在过去的一年里，我一共投递了 24 家公司、经历了无数次面试。现在把我的亲身经历和踩过的坑，整理成一份五部分的求职攻略，希望能让同样冲击 SDE（或者其他类似岗位）的小伙伴少走弯路。全文分为：申请、Coding、系统设计（SD）、Behavioral、Project 五个版块，下面详细分享。
一、申请
我最早在 1point3acres 上看到有人提到 LinkedIn 付费会员可以推送更精准的职位。于是我开通了“Toronto Hybrid + Remote、Software Engineer、含 Postgres”关键词的每日提醒，邮箱每天都能收到几条新职位推荐。有合适的我就马上去官方 career 页面投；千万别直接用 LinkedIn 的 Easy Apply——几乎收不到任何回复，更别提拒信。我后来发现，LinkedIn 只是告诉你“这里有招聘”，真正要从公司官网申请，才能让简历在 HR 系统里被优先看到。
除了 LinkedIn，我还每天在小红书里刷企业内推帖，晚上回家会顺便逛逛 1point3acres 上最新的求职分享。只要看到有公司正在招 SDE 相关职位，我就记下链接，定时刷新。一旦有心仪岗位，就立刻从官网投递，并在申请时备注“看到职位来自官网”，这样就不会被标成“LinkedIn 来源”。
简历方面，我最开始写得堆砌了一大堆只有本组同事才看懂的内部术语。后来我改成“职责+我是怎么做+用数据说明效果”的模板，比如写“负责用 PostgreSQL 优化查询逻辑，将延迟从 300ms 降到 100ms”，而不是“优化数据库性能”。这样一来，HR 在 10 秒内就能明白我的核心价值，而不是“看完一段话还没搞清我做了什么”。简历务必通俗易懂，尽量用数字和结果说话。
二、Coding
我知道自己刷题基础薄弱，于是早早决定把 Coding 打好根基。第一阶段，我跟着「代码随想录（programmercarl.com）」的顺序做题，断断续续花了差不多三个月，主要是下班还要打球，只能挤空子时间。那时刷到 Medium 难度就常常卡住，于是第二阶段换到「算法通关手册（algo.itcharge.cn）」，只做 Medium 题，把每道题的思路和边界条件都认真过一遍。不到两个月，我稍微能感受到“碰到熟悉题目能有思路”的感觉了。
第三阶段，我开始去做 Grind75（techinterviewhandbook.org/grind75），喜欢它能自己设定期限和每周题量。我用正序花了一个月做一遍，又用倒序再做一遍。到这时，差不多与第一天开始刷题算起来快一年了，手感终于稳定，碰到大多数经典题能迅速拆解。
最后，为了保持状态，我跟着 NeetCode Roadmap 继续练习，偶尔遇到卡壳题就停下来回顾基础方法，而不是硬啃。通过这一整年持续打磨，我才有底气在面试时看到一道中等偏上难度的题，脑子里能蹦出思路。
面试时的具体做法是：首先用注释写出小目标，比如“处理空输入”“处理重复元素”“处理边界情况”，每完成一个小点就说一句“已完成空输入处理，接下来解决重复情况”，让面试官看到我思路清晰、有计划。如果现场突然卡住，我就立刻说“我先考虑一下边界情况”，用停顿来争取时间，让对方感受到我不是毫无条理地写，而是先拆问题再动手。
三、系统设计（SD）
系统设计一直是我最不擅长的环节。一开始在网上找 ByteByteGo 的视频看，听了两天就感觉晕头转向、毫无头绪。后来一朋友推荐我先去看 NeetCode 上的两门 SD 课程，两天就把基本概念过了一遍：从“请求如何流转”“数据库如何分库分表”“缓存怎样做”这些要点全盘学习。接着我又在 YouTube 上找到了 TechPrep 频道的 SD 教程，讲得通俗易懂：什么场景适合 Kafka，什么场景该用 RabbitMQ；当需要低延迟时为什么 Redis 比 MySQL 更适合做缓存。
学习 SD 的关键在于“知其然也要知其所以然”。比如我明白要用消息队列（Message Queue）解耦，就顺手去阅读了一点 Kafka 的基本架构原理，至少知道它如何做到高吞吐、如何保证消息不丢失；用到 Redis 做缓存，便顺便了解了它基于内存存储和单线程模型带来的性能优势，以防面试官问“为什么不用 Memcached？”。这样一来，当遇到深度追问时，我能回答得更有底气，而不是只能说“因为需求这么写”。
真正面试 SD 时，我先在白板或虚拟画板上画出整体架构图：客户端 → API 网关 → 后端服务 → 消息队列 → Worker 集群 → 缓存+数据库。然后逐层展开：
- 消息队列：在高并发场景下，将用户请求先抽象成 Kafka Topic，Worker 会异步消费，保证系统吞吐不被写操作拖垮；
- 缓存层：对热点数据做二级缓存，Redis 作为第一层，后端服务再做本地内存缓存；
- 数据库：采用 PostgreSQL 分片+读写分离，事务敏感操作走主库，分析类查询走从库。
如果面试官追问“为什么不用 RabbitMQ？”或“如何防止缓存雪崩？”，我就会解释：RabbitMQ 虽然功能强大，但大规模集群扩展需要额外部署 Erlang，在运维成本上不如 Kafka 灵活；缓存雪崩时可以加上本地 LRU 缓存和随机过期时间，以及采用互斥锁打击缓存击穿，保证高可用。总之，把整个思路做到能无缝衔接，不管面试官怎样追问，我都能把每一步讲得头头是道。
四、Behavioral
如果把 Coding 和 SD 当成硬实力，Behavioral 更像软实力。但我之前把它当“随便聊一下”，结果屡屡被挂。直到某次面试结束后，面试官跟我说：“Behavioral 那一轮你基本就是自我介绍流水账一样，根本没看出你真正为团队带来了什么价值。”那才意识到，Behavioral 的难度并不低，公司很看重面试官眼中的“文化契合度”“沟通协调能力”“抗压表现”等。
我后来去 1point3acres 找到了一个叫“彻底击碎行为问题”的帖子，里面总结了 30 多个常见题型：团队冲突、项目失败、领导经历、职业转型、压力管理等。面试一般 30 分钟要问 5–6 个问题，你最多只有 10 秒思考时间，现场回答不可能完美，于是我花了两周时间，每天背 2–3 个 STAR 故事。每个故事都要包含：
- Situation（情境）：场景如何；
- Task（任务）：当时需要解决什么；
- Action（行动）：你怎么做；
- Result（结果）：最终效果是什么，用数据说话。
我准备了至少 8–10 个故事，每个故事有时可以对应多个题型，但绝不拿同一个故事硬套下一个问题。比如：我的“团队冲突”故事是——在国内某项目里，我和同组同学对于功能实现思路争执不下，我组织了一次需求复盘会议，用数据对比两种方案的优劣，最终赢得团队支持；而“项目失败”故事则是——上线时由于测试用例不全导致线上功能回滚，我负责紧急排查、补全测试用例，并从那次经验中总结出完整的测试文档流程。即使两个问题看似都能“说项目过程”，我也用不同细节来区分，避免尴尬。
面试当天，Behavioral 环节一般都会压缩到 30 分钟内打五六个问号。我会在听到问题后迅速在脑海给出“这是哪个故事”的标签，直接跳到对应 STAR 模板里，先用一句话快速概述背景和结果，然后补充过程细节。回答节奏要快、重点要明确，不绕圈子。这样不仅能让面试官感觉你思路清晰，还会把“沟通能力好”“逻辑自洽”这两个印象深深刻在他们脑里。
五、Project
Project 环节算是所有轮次里我最有把握的一轮——毕竟聊的都是我每天投入八小时做的事情。挑战在于：面试官不需要你把所有技术细节背下来，而是要在有限的时间里，让对方清楚你整个项目的全貌、你到底做了什么、为什么做、遇到的挑战和最后的产出。
我为每个重要项目都做了简单的 PPT，大概 3–5 张即可。第一张是项目背景与业务痛点：比如“这个项目是为了降低每天 2 小时的手动对账成本”；第二张是技术方案与架构设计：我用红箭头标出了数据流向、Redis 缓存层、Kafka 异步队列等；第三张是我的核心模块与挑战：比如“我负责第二层缓存，当时遇到缓存穿透问题，我设计了互斥锁策略”；第四张是结果与指标：写到“延迟从 400ms 降到 120ms，月度节省人工成本 5000 美金”；最后一张是下阶段优化方向，展现你对项目的持续思考。
在面试时，我先花 30 秒给出目录，告诉对方接下来会分三部分讲：背景痛点、技术方案、最终成果。这样对方有心理预期，也更容易跟上我的节奏。接着，我用简洁语言讲清“为什么要做”“怎么做”“遇到什么问题”“怎么解决”，并在关键地方给出量化指标。比如面试官问“为什么要用 Kafka？”，我就回答：“因为业务高并发时，如果同步写入数据库会导致延迟飙升，Kafka 可以保证消息不丢，后台慢慢消费，用户体验稳定。”如果追到“那为什么不用 Redis Pub/Sub？”，我就补充：“Redis Pub/Sub 是广播，无法保证消息可靠传递，一旦集群重启就会丢；Kafka 则有持久化机制。”
总之，Project 环节不需要过度炫技，但要 条理分明、聚焦结果、展示思考深度。
附：24 家面试速写
下面简要说一下我打过电话或做过 OA 的 24 家公司，方便大家参考节奏与常见坑。
Scotiabank：OA 通过，但 HR 说团队暂时没需求；
Capital One：OA 通过，一直没消息；
Ford Motor：Recruiter 电话问 C++ 细节，没准备好被挂；
Hightouch：Recruiter Call 完毕后没准备好，挂掉；
Wealthsimple：Recruiter 约聊得不错，但最终也没下文；
Robinhood：第一个完整面试，Project 讲时遭到印度经理打断“好好好我知道了”，最后被挂；
Instacart：面到最后一轮，SD 和 Behavioral 不够熟，挂掉；
Dropbox：OA 通过，两轮 Coding 题描述不清，我做完第一题后第二题题目就没解释清楚，等于白做；
LotusFlare：Recruiter 约了 Coding，结果没人出现，也没后续；
Stripe：Coding 通过，但职位在美国那边，我放弃了；
Fivetran VO：给了一个 Java 项目，有十多个文件，内容太杂，我没时间弄清；
Cockroach Labs：所有轮都过了，第二轮 Coding 题都做完，但给了 “weak yes” 然后卡 Headcount，等了两个月没消息；
Ideogram AI Startup：随便聊练口语，需要过去五天，最后我没去；
AWS Aurora：组看起来不错，但面试官几次爽约，后续五天 onsite 被我拒了；
Gorgias：Recruiter 要我十分熟悉 Kafka，挂掉；
TimescaleDB：和我经历高度匹配，但我面时战术太激进，一直在追问面试官，最后直接被挂；
Criteo：System Design 轮挂，反馈非常详细，但很多内容面试时根本没触及；
Morningstar：跟 Recruiter 随便聊，没下文；Pigment：Recruiter Call 后直接拒；
QuestDB：Recruiter 约电话，临时要改时间，再也没消息；
PointClickCare：很好公司，但和我经历不太匹配，后来我另有 Offer 就中止了；
Shakudo：LinkedIn 上 Recruiter 找我，要五天 onsite，最后没去；
Elastic（巴黎）：体验非常好，虽然我不擅长 Java，但分布式系统强项把我加分，拿到 Java Developer 2 Offer；
Affirm：Recruiter 全程很负责，流程是 Recruiter → Coding → Manager → Coding → System → Behavior → Project，历时两个月半，中间因为他们放假拖延，最后我入职 Affirm。
每家公司都有不同节奏和侧重点，大家可以对照自己心仪的目标公司，结合这份速写去做针对性准备。
结语
这份攻略里，我把从“哪里投简历”到“怎么在行为面中脱颖而出”、再到“Project 环节到底怎么准备”所有关键信息都囊括进来了。真正拿到 Offer 之前，我也被卡过无数次，每一次被挂都像割肉一样痛，但正是这些“实战反馈”让我不断修正策略。希望看到这篇文章的你，能少走一些弯路，把每一轮都当成一次模拟演练，好好打磨自己的故事与思路。只要下定决心、狠下功夫，下一个 HR 打给你的电话，或许就是“恭喜你，明天来团队上班吧”。加油！
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