元人工智能 Residency 面经¶

FAIR的面试体验是我所经历过的面试当中最好的。整个面试流程当中会有三名HR的参与：Recruiter负责前期跟你的联系，Coordiantor负责约面试，面试通过后则是POC（Point of Contact）负责Team Match的联系。每轮面试之前都有一份文档告诉你如何准备接下来的面试，非常贴心。而且或许是Meta move fast的属性，HR邮件回复非常迅速，让我甚至有些怀疑他们是不是真的在国外（x

Residency计划应该是从医生的住院医抄过来的，所以某种意义上或许我们可以翻译成……住司猿（听上去就和我很配（x。住司猿计划往年有很多公司都有开展，隔壁GG甚至开展了四个住司猿计划（Google AI Residency、Google X AI Residency、Google AI Residency (Health)和Google Engineering Residency）但由于新型冠状病毒引发的肺炎疫情的影响，目前住司猿计划所剩无几。只有FAIR、OpenAI和Apple还有开展（MSRC也有但是听上去方向是固定的）。能在这样激烈的竞争下进入Team Match不得不说还是挺幸运的。对了，鉴于脸书改名元，这个计划就应该叫做元人工智能住司猿计划……为什么听上去这么野鸡（x

时间线¶

这个计划在美国和英国都有岗位，我也都有投递，但最终只收到了美国的面试邀请。投递时间太过久远已经记不清楚，二月底清理邮箱时发现美国给了面试邀请，当时是面试的最后一天。约面试的时候比较尴尬，因为系统要求至少提供七天的可用时间，利用了一个bug提交了可用时间。之后根Recruiter解释了一下，第二天早上发现约了晚上的面试。面试两天之后收到邮件通知面试通过进入Team Match。

内容¶

面试只有一轮（Team Match环节还有1-2轮），纯代码面。面试在一个Zoom聊天里进行，代码在CoderPad上写。这就是一个白板，仅有有限的代码高亮，没有任何自动补全或者提示功能，甚至不如vim。面试45分钟，刨去寒暄聊天大约剩下35分钟时间。总共两道题目，要求尽可能贴近实际写代码的风格去写。受限于不披露协议，我们无法披露具体题目。两道题目都非常简单（作为一个LC Medium都解不出来的人，当我说非常简单的时候，他就是非常简单），用标准库就可以写完。考虑到要尽可能贴近实际代码，两道题都是一上来就调包给了一个标准实现。之后进一步自己实现所有代码。虽然我们不能披露具体题目，但是我可以说两道题的考察范围是不一样的。第一道题更偏向于考察对边界条件的判断（所以很理所当然的，面试官等了我十五分钟看我实在找不出边界条件拉了我一把……），第二道题则是时空复杂度。说起来第二道题面试官还差点儿坑了我一把，给出一个时O(log n)空O(n)的解法后他说“That’s the best we can get”，还好我在此之前就已经想到了时空O(1)的解法……

聊天¶

虽然中间卡了15分钟的边界条件，但由于题目实在太过简单因而又聊了15分钟……最后问了“What’s the life at FIAR”，本来是为了凑时间没想到面试官滔滔不绝了7-8分钟，内容真的很打动人。国内要是能有这样环境的团队就好了。

壬寅年春

于海淀路