今年上半年正好通过猎头联系，我面试了阿里钉钉和字节跳动的职位。钉钉是在杭州总部，字节是新建的 Lark 事业部，对标 Slack，在硅谷。最近又是 HR 联系，面试了硅谷的几个独角兽公司：Nuro，Zoox，Standard Cognition。如果没有意外，应该最近便会入职 Nuro。我现在在 FB。
工作，距离上次跳槽差不多三年的时间。三年里我觉得最大的收获是获得了管理的经验，对部门的决策过程，performance review 和 office politics 有了一些了解。关于 IC/Tech Lead vs Manager 的职业发展过程，我打算另开一篇。这里主要想分享下 startup 和大公司面试体验的异同，国内公司和硅谷公司面试体验的异同，和关于选择公司的一些看法。

1、关于面试：

由于面试的还是技术职位，所以算法，数据结构，系统设计都是必不可少的。巧就巧在不久前正好 leetcode 的 co-founder 联系了我，想要制作一门编程课程。经过聊天，我们关于刷题方法论和准备面试的心得体会一拍即合，于是决定和他们合作录制了数据结构的专项刷题课程，所以也相当于自己复习了一遍主要模块，使得整个准备流程大大缩短。这次准备我前后大致就做了 20 道题目，所以不是很典型，完整的准备资料不如参考我老婆写的这篇（https://leetcode.cn/circle/article/BCRG4D/）。我从 Leetcode co-founder 那得知，这个中文网站的技术架构远远优先于 leetcode 英文主页，所以在线测评速度会更快更稳定。而对于公司高频面试题的排序算法，也是中文版好于英文版。

面试流程方面：

• 钉钉和字节都是远程面试。国内公司主要看重工作经验相关的内容，钉钉就面了一轮简单的算法，其他都是聊项目。而字节基本完全都是聊项目，聊设计。但其实面试的难度并不低，而且一些简单的经验性问题立刻就能判断 candidate 有没有做过相关的内容。我面试的职位是视频会议组，所以就单单一个估算端到端延迟，就可以排除一堆浑水摸鱼的了。我个人还是比较喜欢这样的面试方式，但是对面试官准备题目的要求反而高于问算法题。就面试体验而言，字节的体验远好于钉钉。字节都是提前邮件约时间，HR 发提醒，面试官准时出现。而钉钉则随意的多，HR 在钉钉里拉个群就开始讨论面试时间，面试官经常 last minute 变化或者晚 15 分钟以上打过来。可以理解公司在快速发展期，比较忙，但是给 candidate 的体验就不太好了。公司文化方面字节也和硅谷公司更像，infra 和中台支持全公司的各条业务线，多媒体架构组也是服务全公司所有业务线。钉钉则继承了阿里的江湖气质，言必称花名，时时强调加班，奋斗，创造未来的鸡血观，个人不是很喜欢。面试完我自己的感受是：国内公司的人才和技术实力在很多方面已经不输硅谷了，那么从海外想回国发展的机会窗口可以预见会越来越窄。并且个人相信在 AI 方面国内必将反超。在开源架构的大背景下，数据量就是 AI 的核心。国内所有***全线接入Face++的时候，美国还在大力限制个人信息采集，推行 GDPR 及相关法案，准备告大公司垄断。当然，技术和技术伦理是两方面的事，这里仅仅涉及纯技术发展而已。

• 硅谷这几家面试流程就标准化很多，一轮电面，一天 onsite。standard cognition 是一家 YC backed computer vision company，主要是做基于摄像头方案的无人超市，对标 Amazon Go。Onsite 包括算法，文化面，设计和一轮 candidate presentation，讲之前做过的一个项目，主要是考察业务深度和表达能力。Zoox 和 Nuro 都是无人车公司，Nuro 侧重于送货，Zoox 则是想要打造从造车到运营的完整生态，自比苹果。Zoox 有一轮数学物理面，还挺有意思。

• 小公司的好处是在面试之后有一轮高管面试，SC 见了 CEO，Zoox 见了 CTO Jesse，Nuro 面了国人老大 JZ。可能是我面试表现比较好，Zoox 的 Jesse 在得知我签了 Nuro 之后还直接发短信到我手机，又约谈了一次，还邀请我去三番体验了他们的无人车。通过这些流程，我对行业有了一定的了解，下面就谈谈关于行业的抛砖引玉。

2、关于选择公司：

对我个人而言，面试是跳槽过程中最容易的部分了，毕竟现在工作也不错，面试时候真的是本着去看看行业的心态，所以表现的也不错，所有技术轮估计都是 strong hire。但是选择公司，选择行业，真的是花了很多时间去研究。这里分享下我的决策过程。

行业选择：

我的目标是选择未来 2～5 年有比较大发展机会的行业。国内两家公司都是做 to C 的视频会议系统，属于在成熟行业中做存量和增量的生意，有非常清晰的变现手段和模式，基本就是按部就班往前推进。而无人车则完全属于未知领域，难度在于边界情况的长尾效应，以及法规，民众接受程度，可靠性陷阱等等。对于新兴技术，一般先参考 Gartner 技术曲线判断行业的发展位置。Gartner 曲线上有两个阶段是可以挣大钱的，一个是触发期到膨胀期，就是所谓的吹泡泡阶段，比如 15-16 年的 VR，17-18 年的无人车，17-18 年的区块链/空气币，这个阶段热钱非常多，但是适合创业而不适合进去工作，而且大部分触发期的技术你个人可能都没听说过，等到听说的时候一般都到了膨胀期的末期。曲线上另一个阶段是幻灭到复苏期，阶段的特性是大规模并购，暴雷，被大公司收购。这时候分为两个结局，一蹶不振和规范化发展。前者基本就是骗局破裂，或者发现这个技术根本走不通，后者则是迈向成功的路径。个人觉得无人车明年就是幻灭到复苏的转换，drive.ai 倒闭，若干大并购，头部效应逐渐产生。另外一些让我乐观的因素在于无人车做的是减法，简化了体验，运营和提高了效率，并且从人力成本单调增加的行业转到了由摩尔定律主导的硬件成本必然下降的行业上。与此相比的 VR 则做的是加法，需要客户额外掏钱买另外的设备，学习不一样的用户体验，其推广难度反而更大。而且我觉得目前无人车已经 too big to fail，投资，车厂，人才，供应链，在这些所有因素的推动下，必然会产生一些有意义的运营方式。无人车并不是大多数人理解的随便一招就能根据地图从 A 点跑到 B 点，甚至科幻化地说我买辆无人车，自己不用的时候可以让车自己出去跑出租。现在的技术当然做不到这点，也不需要。Uber 在三番有70%的单都在有限小区域内完成，维加斯估计 80% 单就是在 Strip 的一头到另一头，所以并不需要有 general autonomy。个人觉得在中大型城市内能看到 scale up 的可能性，就会彻底转向复苏期。

细分赛道：

无人车从具体层级上大致包括车厂，Lidar/Radar/senser 等感应器件，无人车技术，无人车应用。正如 AI 和云计算一波涨的最欢的是 NVidia，我始终最看好 sensor 层级的公司们，铁打营盘流水兵，不管上面应用和技术怎么换，都得从这条路过，简直就是高速上的收费站。可惜我技术背景实在和它们没有交集。其次就是自动驾驶技术，绝大多数自动驾驶技术公司要么面向车厂，要么面向服务。主要面向车厂的比如百度，比如 Cruise，Argo.ai，主要是提供技术给车厂，想做车里面的操作系统。面向服务的包括 Nuro，Uber，Lyft，主要是采取代工手段和车厂合作，自己挣服务运营的钱。Zoox 是个特例，他们采取最激进的策略，造车对标特斯拉，无人车技术对标waymo，运营对标 Uber。从赛道上看我看好做服务的公司，不看好面向车厂的公司，主要原因是 L4/L5 的驾驶技术基本路线图都是 Lidar 加 DNN，但是目前 Lidar 成本太高，样子太丑，车厂并没有动力去真正去采用这样的技术。这里有个小插曲，Elon Mask 大力反对Lidar的解决方案，主推摄像头方案，我觉得也是因为刚才说的这点。特斯拉既不能完全脱离无人驾驶这个未来卖点，也不敢直接往车上加 128beam 7 万多美金的 Lidar，所以只能靠嘴炮解决问题。做服务的公司只要计算单体经济，然后 scale up 就行，一般服务业的毛利率都高于车厂卖硬件，更不用说有摩尔定律加持，所以可以 justify 成本问题。当然对于竞争，能否获得垄断利润等因素，通过跟业界大佬们的聊天我也形成了自己的观点，这里就不展开了。

决定公司：

通过对行业的分析，我个人预测的 timeline 是 1～2 年能够看到无人车小规模服务上线（waymo 最近在亚利桑那其实已经上路服务了，但没有完全开放给大众），5 年左右可以实现城市级别的服务，7-10 年可能可以看到家用车开始考虑无人驾驶的潜力。基于这个判断，我需要在 Zoox 和 Nuro 之间选一家。Nuro 目前在休斯敦和 Kroger 合作，有 5 个 zipcode 进行无人车送货，包括几辆自己造的完全无人车，已经达到了 “无人车小规模服务上线” 的程度，所以我觉得服务成熟度方面反而是和 waymo 在一个级别。我还真从 zillow 上找了个地址，点了个外送，远程 “体验” 了下无人车送货服务。而且从服务的性质（只要有一个 zipcode 能开，就能上线提供服务），车的成本（一个 lidar，低速，估计不需要100beam 以上），技术上难度的优化（在车的操作方面不需要特别考虑乘坐体验，可以绕路，靠边等待远程人工指示）等方面，都不失为找到了一个好的切入点。Zoox 我觉得盘子铺的有点大，员工中有 Nvidia 的自动芯片大佬，法拉利的造车大佬，uber的运营大佬，加上1000个人的团队，一切都指向更高的burn rate。光光pay roll一项开销估算就不低于2亿美金一年，更不用说前期造车成本，和服务上线前的造车成本。特别是他们的车据报道还是L5级别的无人车，顶上 4 个 Lidar，连方向盘都没放，个人觉得过于激进。当然，其实我觉得要成的话最终都是 Zoox 的自己造车，自己运营模式，但是就 zoox 目前的资金规模看，尚不能支持他的 roadmap。最近 pre-C 轮 200m 的可转债，说明资本市场对此也不是特别买账。从各个角度看 Nuro 的渐进方式更符合我个人的风格，而且对于一个 startup，活下来是最重要的，runway 要够长，所以我选择了 nuro。zoox如果能把所有目标完成，至少 100x，那不如先让他们 10x 看看情况再说。最终起决定性作用的是，因为 nuro 离家近啊！！

3、关于待遇：

记得刚入职 FB 的时候组里 E7 的国人大哥和我聊起待遇，非常直白地告诉我了他的收入范围，有句话我觉得还是挺有道理的 “都是老中有什么好藏着掖着，有挣钱的机会就一起争取。待遇也就是个 data point，分享点信息方便大家做判断”。所以我也分享下我个人了解到的信息。
3 年前我 Facebook 的 offer 是 E5，那时候有 3 年的工作经验，工资180k，拿了 700k 的股票和 100k 的signon，属于 E5 的最高范围，甚至高过了不少 E6 的 offer。而且那时适逢特朗普选上总统，股市大跌，FB 股价 120多。加上我的 performance 不错，数年累计的股票价值使得我离职的话也会损失不少。
钉钉给到了 P8，现金部分 100 多万人民币一年，股票 4 年给了钉钉的 100 万美金价值的股票。
字节因为在硅谷，HR 表示 match 不了现在 FB 的待遇，所以就也没有谈下去。主要可能是我面的职位不在他们急招的 list 上。
Standard Cognition 很有诚意地给了他们公司最高的工程师等级，base 到了 220k，1m价值期权，我估计都有继续往上谈的空间。Director 说如果期权想再往上加他可以试试去董事会批，但是我还是更看好无人车的发展，所以就和平分手了。
Zoox 正常的 band 一般是 40-50w 价值的 RSU，我是照着翻倍要求 HR 的，最终的确批准给我 out of band，HR manager 最后说我的 offer 在同级别是公司给出的 Top3 he has ever seen。也是非常有诚意
Nuro 因为是我最终要去的公司，不太方便公开分享，如果有要去面试，或者拿到 offer 的朋友可以私信我。反正基本也就在这个 range

毕竟硅谷是个造梦的地方，纸钱要么归零，要么变黄金。尤记得当时面试 WhatsApp，我上 glassdoor 搜搜面经。看到有个人在收购前一年拿到了 offer，最后嫌钱少没去，真正错过了一个亿。。。所以如果这几个我没去的公司日后发达了，那我只能说：大哥，求带啊！求内推！：)

关于下一个话题：

下一篇肯定想和大家探讨下在硅谷科技公司的上升路径。
我现在深刻地了解到美国公司内部分成 IC track 和 management track 是有背后逻辑的，它们在技能上完全是两个不同的路径。大多数人觉得技术好了自然就能、或者应该转管理，manager/tech lead 一定是组里技术最强的，其实根本不是，也不需要是这样。我还可以谈谈我在 FB 的 likes and dislikes，或者关于在公司学什么，做什么能够使得自己跳槽的时候更有竞争力等等。当然，除了职场，我还有很多其他感兴趣的话题，比如投资，炒房，玩车，都可以探讨一下。之前出版了一本关于准备编程面试的书，最近打算和朋友再写一本，主要是针对在校学生对于科技行业从业的潜在疑惑。
缘起在于之前看的一本小说，硅谷是个什么谷，里面说到：“大多数中国学生在大学之前都只有一条路，在这条路上你跑得越快，获得的鲜花掌声就越多。然而，等进入社会，发现前面的路突然变成了千万条。你反而失去了方向，踌躇不前。” 个人深以为然。

如果你有想了解的话题，欢迎留言。