#cv #resume #google
In short, keep it simple, X-Y-Z
For details feel free to read a good short article:
https://www.inc.com/bill-murphy-jr/google-recruiters-say-these-5-resume-tips-including-x-y-z-formula-will-improve-your-odds-of-getting-hired-at-google.html?cid=sf01002
In short, keep it simple, X-Y-Z
For details feel free to read a good short article:
https://www.inc.com/bill-murphy-jr/google-recruiters-say-these-5-resume-tips-including-x-y-z-formula-will-improve-your-odds-of-getting-hired-at-google.html?cid=sf01002
Inc.com
Google Recruiters Say Using the 'X-Y-Z Formula' on Your Resume Will Improve Your Odds of Getting Hired at Google
Alternative: Reverse engineer their advice and improve recruitment at your business.
#google #hiring #interview
Пока не смотрел, но вижу, что рейтинги хорошие. Делюсь с теми, кому сейчас актуально
Пока не смотрел, но вижу, что рейтинги хорошие. Делюсь с теми, кому сейчас актуально
Forwarded from Galym
#пробовался_в_фаанг #fb #google #eu
Finally получил оффер от Meta(Facebook) London на позицию University Graduate SWE. Много полезной информации брал из этого сообщества, читал чужие истории и черпал мотивацию, участвовал в моках, и готовился вместе с людьми отсюда. По этому поделиться своей историей считаю долгом😅
Бэкграунд:
В этом году закончил бакалавриат в Казахстанском вузе. Не участвовал в олимпиадах, и не брал в университете курсы по алгоритмам и структурам данных. 2 года работал в продуктовом стартапе совмещая с учебой, а в этом году зашел в аутсорсную компанию.
За все время я решил около 450 задач на литкоде, которые я размазал на 2 года. Более менее активно начал готовиться с весны 2020 года, как раз когда начались локдауны, и смог совмещать учебу и работу с решением задач.
Как раз с этого же времени периодически участвовал в моках сообщества Faang Interview. Лернинг группы в которые мы объединились я считаю были полезны, частенько это мотивировало решать задачи, участвовать с ребятами в контестах, и не сбавлять темп.
Основные ресурсы:
Чтобы понять основные структуры данных посмотрел плейлист Willim Fiset по структурам данных.
Прорешал все в interviews.school, научился там основным алгоритмам.
Купил LeetCode premium подписку. Открываются explore карточки по темам и компаниям, дебаг, и другие фичи, которые я считаю были очень полезными.
Всю необходимую теорию смотрел в гуглах, в литкод дискасс, ютубе.
Interview at Meta London:
В начале осени этого года в LinkedIn увидел что HR из Мета отписала что открылись позиции для Ньюградов в Лондон, и оставила свои контакты. Я ей сразу отписал отправив CV. В итоге ответили за неделю, и позвали на Phone Screen. Не стал спешить, назначил её через месяц.
Phone screen: Как я помню, было easy и medium задачка полностью в формате Leetcode. Я их легко закодил, хорошо коммуницировал, по итогу позвали на онсайт. Её так же назначил через месяц.
Onsite: Состоял из 2 алго, и 1 бихейв секции. Во время подготовки прорешал все easy+med задачи по этой компании, и в итоге как минимум 2 задачи из 4 на онсайте были оттуда. Все интервьюеры были приветливые, общительные, и в целом милые люди. На алго секциях были по ощущениям в основном были medium задачи, все в литкодном формате. Где-то интервьюеры делали хинты, в конце всегда было рабочее оптимальное решение.
Больше всего боялся бихейв секции, но оказалось ничего страшного в ней нет. Начал готовиться к ней за 2 недели до онсайта, Тут брал популярные вопросы, и на каждый вопрос старался вспомнить хотя бы 1 уникальную историю. По этой секции мне очень подсобил мой опыт в продуктовом стартапе, где я был и SWE, и Data Engineer, и даже лидил небольшую команду джунов.
После онсайте я знал, что лучше я выступить не мог, по этому было ощущение уверенности. Через 2 недели пришел оффер.
Finally получил оффер от Meta(Facebook) London на позицию University Graduate SWE. Много полезной информации брал из этого сообщества, читал чужие истории и черпал мотивацию, участвовал в моках, и готовился вместе с людьми отсюда. По этому поделиться своей историей считаю долгом😅
Бэкграунд:
В этом году закончил бакалавриат в Казахстанском вузе. Не участвовал в олимпиадах, и не брал в университете курсы по алгоритмам и структурам данных. 2 года работал в продуктовом стартапе совмещая с учебой, а в этом году зашел в аутсорсную компанию.
За все время я решил около 450 задач на литкоде, которые я размазал на 2 года. Более менее активно начал готовиться с весны 2020 года, как раз когда начались локдауны, и смог совмещать учебу и работу с решением задач.
Как раз с этого же времени периодически участвовал в моках сообщества Faang Interview. Лернинг группы в которые мы объединились я считаю были полезны, частенько это мотивировало решать задачи, участвовать с ребятами в контестах, и не сбавлять темп.
Основные ресурсы:
Чтобы понять основные структуры данных посмотрел плейлист Willim Fiset по структурам данных.
Прорешал все в interviews.school, научился там основным алгоритмам.
Купил LeetCode premium подписку. Открываются explore карточки по темам и компаниям, дебаг, и другие фичи, которые я считаю были очень полезными.
Всю необходимую теорию смотрел в гуглах, в литкод дискасс, ютубе.
Interview at Meta London:
В начале осени этого года в LinkedIn увидел что HR из Мета отписала что открылись позиции для Ньюградов в Лондон, и оставила свои контакты. Я ей сразу отписал отправив CV. В итоге ответили за неделю, и позвали на Phone Screen. Не стал спешить, назначил её через месяц.
Phone screen: Как я помню, было easy и medium задачка полностью в формате Leetcode. Я их легко закодил, хорошо коммуницировал, по итогу позвали на онсайт. Её так же назначил через месяц.
Onsite: Состоял из 2 алго, и 1 бихейв секции. Во время подготовки прорешал все easy+med задачи по этой компании, и в итоге как минимум 2 задачи из 4 на онсайте были оттуда. Все интервьюеры были приветливые, общительные, и в целом милые люди. На алго секциях были по ощущениям в основном были medium задачи, все в литкодном формате. Где-то интервьюеры делали хинты, в конце всегда было рабочее оптимальное решение.
Больше всего боялся бихейв секции, но оказалось ничего страшного в ней нет. Начал готовиться к ней за 2 недели до онсайта, Тут брал популярные вопросы, и на каждый вопрос старался вспомнить хотя бы 1 уникальную историю. По этой секции мне очень подсобил мой опыт в продуктовом стартапе, где я был и SWE, и Data Engineer, и даже лидил небольшую команду джунов.
После онсайте я знал, что лучше я выступить не мог, по этому было ощущение уверенности. Через 2 недели пришел оффер.
interviews.school
Home
Interviews.school – complete interview preparation guide.