面试丨求职时这样回答问题你就输了！来自IT面试官视角的深度解读
本文将从面试完整流程、简历书写与优化、面试问答到最终选定offer的全过程，展开360°全方位详细的指导说明，希望对求职路上困惑迷茫着的小伙伴们有所裨益。
一、面试完整流程一览
根据本人多年面试程序员的经验来看，技术人员的面试流程一般分为这么几步：
简历投递
人事筛选简历
技术小组筛选简历
技术面试 2～5 轮
人力/综合面试
当前轮次通过，进入下一轮候选人清单
二、如何翻倍自己的面试机会
1.拿到面试机会的几个重要前提
有相应的岗位；
符合投递条件(学历、工作年限)；
有多个投递渠道（招聘网站、猎头、内推、技术群）；
简历符合要求且有亮点；
才华横溢且名声在外；
2.扩展投递渠道
现有的投递渠道：招聘网站、公司官网
可以扩展的投递渠道：猎头、内推
独特的方式：优秀的作品（软件产品、开源项目、文章、出版物）、实习
其中，可以合理运用几种成功率较高的方式：
优秀的作品
内推（论坛、技术社区、交流群）
猎头（仅限于高端人才）
实习
3.如何编写或者优化自己的简历
我们来看下，在写简历时，经常会遇到哪些令人头疼的问题：
没有实践经验（应届生）
不确定哪些信息该写哪些不该写
不知道如何在简历上展现自己的优势
不知道如何编写项目经验一栏
为了高大上写上了自己不熟悉的技术名词
三、简历编写与优化
我们以一位大数据开发工程师的求职者简历，来具体看下优化前后的对比：
优化前：
体现的问题：
简历很简短，没有具体事项；
照片应当用个人纯背景证件照；
个人信息有遗漏项且有不必要项；
遗漏项：求职意向、个人状态、工作年限；
不必要：政治面貌、出生年月、民族、地址；
工作经验的描述太短、太宽泛；
自我评价并没有什么意义；
教育背景太细，很多无意义的信息；
没有就职的岗位信息；
工作经验没有具体量化的数据体现；
简历编写原则
写别人关注的信息；
照片应当用个人纯背景证件照；
工作经验要用数字量化体现；
工作经验描述要具体；
名校毕业，校名靠前放，反之靠后；
有价值的项目或者奖项靠前放；
博文和开源仓库靠前放；
简历不止给人力资源看，还给技术看；
优化后：
四、如何为自己的面试做准备？
1.我应该看哪些资料？
根据领域必备知识
根据招聘要求
计算机基础知识
别人的面试经验
下面以【爬虫工程师】这个岗位为例，详细说明一下面试时可能问到的问题。
编程语言的熟悉度：你说说 Python 的垃圾回收机制、装饰器
算法和数据结构：请你写出链表反转、请你写出归并排序
计算机基础知识: HTTP KeepAlive 代表什么
计算机基础知识：描述一下 TCP 握手过程
工作经验和知识覆盖面：假如有数据丢失，你应该如何排查
岗位特定要求：根据条件设计一款分布式应用，你会怎么设计
岗位特定要求：APP 逆向当中遇到自定义协议应该如何处理
岗位特定要求：说说你会的几种 hook 技术
简历上提到的：我看你提到你监控过请求信息，监控的目的是什么
连环炮问题示例：监控具体怎么实施？怎么知道监控哪些项？
连环炮问题示例：为什么监控的是请求数，但耗时却不监控？
连环炮问题示例：监控到的数据一般哪些部门会用？怎么用？
连环炮问题示例：你选择哪款监控软件？为什么不选其他的？
通过阅读别人的面试经验可以推测这个岗位的面试难度、面试节奏、面试偏好和关注点，进而补充自己的知识。
2.我该为交流做哪些准备？
一段约 100 字的开局介绍和一段约 100 字的离职原因；
面对人力资源：几个关于岗位和公司整体情况的问题；
面对技术：几个关于工作氛围、加班情况、团队组成的问题。
五、我与面试官的正面交锋
1.如何面对面试官的连环问题？
连环问题是一定会有的；
在准备阶段假设几种连环问题，通过问题反推自己要突击的知识；
不熟悉的知识尽量不要写在简历上，例如分布式；
不会的问题可以说“这个我也没有深入去了解过”，但如果你有其他思路，你可以提出来“但我觉得可以这样”；
如果答不上，赶紧用笔记下来。
Q—面试官提问丨NA-不恰当的回答丨OA-恰当的回答
Q：我看你在简历里写用过消息队列设计分布式爬虫？NA：对
OA：对的，之前有考虑过用Redis，后来经过小组评估，改成了消息队列；
Q：为什么不用Redis？你们评估的时候主要考虑哪些因素？NA：我也不太清楚，领导说选这个；
OA：这是我们的业务特性决定的，我们需要将同一份数据给多个下游使用，例如编辑组、数据分析组、深度学习组，消息队列的Work模式很适合这样的场景，而Redis要满足需求就很麻烦；
Q：消息队列数据丢失的问题你们怎么处理的？
NA：我记得消息队列都有重传机制，那个就能解决；
DA：一般会在几个地方丢数据，例如消息生产时、消息存储时、消息消费时，消息生产时的丢失可以借助重传手段解决、消息存储时的丢失可以借助消息队列提供的多点同步策略解决、消息消费时的丢失可以在消费成功后手动确认，改掉默认的自动确认；
Q：消息队列多点同步策略有哪些？是怎么样的过程？NA：有All， Once之类的具体过程不知道；
DA：消息队列提供的多点同步策略一般有All. Once之类的，另外还有两个忘记了，同步过程我也没有深入去了解过，但我觉得比较稳妥应该是借用分布式领域的“大多数”原则来确保消息存储到集群中，然后由内置的同步算法同步到全部节点
Q：消息队列的去重应该怎么做？
NA：呃，通过Redis这些软件进行去重，然后只要经过Redis的都是不重复的； （牵强地联想）OA：这个我没有接触过，不知道怎么回答. （用笔记下来）
2.反问时刻，展现你的才智
什么不该问？
和公司或者工作无关的问题，例如“听说上次公司出了个漏洞，影响很大啊！
让别人很难回答的问题，例如“哎，我看新闻说副总裁有花边新闻，这是什么情况？”
难度较高的技术问题，例如“我上次看一篇论文，说可以用深度学习辅助文本的提取，你有研究吗？ ”人事变动问题，例如“我听你们公司同事说大领导准备换，你知道会换谁吗？”
该问什么？
和工作相关的问题，例如“这边在取得数据后是不是还要做一些预处理才会交给下游？”
技术相关的问题，例如“你们用Logstash同步数据，有没有尝试过Filebeat？如果好用的话可以切换吗？ ”行政相关的问题，例如“能说一下加班情况吗？弹性上下班还是固定时间打卡？”
你的连环问题？
当时他问你，但你答不上的问题，顺着这个话题横向或者纵向延伸，例如“消息队列的去重该怎么做？ 、“一般是选择RabbitMQ还是Kafka呢? ",但要注意,最多连环3个;
六、人事手上那张神秘清单写了啥？
说说你近五年的工作规划？
你结婚了吗？家人跟你一起在这边还是？
你上一份工作为什么离职？
如果这边的工资比你上一份少一些，你能接受吗？
如果面试通过，你大概多久能到岗？
前面四个问题都是旁敲侧击的试探你的稳定性；后面一个问题可能是常规问题，也可能是有分数相当的候选人。
决定你能否进入下一轮的评分表
评分表是为了量化面试结果，为后续的筛选提供决策基础；
评分表是为了更好地观察应聘者的属性；
评分表是面试生命周期的物理体现；
每个面试官负责填写对应自己的一部分；
七、如何选择心仪的 Offer
看谁给到手的现金最多？
看谁给的现金+股票更有竞争力？
看工作环境和研究方向？
其实这一切啊，都源于你自身的一个实力！实力足够，影响力足够，高薪挖人甚至不在少数！
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