应聘阿里的前车之鉴：从被回绝的系列原因出发，解读应聘阿里注意事项
应聘阿里的前车之鉴：从被回绝的系列原因出发，解读应聘阿里注意事项
不久前我写过一篇文章《谈谈应聘阿里全流程》，文章发布后，收到了很多读者的积极反馈，但其中也反映出读者普遍的困惑：清楚了应聘流程，该如何有针对性地做应聘准备呢？这个问题从正面并不好回答，那么，不妨逆向寻解：本场 Chat 将详细介绍那些导致应聘者被回绝的系列因素，并基于这些因素有针对性地阐述应对方案；同时解读应聘准备和面试环节需要注意的事项。内容概要如下：
- 前车之鉴：哪些因素容易导致应聘者被回绝
- 知己知彼：如何结合自身特点和岗位要求有针对性地做应聘准备
- 题海泛舟：如何刷题，刷题得来的知识点到底能起多大作用
- 技术无涯：做一个有思考、有沉淀的技术人
- 面试指南：面试前、中、后需注意的事项
- 后记：内推与交流
1. 哪些因素容易导致应聘者被回绝？
应聘如考试，却又不同于考试。考试至少可以通过回顾试卷知道自己哪里出错，并有针对性地订正，从而避免再犯同样的错误；然而应聘失败往往只能得到一个 “被回绝” 的结果，甚至是“石沉大海”，没有人会跟你解释原因。
关于回绝应聘者的原因，我与同为面试官的很多同事进行了探讨，总结得出了几个普遍的因素：基础差，项目经历简单，无思考，无沉淀，无亮点。
1.1 基础差
在应聘的过程中，基础考查是在 “一面” 中进行的，面试形式通常为 “电话面”。基础考查由浅入深，起初，面试官会根据岗位要求问一些技术相关的基础问题。当然，“基础” 二字的含义并不是简单，如果没有充分的准备和足够的积累，也是很容易挂掉的。根据我的面试经验，超过一半的应聘者在这个环节挂掉，表现特别差的应聘者可能会被面试官打上一个 “基础不扎实” 的标签记录在案，再次应聘阿里时，面试官会参考之前的面试记录，有这样的“差评”，成功率就很低了。
基础知识的考查有一个心照不宣的规则：回答正确不会加分，错误则会减分，某种意义上这是一个 “粗筛” 的过程。如下图所示，是一个 Java 工程师岗位的要求，可以看出，基础考查涉及的内容很广泛，“裸考” 并不可取。此外，基础考查的题目大都是常规的，网上有大量的面试 “刷题” 攻略可供参考，正是基于这个原因，对那些连基础问题都回答不好的应聘者，面试官通常会以 “基础差” 回绝掉。
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1.2 项目经历简单
所谓简单与复杂都是相对的，对于阿里、腾讯这种用户规模达十亿级的互联网企业，通常，工程师要面对的是大规模分布式环境中高并发、海量请求下的安全、稳定、高性能问题。为了应对这些问题，工程师不仅要有娴熟的业务研发技能，而且需要业务建模、架构设计、框架研发、技术攻关等能力。这些能力几乎不可能通过刷题、看书、培训获得，而是需要在实际的项目中不断地学习、实践、思考、总结才能逐渐形成。正是这个原因，在面试中，项目经历是必问内容，面试官据此可以评估你是否已经具备相应岗位所需的能力。
经常听到同为面试官的同事感叹：这个应聘者其它方面都挺好的，就是项目经历太简单了。这并非面试官有意 “装 X”，事实上，大多数应聘者过往的工作经历可能都是一些小公司的项目，或者大公司的小项目。这类项目的系统复杂度普遍较低，同时鲜有设计上的亮点，因此，在评估应聘者的工作经验时，这样的项目经历是不会加分的。
不过，有意向应聘阿里系（或者其它大型互联网公司）的读者也不必过分担心，毕竟面试是一个综合考量的过程，面试官不会仅仅因为项目经历简单就直接回绝应聘者。很多时候，项目经历简单并不是应聘者本身能力的问题，而在于机遇，优秀的设计、独具匠心的思考也可以通过简单的项目承载。
1.3 无思考
无思考可以说是工程师的 “大忌”，互联网行业不同于传统行业，一方面，技术变化非常快，不同领域技术之间的边界正逐渐模糊、走向融合，埋头搬砖而无思考的工程师将难以跟上节奏；另一方面，大型互联网公司时常会面临一些前所未有、无可参考的问题和场景，只能自力更生，这些年阿里打造了很多著名的开源项目，如 RocketMQ、Dubbo、Ant-design、arthas、Fastjson、Druid、Ice 等等，并成为国际顶级开源组织核心成员，这背后凝聚着大量工程师的思考和创新。
回归正题，在面试的时候，面试官通常会问一些“观点型”问题，这类问题一般是没有明确的答案的，主要看应聘者是否有自己的思考，比如，可以问应聘者对于一些常见的编程和软件工程理念的看法，比如 OOP、SOA、API、SPI，微服务等等，以考察应聘者平常对于这些问题是否有思考和总结。也可能是对于最近的一些技术热点的关注，等等。
对于这类问题，合格的面试官不会期望应聘者的回答与自己的观点一致，更不会同应聘者争论，而是尽量引导应聘者完整地表述自己的逻辑，了解其观点背后的内容，考察应聘者对于概念的理解和实践的程度，看看应聘者是否有比较严密的能够自圆其说的逻辑。
诚然，在判断应聘者是否属于“无思考类型” 时，面试官的主观意志是非常重要的因素，他很难做到绝对客观，也会出现误判，进而影响应聘者的面试结果。因此，作为应聘者在面试之前一定要做足功课，须知 “求其上者得其中”。
1.4 无沉淀
工程师在经历一系列项目实践的洗礼后，通常会形成自己的一套 “方法论”和 “最佳实践” ——具体而言，拿到一个新项目，在很短的时间内便能勾勒出一个大概的系统框架，进而结合应用场景进行细节填充。对于这样的工程师，我们通俗地称之为 “有沉淀的人” 。
在大、中型项目中，一名工程师通常只负责某个模块的设计和实现，这样的分工协作模式在提升效率的同时，也容易让人产生惰性，逐渐退化成 “螺丝钉”—— 只关注自己的“一亩三分地”，囿于局部，缺乏对项目全局的洞察；随着时间的推移，只会做自己擅长的，或者只被安排做擅长的。缘于这类因素，很多工程师虽然参与过很多项目，但趋于同质化，技术视野局限，给人一种 “没有沉淀” 的感觉。
回归实践，到底如何才能显得 “有沉淀” 呢？首先，要转变观念，一名优秀的工程师，即便只负责项目中的某个模块，也应保持对项目全局的好奇心并投入时间去琢磨，这样的项目经历才能助力于形成体系化的 “方法论” 和完整的“最佳实践”。
其次，要善于总结，将自己从实践中得来的经验经思考加工后 “持久化”，具体方式因人而异，个人比较推崇技术博客的形式。通过技术博客，用文字、图片记录实践经验，分享技术思考，日积月累，也就 “沉淀” 下来了。
1.5 无亮点
应聘者各方面都不错——基础较好、有思考、有沉淀、项目经验尚可，但没有特别突出的点，这是最令面试官纠结的情况。如果应聘者在各方面都不错的基础上能有一个亮点加持，通过面试要容易得多。
那么，通常哪些因素可以作为亮点呢？1.过往工作经验与所应聘岗位强相关；2.上家公司在业界有一定知名度；3.在所应聘岗位相关的领域有一定成果，如专利、论文、书籍等；4.教育背景良好 (一流学校，高学历)；5.英语口语水平优秀（阿里正在走向国际化，很多岗位涉及国际合作)；6.沟通表达能力特别好，性格好（自信、乐观、谦逊等）。
2. 题海泛舟：如何刷题？刷题得来的知识点到底能起多大作用？
在准备应聘的过程中，很多人都会刷题，网上也充斥着很多面试题攻略。那么，刷题真的有用吗？回答是肯定的，有用，只不过作用没那么大。既然没有很大作用，是不是可以不刷题呢？当然不可以，大牛除外。
2.1 为什么要刷题？
互联网公司的技术面试一般都是好几轮，阿里系通常是三轮，每一轮面试都有不同的侧重点。第一轮面试通常侧重于相关技术栈基础知识的考查，涉及面比较广，还有一个不成文的规则：面试官所提的问题，回答正确不加分，错误则减分。这并不奇怪，既然考查的是基础，默认应聘者是掌握的，没掌握自然是减分的。
为了平稳地通过技术初面，刷题还是很有必要的。一方面，通过刷题可以梳理自己的知识体系，查漏补缺；另一方面，可以快速地掌握一些知识点，比如你可能完全不了解 Redis，但通过刷题也可以在较短的时间内掌握一部分要点。
2.2 不要迷信刷题
道高一尺，魔高一丈。不要以为刷过题就万事大吉了，面试官也不是吃素的，很多时候，应聘者刷过的题，面试官也刷过，惊不惊喜？意不意外？刷题得来的知识点与实践经验总结出来的知识点还是有区别的，通过提问，面试官不难判断。一旦意识到应聘者 “有备而来”，面试官通常会停止一般性提问，而拿出自己收藏的问题集，或者直接问应聘是如何掌握某个知识点的，举几个例子：
例1:
面试官：工作中遇到过堆内存溢出的问题吗？ 应聘者：遇到过。 面试官：那你给我详细介绍一下你定位的过程吧。 应聘者：....(刷题得来的知识，经不住细节追问的)
例2:
面试官：了解 jdk-1.7/1.8 中 HashMap 的区别吗？（挖坑） 应聘者：了解的，jdk-1.7 采用的是数组加链表的结构，jdk-1.8 采用... 面试官：为什么要采用红黑树呢？ 应聘者：可以加快检索速度，提升效率。 面试官：效率如何评估，具体复杂度是怎样的？ 应聘者：在链表中查询的时间复杂度是 O(n),如果转换成红黑树，时间复杂度降为 O(lgn)。 面试官：这个 O(lgn) 是怎么算出来的，能解释一下吗？ 应聘者：...
鉴于上述情况，即便是刷题，也一定要认真刷，刷出水平，做到知其然且知其所以然。当你达到这种水平，知识点是否来自刷题也就没那么重要了。
3. 面试指南：面试前、中、后需注意的事项
面试并非单纯的知识点问答，它也是一场交流，面试官通过提问考查应聘者是否符合岗位要求，应聘者也可以通过提问了解公司的一些情况，某种程度上，这是一个双向选择的过程。对于应聘者，面试有一些事项需要注意，它们会影响面试官对你的判断，进而影响面试结果。
.......略
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