求職人分享Meta MLE崗位最新面試體驗！！！
Meta年初剛剛裁了一大批人，而年中還會有一輪考評，難不成此時招人填坑只是為了應對下一輪的裁員？
但是，Meta裁員說是為公司創造員工總量上的空間，以聘用最優秀的人才。
特別是在DeepSeek爆火之後，扎克伯格呼籲美國政府下場幫忙：DeepSeek很先進，中美AI差距非常小。如果世界上有一個開源模型能被廣泛使用，我希望它屬於美國。並且表示Meta計劃今年投資600億至650億美元用於資本支出，同時大幅發展人工智慧團隊。
想想DeepSeek用一個百人級的團隊打造出瞭如此優秀的AI產品，扎克伯格對Meta現在的AI團隊多少都會有些失望吧。
改革MLE崗位的面試流程，面試難度下降，或許是急於擴充團隊，希望招募到更多的人才，對於求職人來說，這也是上岸的機會。
如何才能拿到面試機會
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規劃上岸路徑！
目前各個大廠都急缺MLE人才，這也成為程式設計師們就業的風口。但是想要透過MLE方向上岸大廠，是新的機會也是極大的挑戰！
以Meta AI相關的崗位招聘需求來看，對候選人有著非常高的要求，具體可以表現為：
學術背景：當前擁有或正在獲得計算機科學、計算機工程或相關技術領域的學士學位（或同等實踐經驗）。
當前擁有或正在獲得計算機科學或計算機工程博士學位，重點為系統和機器學習或相關技術領域。
程式設計技能：熟悉 Python、C++、C、Lua 或相關程式語言，並有使用 PyTorch 框架的經驗。
不僅是Meta，其他大廠MLE崗位對求職者的學歷、技術技能、過往經驗等都有著很高的要求，特別是SDE以及Data在職想要轉MLE的同學，缺少AI相關的專案經驗，想要拿到面試機會並不是那麼簡單。
但是在直通矽谷，以NLP方向為例：我們的導師會帶領同學使用DeepSpeed/Triton/FSDP等工具完成多模態大型語言模型最佳化與部署，體現同學在多模態最佳化、量化壓縮、分散式推理的技術亮點。
MLE求職人如何一步步實現上岸目標？
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大廠導師告訴你拿面試的關鍵！
除了拿面試的門檻比較高，MLE方向的面試難度也不容小覷，以下為部分大廠MLE面試內容，來源於同學面試經歷，僅供參考，具體以實際面試情況為準：
Amazon：BQ、project， ML八股文， ML演算法問的還挺細節的；
Apple：math基礎面試、ML面試 – 問非常多的ML細節、 coding需要有良好的software engineering的能力、 Behaviour問題等；
Meta：兩天約了5輪面試，coding + AI coding + ML SD + SWE SD + BQ；
TikTok：ML演算法輪，coding輪，ML Sysytem Design輪、八股、BQ。
看了一圈，覺得過面試更加是挑戰了，數理能力、工程開發能力、cooding、BQ以及八股都在面試考核的範圍內，這些方面的考點你都瞭解嗎？每一輪怎麼考，答題的要點是什麼？如何準備才能順利進入下一輪面試拿到OFFER？
如果你當下缺少部分技能對求職上岸比較迷茫，掃碼諮詢1V1求職計劃，讓這些大廠的在職面試官手把手帶你拿面試、過面試！
截至目前，直通矽谷已經成功幫助同學拿到5000+大廠OFFER，我們可以幫助同學完善簡歷，搶佔面試機會，更可以帶領同學進行1V1的全真模擬，提前摸透大廠面試特點和規律，爭取上岸可能！
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封面：From Wikimedia Commons, the free media repository：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Meta_i_Almedalen.jpeg Author：Anthony Quintanofrom Westminster, United States