四周后要去面 Snowflake 的 Staff SWE。想更清楚地了解现在的 loop 长什么样。
如果你过去 6 个月走过，欢迎分享：角色/级别、几轮、类型（coding、design、behavioral）、多久出 offer，以及这个 loop 是否和级别匹配。
加分项：behavioral 有几轮，以及是都严格按 STAR 走，还是更偏聊天。
感谢，我面完也会回来分享笔记。
四周后要去面 Snowflake 的 Staff SWE。想更清楚地了解现在的 loop 长什么样。
如果你过去 6 个月走过，欢迎分享：角色/级别、几轮、类型（coding、design、behavioral）、多久出 offer，以及这个 loop 是否和级别匹配。
加分项：behavioral 有几轮，以及是都严格按 STAR 走，还是更偏聊天。
感谢，我面完也会回来分享笔记。
Senior 的 SWE，不是 Staff。5 轮：recruiter、coding screen、2 轮 coding onsite、1 轮 system design、1 轮 behavioral。behavioral 是 eng manager 面的，不是同级同事，感觉压力更大。很强调 STAR。面试官在我一开始讲得太泛的时候，直接说了「walk me through a specific situation（带我讲一下一个具体的情境）」。从面试到 offer 是 11 天。
ML engineer 岗（applied ML，不是 research）。轮次数量差不多，但其中一轮是 ML system design：Design a fraud detection system for a financial SaaS customer（为一个金融 SaaS 客户设计一个欺诈检测系统）。非常偏落地，完全没有理论题。他们更想听我讲 data pipelines 和 latency 的取舍，而不是 model 架构。感觉和 Snowflake 实际卖的东西挺对齐的。
不是 Staff 那个级别，但我是 mid-level SWE：screen 之后 4 轮，2 轮 coding，1 轮 design，1 轮 behavioral。behavioral 45 分钟，感觉挺长。我到第 4 个问题就没有新例子了。准备的故事比你以为需要的更多，他们会深挖。
你提到故事深度这个点很到位。整轮下来 behavioral 问题一共多少个？我在算要准备多少个故事。
我数了下他们问了 6 个不同的情境。有些是同一个故事的追问，但大多数时候他们会逼你讲不同场景。我觉得至少准备 8-10 个强故事。