Питання на інтервʼю Meta Software Engineer і ШІ-підготовка
Десять днів. Стільки Meta дали мені між телефонним скріном і онсайтом. Я щойно вийшов з Google циклу де між етапами пройшло три тижні і думав Meta буде схоже. Рекрутер зателефонував у понеділок, телефонний скрін наступного понеділка, через десять днів я сидів у чотирьох послідовних сорокап'ятихвилинних раундах. Мій кореш який робив Google сказав що hiring committee витратив більше часу на читання його пакету ніж Meta дали мені на підготовку до всього онсайту лол.
Телефонний скрін був на CoderPad. Моя мова, мій вибір. Дві medium задачі, виконання коду не дозволене, псевдокод не дозволений. Meta конкретно каже -- пиши реальний код. Я отримав задачу на паліндромний підрядок і задачу на підрахунок частот. Інтервʼюер оцінювала за чотирма вимірами -- problem solving, coding, verification і communication. Я зловив off-by-one в другому рішенні і вона сказала "хороший кеч" що видимо рахується як позитивний сигнал в Meta. Self-debugging тут має значення. Це була найдружніша взаємодія серед усіх моїх FAANG телефонних скрінів чесно. Мій Google скрінер сидів у повній тиші поки я працював.
Маніпуляції з рядками, масиви, hash maps, бінарні дерева, графи. Це напевно покриває вісімдесят відсотків того що зʼявляється на телефонному скріні Meta.
Онсайт -- чотири сесії по сорок п'ять хвилин. Кодинг очікує що ти проговорюєш хід думок і пояснюєш рішення поки пишеш. Задачі на підмасиви, детектування циклів у графах, задачі на бінарні дерева, підрядки. Medium до hard і чекай follow-up які розширюють початкову задачу. System design -- відкриті розподілені системи для E5 і вище, API design і client-server для E3 і E4. Я зробив помилку готуючи відкриті distributed system питання перш ніж рекрутер сказав що це рівень E5. Два витрачені дні бо не запитав про рівень вчасно.
Behavioral використовує CAR формат -- Context Action Result, не STAR. У мене були STAR історії готові з Amazon підготовки і довелось переструктурувати п'ять з них для Meta за два вечори. Треба було мати шість CAR історій готових з реальними цифрами в результатах до дзвінка з рекрутером. "Я скоротив цикли релізу з трьох тижнів до чотирьох днів" працює. "Я покращив наш процес" -- ні.
В деяких циклах Meta тепер включає шістдесятихвилинний раунд де дають ШІ-згенерований код і просять прочитати виправити і зрозуміти його. Тестують не як ти промптиш ШІ. Тестують чи можеш підтримувати інженерну якість працюючи зі згенерованим кодом. Я не отримав цей раунд але два друга які інтервʼювались в січні 2026 обидва описали його як більше схоже на code review ніж на кодинг-тест.
Я запускав InterviewMan під час мок Meta раундів з двома друзями перед реальним циклом. Він вловив задачу через аудіо, прочитав CoderPad і показав підходи за секунди. Під час behavioral витягнув історію з раніше в розмові яка відповідала тому що тестував інтервʼюер. Жоден друг нічого не побачив на розшареному екрані, в доку чи в записі. InterviewMan працює з CoderPad що має значення для телефонного скріну. Покриває system design і behavioral на тому самому плані за дванадцять баксів на місяць за рік. Я заплатив сто сорок чотири долари за рік InterviewMan. Interview Coder хоче двісті дев'яносто дев'ять на місяць тільки за кодинг. Leetcode Wizard -- десь п'ятдесят чотири тільки за алгоритми. Meta б'є тебе кодингом і system design і behavioral і можливо ШІ раундом за один день. Один інструмент за дванадцять доларів проти двохсот дев'яноста дев'яти тільки за кодинг -- я не можу звести цю математику на користь Interview Coder.
57,000 юзерів, 20+ стелс-функцій. Перевірив док, список процесів, Activity Monitor, запис екрану на CoderPad і Zoom і Meet. Нічого видимого.
Якби міг переробити одну річ -- почав би підготовку system design і behavioral до дзвінка з рекрутером. Meta рухається швидко. Мої десять днів -- не рідкість і деякі отримують менше. Чекати до після телефонного скріну щоб почати підготовку до онсайту -- найбільша тактична помилка яку я бачу у людей з Meta циклами.
Ready to Ace Your Next Interview?
Join 57,000+ professionals using InterviewMan to get real-time AI assistance during their interviews.
