英国留学生如何进入 Google/Meta/Amazon？—— Tech 面试分两大模块：Coding Interview（LeetCode）和 System Design。 建议备考路径：先完成 LeetCode 75 精选题→扩展到 Top 150→针对目标公司 Tag 专项练习（Google 偶对图论/DP，Meta 偶对 Arrays/Strings）。 System Design 核心框架：需求清晰化 → 规模估算 → High-level Design → Deep Dive。 AT&T Career 已帮助 228+ 学员斩获 Google、Meta、Bloomberg 等顶级 Tech Offer。
Why Tech
为什么选择英国 Big Tech？
伦敦是欧洲最大的科技中心，Google、Meta、Amazon、Palantir 均设有重要工程团队，薪酬竞争力强，签证路径清晰。
薪酬竞争力强
Google/Meta London Graduate 起薪 £70-90k（含 RSU），L5 Senior 可达 £150k+，远超英国平均薪资水平。
Graduate Route 签证友好
英国 Graduate Route 签证允许毕业后在英工作 2 年（博士 3 年），Big Tech 公司普遍支持签证申请，是留英工作的优质路径。
技术成长空间大
伦敦 Google/Meta 工程团队参与全球核心产品开发，技术深度和广度均属世界顶级，是快速成长为 Senior/Staff Engineer 的理想环境。
Technical Roadmap
LeetCode 刷题路径 × System Design 速查
6 大核心模块，覆盖 Big Tech 面试 95% 的考察范围。点击展开查看题型、真题示例和备考策略。
Tech 求职知识库 · 10 篇深度指南
按备考阶段分层，从入门到竞品拦截，系统覆盖 Google / Meta / Bloomberg / Palantir / Revolut Tech 面试全维度
Tech Mentors
Google / Meta 在职导师
3 位来自 Google、Meta、Bloomberg 的在职 SWE/DS，平均 6 年+工程经验，均有面试官背景。
Kai G.
Senior Software Engineer
Google London
Anna M.
Product Manager
Meta (London)
Arjun S.
Senior Data Scientist
Bloomberg LP
Wei C.
Data Scientist
Meta (London)
Data Science Track
Data Science 面试专区
Meta/Google/Revolut DS 岗位面试体系全覆盖：SQL 窗口函数、Python Pandas、ML 算法推导、A/B Test 统计学。
DS 面试备考路线图
推荐学习顺序SQL 基础 → 进阶
窗口函数 · CTE · 复杂 JOIN
覆盖 Meta/Google DS 面试 40% 的考察内容。重点：ROW_NUMBER、LAG/LEAD、RANK、子查询优化。
Python & Pandas
Pandas · NumPy · 数据清洗
数据处理是 DS Take-home 的核心。重点：GroupBy、Merge、Apply、缺失值处理、时间序列。
ML 算法 & 推导
监督学习 · 特征工程 · 模型评估
DS 面试必考：逻辑回归推导、决策树原理、偏差-方差权衡、ROC/AUC 解读。
A/B Test 统计学
假设检验 · 样本量 · 实验设计
最能区分候选人水平的考察点。重点：P-hacking、Simpson 悖论、网络效应、样本量计算。
DS 赛道深度文章
查看全部Data Science SQL 面试完全指南 2026
SQL 是 DS 面试最高频考察点，覆盖窗口函数、复杂 JOIN、CTE 和真题精讲。
Data Science Python 面试完全指南 2026
Pandas、NumPy、数据清洗与 Take-home 项目全覆盖，附 Meta/Google 真题解析。
Machine Learning 面试完全指南 2026
监督学习算法推导、特征工程、模型评估与 ML System Design 完整框架。
A/B Testing 统计学完全指南 2026
假设检验、样本量计算、实验设计陷阱与 P-hacking 防范，含交互式样本量计算器。
英国 Data Science 求职完全指南 2026
英国顶级 DS 雇主薪资对比、申请时间线、签证策略与面试准备完整路线图。
Interview Process
4 大机构面试流程全解析
Google · Meta · Palantir · Bloomberg 面试流程逐轮拆解，附内部 Tip。
Online Assessment
2 道算法题（Medium/Hard），45 分钟，通常在 Codility 或 Google 自研平台
Phone Screen × 1
1 道算法题 + 代码讲解，45 分钟，考察基础数据结构和时间复杂度分析
Onsite × 5
4 轮算法（Medium/Hard）+ 1 轮 System Design（L5+）或 Behavioral，每轮 45 分钟
Hiring Committee
HC 审核所有面试官评分，最终决定 Offer 和 Level，通常需要 2-4 周
内部 Tip： Google 面试注重"思路清晰度"，必须在写代码前先口头描述算法思路，并主动分析时间/空间复杂度。
Meta
4 轮面试Initial Screen
Recruiter 电话，了解背景和动机，通常 30 分钟
Technical Phone Screen
1-2 道 LeetCode 题，45 分钟，重点考察 Arrays/Strings/Trees
Onsite × 4-5
2 轮 Coding + 1 轮 System Design + 1 轮 Behavioral（Core Values），每轮 45-60 分钟
Team Matching
Offer 后进行 Team Matching，候选人可以表达偏好的团队
内部 Tip： Meta 面试速度要求极高，要求在 45 分钟内完成 2 道 Medium 题，必须提前练习快速编码。
Palantir
4 轮面试Karat Interview
由第三方 Karat 平台进行，1-2 道算法题，45 分钟
Decomposition Exercise
Palantir 特有环节：给定一个模糊的业务问题，候选人需要分解问题并设计解决方案
Technical Interview × 2
算法题 + 代码审查（Code Review），考察代码质量和工程思维
Culture Interview
与多位员工进行 30 分钟对话，考察 Mission Alignment 和文化契合度
内部 Tip： Palantir 面试非常注重"工程判断力"，不仅要求代码正确，还要求代码可维护、可扩展，并能清晰解释设计决策。
Bloomberg
4 轮面试Online Assessment
HackerRank 平台，2-3 道题（Easy/Medium），90 分钟
Phone Interview × 1-2
算法题 + 金融知识问答（Bloomberg 特有），45 分钟
Superday × 4
算法 + 系统设计 + 金融产品知识 + Behavioral，全天面试
Team Fit
与目标团队 Manager 的最终面谈，确认岗位匹配度
内部 Tip： Bloomberg 面试需要同时准备技术题和金融知识（债券定价、衍生品基础），是 Tech + Finance 双重考察。
FAQ
