技术类岗位应该如何面试（以JAVA为例）

定制简历

每个岗位的具体要求都不同，因此最好是根据特定公司的特定岗位来定制简历。当然这并不是让你编故事，而是突出与目标岗位匹配的经验和能力。当你去应聘一个开发或者测试工程师，和去应聘一个 Team Leader 或者技术经理的角色是完全不一样的。

比如，去应聘一个有管理性质的岗位，就在简历里适当突出曾经从 0 组建了一个 10 人的技术团队，里边有多少资深 Java 开发工程师，多少数据库工程师等等，这样就会更有说服力；同理，不同的技术岗位的需求也是有区别的。

在写简历的第一个目标，就是让简历在筛选阶段生存下来。因为往往一个岗位会收到大批简历，如果简历不能写得很清晰，让 HR 觉得很适合，很有可能在开始就被刷掉了，没有机会去面试。

突出亮点

很多简历都会写自己既会 Java，又会 JavaScript，还会 Python，一下写十几行。这个本身没有错，但最好能突出自己的核心技能。

比如，“我有 8 年 Java 开发经验，很擅长 Java 并发或者 Java 安全”。另外，项目经验上，建议按时间顺序由近到远排序，最好体现目标岗位的匹配度，突出自身项目的难度和价值，以及自己在项目中的作用。这样就能进一步帮助面试官判断候选人的能力和在团队中的位置。

用事实和数据说话

对于工程师，定量比定性更重要，因此要让面试官和 HR 体会到大家的经历或亮点是可度量的事实。

比如在简历中强调“我非常善于快速学习”固然有帮助，但如果配上一句“我在两个星期之内就学会了 Clojure 语言，做了一个撮合系统”，更能体现出“快速学习”能力。还有很多人会表述比较含糊，比如在简历中写“我大幅度提高了系统性能”，但作为面试官，可能不清楚这个“大幅度”到底是什么概念。因此最好写的明确一些，比如“我在一个四核 8G 的配置上，把吞吐量从 2000 QPS 提高到 8000 QPS，平均的请求是 100K bytes 等等”，这样就会非常有说服力。

公开成果很加分

比如是开源项目的贡献者，有一个很有内容的博客，在 Github 上提供了很多被采纳的 PR，发表过哪些技术论文，在 QCon 或者 ArchSummit 上做过分享，或者写过哪些著作等等。像这些公开可见的成果，远比自己评价自己更有效果。

简历形式

在形式上，最好参考一些优秀简历，借鉴它们的模版。要注意的是，中国人和外国人的习惯不一样，如果是去应聘欧美公司，最好去 Google 上查英文简历模板，而不要把直接把中文简历翻译成英文。

简历篇幅

最好控制在 1～2 页，既不要显得单薄，也不要显得过于冗长，段落之间要条理清晰。

有的面试者，平时很认真工作，但面试前没有时间准备充分，就会比较吃亏，因为很多面试时考察的算法和数据结构在平时工作中未必用得到，面试时如果有点生疏，就会给面试官留下不好的印象。所以在准备技术面试时，在代码方面一定要事先做个热身，至少让自己对基础知识的掌握处于一个良好的状态。

在面试编码的时候，面试官会逐步深入，考察面试者是否对算法的理解达到了预期的深度，是否能够很好的沟通，是否能够理解面试官的主要目的，以及是否能够把不清晰的东西通过探讨逐渐清晰化。具体到代码的编写，至少要体现出良好的编码的习惯，让面试官觉得你是一个能够思考全面，写出高质量代码的人。包括在命名和结构上，最好参考业界比较好的实践，因为这些小的地方，恰恰也是代码质量的体现。

另外，很多时候面试者都需要在白板上编写代码。例如 Java 开发者，绝大部分是用 Eclipse 或者 IDEA 这些 IDE 去进行开发，以至于有的面试者，甚至连 main 函数的一些细节都不确定，这个是很可怕的。因此，要记住比如主要的 API 结构等等。

首先，仔细阅读招聘需求。比如，一个普通的 Java 后端工程师岗位，可能会写明需要应聘者懂高并发、懂 JVM 基础、熟悉 Spring 或者 Netty 这些开源框架，可以有针对性的去做准备。

另外，现在 Java 开发越来越广泛的应用到各种开源框架，包括像微服务这种新的软件架构形式，所以大家对主流的开源框架也要有充分的认识。比如，做普通业务开发时，Spring 或 Mybatis 这类框架可能是业务开发的一个标配，那对 Spring 里的一些机制，比如 Bean 的生命周期、AOP 等基础概念，就要有深入的认识。如果大家应聘的岗位是大数据，那对 Hadoop、Spark 这类开源框架就必须要有深入的理解。

关注热点也非常重要，技术人也要时常抬头看这个世界。如果完全没有关注热点，等面试中被问到才去思考，时间有限加上紧张，很难考虑的充分。

这两年，微服务似乎变成了一个必考的题目，比如对用 Dubbo 还是用 Spring Cloud，就需要有基础性的理解，以免被问到的时候没有准备。除了热点，特定领域都有特定的专业知识，例如，深度学习、推荐算法等，只有准备充分才能保证大家在面试时的表现完美。

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