招聘

评估体系

技术层面：

1. 抽象、拆分、解决问题的能力
2. 代码设计与实现能力
3. 软件系统分析和设计能力
4. 综合工程能力
5. 计算机基础

非技术层面：

1. 沟通、学习、管理能力
2. 潜力：
3. 视野、技术深度、职业素养

面试计划

在面试候选人之前做好整个面试流程的设计：

1. 几轮面试
2. 谁来面试
3. 如何面试
4. 考察哪些问题

把控好计划流程完整性，在一轮完整的面试中，要合理分配时间，把要考察的点都点到，优先让面试者主导，但为了避免被带偏或者遇到困难，可以主动介入结束阻塞

问题设计

反面案例：

• 记忆型问题：nginx如何配
• 过于常见的问题：先序遍历二叉树
• 规则复杂的问题：十进制转罗马数字

设计原则

• 想好要考察的角度与重点，出题
• 由浅入深，由模糊到清晰，由具象到抽象
• 不止一个角度，不止一个解

设计技巧

• 从双方熟悉的角度出题
• 题目最高难度的设定可以自适应因人而异，问题的深入要有层次，逐步细化问题、抽丝剥茧，能力不够的可以在中途点到为止，既不会过度简单，又不会难不可达
• 持续收集数据，调整问题
• 注意广度，给问题设置多角度延伸
• 广度深度相结合

算法与数据结构考察

反面案例：

1. 对于一个算法题，啥也不问，吭哧吭哧就写代码
2. 只写伪代码，真实的编码相比伪码，可以看出思维的严谨程度
3. 纠结编码细节，api的命名、变量名

技巧：

1. 白板编码
2. 跟随候选人思路，逐步引导其前往更高的难度

系统设计考察

反面案例：

1. 排斥不一样的思路，摒弃最佳设计的想法
2. 无意义深挖：发现面试者弱点一昧深挖没好处

技巧：

1. 面试者熟悉的领域，但这种方式对面试官不利，面试者是可以准备的
2. 全新的问题：可以考察面试对于未知问题的分析、解决能力

其他工程能力

代码设计

通过面向对象范式为切入点，考察面试者的代码设计能力，不论有没有设计模式，只要代码具备良好的可读性、可复用性、可扩展性，就够了

API设计

能够从相当程度上，看出面试者是否在代码接口和客户端与 service 的交互方面有一个平衡的理解，并也能从此看出面试者的网络协议功底与相关经验

测试

测试能力是工程师必备的重要素质，可以从单元测试入手、到白盒、黑盒甚至到自动化

项目与任务管理

项目是怎样管理的，产品是怎样上线的，任务是怎样管理的，优先级又是怎样排

行为型问题

一类用来观察候选人过去在特定的工作情境下，是怎样解决困难并取得成功的问题，候选人在过去遇到困难的时候，遵循的逻辑和采取的行为，这相当程度上反映了未来候选人将怎样应对类似的困难，见微知著

• 问题都是在特定场景下
• 特定场景下的冲突

面试反馈

• 情况速记：重要的信息，用几个单独的词记录下来，这些信息，自己能看懂就好，目的只有一个，就是能够帮助自己回忆
• 所有面试官及时碰一下，越早大家脑海中的印象也越新鲜

反馈模板：

考察重点：
主要考察内容：
优势：
不足 / 担忧：
结论：其它重要信息：

简历识别

1. 确认简历与职位匹配，最简单的当然是要开发，那就要过滤掉很明显是运维的简历，另一方面，级别也要匹配，别一个十年的老兵给他一个初级工程师的职位
2. 收集技术背景等重要信息，同时需要过一遍简历上的疑问，无论是空窗期，还是原来从运维转开发之类的
3. 深挖事实数据，而非主观模糊描述
4. 对于简历列出的技术点，留意掌握程度的表述，如果一项声称精通的技术可以被问得很深，那么基本上精通这种描述就不会有太大水分，可以类推到其他其声称精通的技术点