从0 到 5 Offer：6个月备战经历分享 | Meta + Google 双收
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背景
从 2025 年 8 月开始准备，2026 年 2 月结束，历时约半年，经历了大大小小 20 轮左右的面试，最终拿到 5 个 offer。对我个人而言含金量最高的是 Meta 和 Google。
我一直认为 Meta 和 Google 的面试是最能体现一个程序员真实水平的，所以能拿到这两家的 offer 对我来说意义非凡。说实话，拿到 Google 面试机会之前，我从没想过自己有一天真的能走到这一步。所以想把这段经历写下来，希望能帮到同样在备战的朋友。
Timeline
备战 Google 的 20 天冲刺
Google HR 联系我之后，我给自己定了 20 天全力备战的计划，以高考的心态去准备，甚至比高考还拼——因为我知道这个机会有多难得。
【AI/ML 轮】
HR 提前告知这轮考察范围比较广，涵盖 model training、fine tuning、distributed deployment、infra level knowledge 等。说实话我一开始完全没有头绪，于是用 LLM 帮我制定了 20 天学习计划。
核心策略是：先把 Transformer 架构彻底吃透，再通过实际项目加深理解——我动手做了 AI Agent、Fine Tuning、Distributed Model Training 三个项目，这样对概念的理解不再只是抽象的，而是能落地的。
资源分享：
这是我下功夫最多的部分，每天至少 5 小时。
关于难度的个人理解：我一直觉得 Google 和 Meta 的 coding 面试各有侧重。Meta 不考 DP，更注重基础扎实，要求你在 35 分钟内解决两道 medium 以上难度的题目，非常注重效率。Google 不出原题，但题目一定基于基本算法和数据结构，同时会有 follow-up 深挖你的理解。
针对 Meta：因为知道大概率会出现原题，我花了大量时间刷 LC tag，把 Meta 标签下的 medium/hard 基本做到看题号就知道解法。真正面试时遇到的第一题，恰好就是我每天反复练习的一道 hard 图论题。
针对 Google：重点补强自己薄弱的算法，尤其是 DP（树状 DP、背包、股票、字符串类型都系统学了一遍）。面试前一周，每天早上第一件事是卡 30 分钟做 contest 第三、第四题，每道限时 15 分钟，做不出来就问 LLM，但必须在 15 分钟内真正搞懂。
【BQ 轮】
Meta 和 Google 都是常规 BQ，考前每天留 30 分钟专门回忆和整理对应的事例，重点准备 failure、conflict 等高频题型。
【System Design 轮】
Meta 考，Google 不考。准备 Meta 时主要看 Hello Interview，同时找朋友一起做 mock interview 练习。
做完 Google 最后一轮的时候，我其实已经觉得自己这次过不了了。但那一刻我反而很开心——因为我为了自己的梦想拼尽全力去努力过、付出过，同时也清楚地看到了自己的差距，所以无论结果如何，这段经历本身已经很有价值。
一周后 HR 打电话来，我在接电话之前已经做好了"很遗憾这次没有通过"的心理准备。结果她告诉我通过了，进入 team match。那一刻有些激动，但更多的是感激——感谢每一位给过我机会的人，感谢每一位面试过我的面试官，是你们让我有机会为梦想去拼搏，也是你们让我看到了自己真实的水平。
每一次面试机会，不只是一份工作，更是一次学习和成长。
从 2025 年 8 月开始准备，2026 年 2 月结束，历时约半年，经历了大大小小 20 轮左右的面试，最终拿到 5 个 offer。对我个人而言含金量最高的是 Meta 和 Google。
我一直认为 Meta 和 Google 的面试是最能体现一个程序员真实水平的，所以能拿到这两家的 offer 对我来说意义非凡。说实话，拿到 Google 面试机会之前，我从没想过自己有一天真的能走到这一步。所以想把这段经历写下来，希望能帮到同样在备战的朋友。
Timeline
- 2025/8：开始系统准备
- 2025/10：完成 Meta 面试，收到 offer，team match 三周内收到 4 个 AI/ML 相关组的邀请
- 2026/1 中：Google HR reach out
- 2026/2 中：完成 Google 全部面试，进入 team match 阶段
备战 Google 的 20 天冲刺
Google HR 联系我之后，我给自己定了 20 天全力备战的计划，以高考的心态去准备，甚至比高考还拼——因为我知道这个机会有多难得。
【AI/ML 轮】
HR 提前告知这轮考察范围比较广，涵盖 model training、fine tuning、distributed deployment、infra level knowledge 等。说实话我一开始完全没有头绪，于是用 LLM 帮我制定了 20 天学习计划。
核心策略是：先把 Transformer 架构彻底吃透，再通过实际项目加深理解——我动手做了 AI Agent、Fine Tuning、Distributed Model Training 三个项目，这样对概念的理解不再只是抽象的，而是能落地的。
资源分享：
- https://ml-interview-prep-mu.vercel.app/
- https://www.youtube.com/watch?v=mMtgDm05-38&list=PL95p-eWIbW1Fi_yAmcm6gxgjkWHmiXjNY&index=19
这是我下功夫最多的部分，每天至少 5 小时。
关于难度的个人理解：我一直觉得 Google 和 Meta 的 coding 面试各有侧重。Meta 不考 DP，更注重基础扎实，要求你在 35 分钟内解决两道 medium 以上难度的题目，非常注重效率。Google 不出原题，但题目一定基于基本算法和数据结构，同时会有 follow-up 深挖你的理解。
针对 Meta：因为知道大概率会出现原题，我花了大量时间刷 LC tag，把 Meta 标签下的 medium/hard 基本做到看题号就知道解法。真正面试时遇到的第一题，恰好就是我每天反复练习的一道 hard 图论题。
针对 Google：重点补强自己薄弱的算法，尤其是 DP（树状 DP、背包、股票、字符串类型都系统学了一遍）。面试前一周，每天早上第一件事是卡 30 分钟做 contest 第三、第四题，每道限时 15 分钟，做不出来就问 LLM，但必须在 15 分钟内真正搞懂。
【BQ 轮】
Meta 和 Google 都是常规 BQ，考前每天留 30 分钟专门回忆和整理对应的事例，重点准备 failure、conflict 等高频题型。
【System Design 轮】
Meta 考，Google 不考。准备 Meta 时主要看 Hello Interview，同时找朋友一起做 mock interview 练习。
做完 Google 最后一轮的时候，我其实已经觉得自己这次过不了了。但那一刻我反而很开心——因为我为了自己的梦想拼尽全力去努力过、付出过，同时也清楚地看到了自己的差距，所以无论结果如何，这段经历本身已经很有价值。
一周后 HR 打电话来，我在接电话之前已经做好了"很遗憾这次没有通过"的心理准备。结果她告诉我通过了，进入 team match。那一刻有些激动，但更多的是感激——感谢每一位给过我机会的人，感谢每一位面试过我的面试官，是你们让我有机会为梦想去拼搏，也是你们让我看到了自己真实的水平。
每一次面试机会，不只是一份工作，更是一次学习和成长。
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