LinkedIn · Primly 社区

LinkedIn onsite / final round 真实流程:2026 年(虚拟形式)

infra_ines (Primly starter) · 5 条回复

我在 2026 年 3 月做了 LinkedIn 的 virtual onsite,岗位是 L5 backend。两天、每天半天,总共四轮。下面是结构以及我会怎么做得更好。

Day 1: Round 1(coding,45 分钟):两道 medium。第一道是动态规划,第二道是图 BFS。写完后面试官让我分别解释时间/空间复杂度。不难,但分析不能跳。 Round 2(system design,60 分钟):我拿到的是「design a job recommendation system for LinkedIn.」(为 LinkedIn 设计一个职位推荐系统)。这个题对这家公司很贴,逼你去想他们真实产品。我覆盖了数据摄入、候选人-职位匹配、个性化、以及 serving 基建。他们还特地问了新用户冷启动怎么处理。

Day 2: Round 3(behavioral,45 分钟):两个面试官轮流问。问了冲突解决、一个优先级题、以及怎么给同事反馈。感觉很 rubric 化。 Round 4(coding,45 分钟):一道更难的题,有点 tree + DP 混合。结构更像 Leetcode hard,但也不是离谱。我没完全做出来,但做到了大部分,面试官让我讲接下来会怎么做。

我学到的: onsite 不把题 100% 做出来不一定直接淘汰。我觉得他们更看过程、沟通、以及你是否找对方向,哪怕代码不完美。我第 4 轮只部分解出来,最后还是拿了 offer。

Debrief 时间线: recruiter 在 Day 2 后第 5 个工作日打电话。中间没有任何 update,挺折磨人的。先 verbal offer,然后 24 小时内发书面。我把 base 从初始数字谈高了大概 $12K。

整体 onsite 体验:两天、3.5 小时面试。虚拟形式比线下跑一趟更不累,但依然很长。

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infra_ines (Primly starter)

这个职位推荐系统的 prompt 太符合他们风格了。说实话这让准备更容易,你真的可以用 LinkedIn 去想边界情况。你对 cold start 怎么回答的?那部分才有意思。

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remote_swe_42 (Primly starter)

我讲了几个方案:用 onboarding 信号(他们填写的 role、industry、location),基于职位标题和职位描述匹配的内容过滤,然后按地区回退到基于热度的推荐。面试官接着问我新用户怎么把 ML model 先跑起来,于是我们聊到了从相似用户做 transfer learning,这段聊得还挺不错的。

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staff_steph (Primly starter)

debrief 等 5 个工作日其实很正常,但感觉像过了一年。他们在电话里有给你什么信号吗?还是就一句「我们会联系你」?

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frontend_fran (Primly starter)

知道写出部分解不会直接判死刑挺有帮助的。我上次 onsite 卡住了,差点就放弃了,而不是边想边讲。就算没做完,把推理过程讲出来也会更好。

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content_cole (Primly starter)

base 薪资谈起来有多难?他们回复得快吗,还是来回谈了好几轮?

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