2026 上半年 Senior / Staff 在职跳槽记录

背景 PhD + 4 YOE，湾区某血汗工厂在职跳槽。2026 年上半年集中精力面试跳槽，目标主要是 Senior / Staff 级别。从 2 月开始面试，绝大部分流程集中在 3–5 月。总共面了 40+ 公司，全部为海投和 recruiter 联系，没有内推，最后拿到 10 个 offer。

Offer (10)
1. Amazon
算是老关系户了，之前有过 AWS 实习经历，里面 connection 也比较多，所以面试和 offer 都很顺利。但实在没什么兴趣通勤那么远，pay 也没有明显优势，工作压力估计也不小，还不管饭，遂拒。

2. Google
自己总共投了 5 个职位，其中 4 个都是周末凌晨被南亚名称的 XWF 拒了。剩下一个被美国本土 recruiter 捞起来，做了 Google Assessment，做完后被告知岗位 close，正式面试都没开始。一个月后又被另一个本土 recruiter 捞起来，开始正式面试。

面试就是标准的 L5 五轮。最后一轮面完后第二天，recruiter 就通知已经过了 HC，可以直接进入 team match。后面聊了两个组，其中一个还比较感兴趣，就从了。

3. LinkedIn
Recruiter 主动联系申请 Staff。正常面试结束后 recruiter 说因为新政策，需要再补一轮 AI-assisted coding。吐槽一下 LinkedIn 当时的 AI 工具，反应实在太慢，题目本身并不难，感觉手写都比 AI 写得快，最后基本只能让 AI 帮忙写 test case。全部面完后 recruiter 说准备给 offer，结果又赶上 LinkedIn 裁员和 hiring freeze，流程暂停。

9 月已经入职新公司以后，LinkedIn recruiter 又联系说恢复招聘了，问还有没有兴趣，当时已经不准备动了，所以拒绝。

4. MongoDB / VoyageAI
投的是原 VoyageAI 组的 Inference Platform。说实话一开始感觉自己的背景不算特别 match，没想到 recruiter 和面试反馈都特别好，最后直接给了顶包。当时同时还有 Google offer，权衡之后忍痛拒了。说实话，工作内容是我最感兴趣的一个，公司本身也不错。但目前的环境还是希望先稳定一些。

5. OCI
.1point3acres最开始是 Senior Director 在 LinkedIn 上主动联系，希望申请 Principal 职位，并明确表示不介意我的工作年限。面试结束后通知通过，但正好赶上裁员，招聘暂停。后来招聘恢复后又重新联系，不过 package 相比其他公司低不少，而且感觉活多钱少含印量高，遂拒之。

6. Pure Storage / Everpure
刚开始和 recruiter 聊的时候还叫 Pure Storage，后来改名 Everpure。面试整体很顺利，对方主动给了超过原本范围的顶包。说实话，在当前存储越来越贵的背景下，这家公司还是挺有市场前景的，WLB 也不错，当时认真考虑过。

7. Waymo
自己投了两个岗位，都没有后续，反而是 LinkedIn 上 recruiter 主动联系了另外一个岗位。此时 Google 正在面最后几轮，所以决定一边继续面 Waymo，一边等 Google 推进。后续一共 5 轮，基本和 Google team match、package negotiation 同时进行。最后一轮结束第二天就通知通过，并直接给了 offer letter。

这时 Google 的正式 offer 也下来了，考虑了一个周末，最后还是拒了 Waymo。拒掉以后，Waymo 的 Senior Director，也就是 hiring manager 的 director，还专门约了个 sync，问了一下不接 offer 的原因。

8. A 开头 startup — Series A
做 infra 和 storage，方向比较 match，但要求 SF 一周 5 天 in office，通勤成本实在太高，没接。

9. O 开头 startup — Series B
做 lakehouse，直接和 Databricks、Snowflake 竞争。市场肯定有，但竞争激烈，感觉工作压力也会相当大，最后没接。

10. Y 开头 startup — Series C
做分布式数据库。最开始讨论 Principal，但对方觉得工作年限不够 Principal，最后只给了 Staff offer，没有接。

三个 startup 最终都没接，主要还是因为早期资产流动性差，如果只靠 base，家庭现金流上不太合适，加上当时身份还有一些不确定因素。

Withdraw (2)
1. Meta
以前在 Meta 实习过，坦白说当时体验不算特别好，所以最后也没选择 return，倒是幸运避开了 2023 年的大裁员。这次自己投了一个 infra 相关职位，既没有下一步也没有被拒，后来反而又是 recruiter 主动联系。面过 3 轮以后又赶上大裁员和 hiring freeze，所以没有继续。

签了 Google 以后 recruiter 又联系说恢复招聘了，我告知已经签了 offer，现在也不想去参加鱿鱼游戏，于是 withdraw。

2. Verkada
和 recruiter 聊过以后已经开始约面试时间，但此时手里已经有其他 offer，所以没有再继续。

Rejection after Onsite / Full Loop (7)
1. Apple
自己投了一个组，直接被 ghost。后来先后被两个组捞起来，都完成了 full loop interview。个人感觉背景不是特别 match，对工作内容也没什么兴趣，最后对方应该也是类似判断，收到了两封拒信。
. From 1point 3acres bbs
2. Databricks
当时很想去的一家公司，很多前同事和校友都在里面。投的是数据库相关岗位，经历若干轮面试后反馈很 strong，后来甚至已经提供了 3 个 reference，但最终还是挂在 HC，原因是在 Senior 级别上的工作年限不够。Hiring manager 是前 AWS Senior Director，他自己也觉得很遗憾，让我过一段时间再投，后续还联系我说他以前 AWS 的同事想和我聊聊。

3. Nuro
投了一个岗位，一天多轮 onsite，面完以后过了一周通知被拒。

4. NVIDIA
投了 5 个组，面了 3 个。每个组面试内容差别都很大，而且问得非常细，面试过程中自己也能感觉到背景不是特别 match，最后果然收到了 3 封拒信。看来暂时和硬件厂无缘。

5. Roblox
投了一个岗位，整体面试体验不错。虽然需要 onsite，但 Uber 可以报销，而且每次 onsite 还送一对蓝牙音箱，最后拿了两对。可惜最后挂在 Director 面，同样是觉得 Senior 年限不够。

6. xAI
Onsite 两轮，一轮 coding、一轮 system design，第二天通知挂了。面试时几个面试官肉眼可见地疲惫，还有一个人在英国。我问他们一般一天工作多久，有一个直接说确实有人睡在 office，还给我展示了睡袋……

7. Zilliz
华人公司，Milvus 的开发者。面了几轮，评价说 technical 不够 strong，最后没有继续。

Rejection after Screening (4)
1. Decagon AI
完成 screening 后第二天被拒。
. check 1point3acres for more.
2. Reflection AI
HM 要求全部使用 AI 解决一个问题，做完后一周左右通知被拒。

. 3. Stealth Company
最近刚完成 Series A。先和一个 founder 聊，然后和另一个 founder 做 technical screening，两天后被拒。

4. X Moonshot Factory
Alphabet 旗下。Screening 后挂，虽然问题基本都答出来了，但面试过程中也能感觉到 tech stack 不是很 match。

Rejection after Recruiter / HM Call (7)
1. Cockroach Labs
和 recruiter 聊过以后才知道其实是 NYC only，job posting 上只写了 remote，并没有说明必须在 NYC 工作。不可能 relocate，所以决定不再继续。

2. Crusoe
和 HM 聊过以后没有后续，一周后 recruiter 通知挂。

3. Magic AI
-baidu 1point3acres和 recruiter 聊过以后被拒，背景不 match。

4. OpenAI
自己投了 3 个岗位，两个直接被拒，一个进入 recruiter call，聊完以后对方认为背景不 match，也被拒。

5. Perplexity
和 recruiter 聊过以后，隔了几天通知背景不 match。

6. Uber
Recruiter 聊完后本来准备约正式面试时间，之后突然被 ghost。过了一段时间通知岗位取消，同时给了拒信。以前还拿过 Uber 的 offer，但这次连机会也没给。

7. World Labs
李飞飞创立的公司，刚刚被 AMD 收购。和 recruiter 聊过以后，隔了几天通知背景不 match。

简历拒 (8)
Airbnb、Anthropic、Elasticsearch、GitHub、Harvey AI、Microsoft、Salesforce、Snowflake。

Microsoft 是最无奈的一个。前前后后投了 10+ 个岗位，一个面试都没有，要么 ghost 后自己 withdraw，要么过了几周甚至几个月才收到拒信。有意思的是，入职 Google 以后，Microsoft Superintelligence 的某位 VP 反而通过 LinkedIn 主动联系我希望加入。和 recruiter 聊了一下，说明自己刚入职新公司，短期内不准备动，所以没有继续。

默拒 / Ghost (6+)
Anyscale、AppLovin、ClickHouse、Netflix、Rippling、Stripe 等。

面试经验
Databricks、Roblox 和 Pure Storage / Everpure 基本都能遇到原题，不过我被问到的题目本身也和自己的工作经历比较相关，所以对我来说都不算难。

1. Coding
Coding 整体以 Medium 难度为主，没有遇到特别多纯刷题型的 Hard。整个面试季我只遇到了两道 DP，一道是某 O 开头 startup 的 screening，另一道是 Waymo。Waymo 那道除了要求写出 DP，还需要把每一个 state 的定义、状态转移以及为什么这么设计讲清楚。

可能跟自己背景相关，还有很大一部分面试是跟分布式系统和多线程并发有关，但因为平时工作主要就是做这些的，所以感觉没什么难度。

我的 coding 基本没有真正意义上的一次过，也不能说完全 bug free，但没有出现过明显的逻辑错误。大部分都是小问题，比如打字漏了东西、某个符号写错、边界条件需要稍微调整等等。我个人感觉相比追求一次写出完美代码，沟通其实更加重要。写之前先把思路讲清楚，包括准备怎么做、重点在哪里、为什么选择这个方案；写出来的代码不一定要完美，但一定要 easy to read，变量名和函数名尽量规范，必要的地方加适当的注释。Coding style 也是很重要的一环。

另外，我觉得比较重要的一点是，不能只知道某个方案的时间复杂度，而要知道这个方案在什么场景下适用，以及为什么要选择它。比如 hash table 虽然 average 是 O(1)，但 worst case 可以到 O(N)，对于特别在意 tail latency 的场景未必合适；tree 可以提供稳定的 O(log N)，但 average performance 往往不如 hash table。再比如数据量非常小的时候，例如只有几 KB，与其上 hash table 或 tree，有时候直接用 vector / array 做 linear search 反而更合适。虽然理论复杂度是 O(N)，但因为数据连续、cache friendly，实际 latency 完全可能更低。

所以同一个问题并不存在一成不变的“标准答案”。数据规模、访问模式、tail latency、memory overhead、cache locality 等约束发生变化以后，最合适的数据结构和算法也可能完全不同。面试里如果有必要，可以主动把这些适用场景和 tradeoff 讲出来，而不是只说“这个是 O(1)，所以它最好”。

我觉得面试中很重要的一点，是要表现出 engineer，而不仅仅是 programmer 的 mindset。工程上很多时候并不需要理论上的 optimal solution，而是需要综合考虑实际应用场景、代码复杂度、可维护性、可观测性以及未来扩展的成本。现在 AI 工具已经很发达，单纯“把一个问题解决掉”越来越不困难，真正有价值的是能不能用合适而优雅的方式解决，并且让自己和其他人以后都能够理解和维护。自己面试别人的时候，从交谈和写出来的代码里，其实一眼就能看出来一个人是真的做过工程项目，还是只背过题或者练过 LeetCode。

所以我在面试里会比较主动地讨论 tradeoff：不仅解释“我准备怎么做”，也会解释“为什么在这个场景下这么做”，以及“如果约束发生变化，我会怎么调整方案”。相比一味追求所谓的 optimal solution，我个人感觉这种针对实际问题和应用场景的工程思考，在 Senior / Staff 面试里会是一个很大的加分项。

2. System Design
System design 我没有特别准备，大概只看了一些常见题型，比如 Dropbox / Google Drive 之类。但实际被问得最多的还是设计 distributed KV store、file store 或者 object store。这些和自己本身的工作比较相关，所以也算熟门熟路，没有太大压力。

同样的，我感觉 system design 的重点也不是背答案，而是先把设计场景和需求问清楚，再讨论在这些约束下什么样的架构和组件最合适。Consistency、availability、latency、throughput、durability、cost、数据规模、读写模式这些条件一变，合理的设计也会跟着变。重点还是把 tradeoff 讲清楚，而不是上来直接套一个“标准答案”。

每次面完以后，我也会利用 ChatGPT 或 Gemini 把刚才的题重新复盘一遍，看看有没有漏掉的 corner case、哪些地方考虑得不够完整，或者有没有更好的设计方案，为下一次面试做准备。

3. Behavioral
Behavioral 我没有特别去背套话。如果自己有真实经历，我感觉把事情本身讲清楚，会比提前准备一套很标准的 STAR 模板更有说服力。当然表达还是需要有结构，至少要让面试官听明白当时的问题是什么、自己做了什么、为什么这么做以及最后结果如何。

常见的 behavioral 问题里，我觉得有两个点特别值得注意。

第一个是团队协作和个人 ownership 之间的平衡。既要体现自己能够独立发现和解决问题、推动项目，也不能给人一种什么事情都自己做或者很难和别人合作的感觉。尤其是讲和同事存在意见分歧或者冲突的经历时，重点不是证明“最后我是对的”，而是自己怎么理解对方的考虑、怎么用数据或者实验验证不同方案、怎么找到大家都能接受的方向，最后让项目继续往前推进。

第二个是怎么讲自己的失败和错误。这个我觉得没必要怕承认错误，甚至一个真实而且有一定影响的错误，往往比那种包装成缺点的优点更有说服力。重点不是证明“其实这个错误不是我的问题”，而是出了问题以后自己怎么止损、怎么找到 root cause、怎么修复，以及从中吸取了什么经验。

更重要的是，最好能讲清楚之后做了什么，让同样的问题不只是“我下次注意”，而是通过 process、tooling、testing、monitoring、review mechanism 等方式，让整个组以后都更难犯同样的错误。我感觉面试官真正想听到的不是一个从来不犯错的人，而是一个能够从错误中成长，并且把个人的经验最终转化成整个团队改善的人。

Google 真实绝了，被南亚给拒，被美国本土给捞了。 可见。。。

这基本就是senior吧，唯一一个staff是LinkedIn的，其实也就是senior。

边境牧羊人 发表于 2026-10-05 21:50:26
感谢楼主，讲得十分详细，引人入胜！NVIDIA 能投5个拿3个面试真的是太棒了！然后想问一下，所谓年限不够具体是体现在哪些方面的缺失上？换一种问法，如果是年限不

NVIDIA 可惜最终一个都没拿到。年限不够可能不太准确，应该是在 senior 级别上年限不太够，面试中特别是 director 面里面没有展现出足够的 leadship。可能 databricks 和 roblox 希望这个级别的 engineer 要有一些带人带的能力，但不幸的是我没机会去展示。

好厉害！

第十简直就是yugabyte是不是🤔

感谢分享

感谢楼主，讲得十分详细，引人入胜！NVIDIA 能投5个拿3个面试真的是太棒了！然后想问一下，所谓年限不够具体是体现在哪些方面的缺失上？换一种问法，如果是年限不够，为什么对方没有直接从你的简历上数在职年数把你拒了？

想谢谢楼主分享！想问下lz为什么没有选择Waymo呢

请问楼主面试准备多久了哇

感谢分享！很有用的经验。太强了楼主，沾沾喜气，祝一切顺利