宇宙。目前希望能找到需要 mentorship 的 3 YoE 以下的工程師，希望能從跨領域的角度提供一些自己微薄的見解或建議。如果你是轉換跑道、有職涯發展上的徬徨，或是單純需要點轉跑道仔的不專業建議，都很歡迎來跟我聊聊。預約連結： https://calendly.com/lbct71/30min 目前僅提供到三月底，原 po 保有取消/改期與任何人諮詢的權利。最後想再次 shout out to rer429！也希望大家在 2025 年能事事順心、事業成功！ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 70.252.18.130 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1741976948.A.753.html ※ 編輯: roy3550681 (70.252.18.130 美國), 03/15/2025 02:31:27 ※ 編輯: roy3550681 (70.252.18.130 美國), 03/15/2025 02:32:31