我曾经也面过G家然后还通过了，只是最后还是选择了FB…… 不过以我之后多年的面试经验，以及认识很多G家的工程师和HR，对这个问题还是很有心得的。
首先G家的面试流程会涉及到两种面试形式，每一轮面试官都会给出反馈，然后确定后续的步骤。
一、面试流程
第一阶段：电面（Phone Screen）
这一轮的面试官很有可能是你以后的同事或manager。
如果你申请SDE岗位，这一轮将持续 30～60 分钟。回答编码相关问题时，你需要一边在与面试官共享的 Google Doc 上编写代码，一边清晰地阐述你的思路。
Tips：建议使用耳机或扬声器，以便你能够自由输入相关内容。
电面会问到数据结构和算法。使用你最擅长的编程语言写 20-30 行代码。根据如下步骤做编码练习：
- 你会被问到一个开放式的问题，面试官会据此问一些问题，然后制定一些要求
- 用一个算法解释这个问题
- 将其转换为可行的代码（因为有时间限制，不要想着一下子写出完美的代码，写下你所想到的，稍后再进行修改，还要确保考虑了边界情况和运行问题）
- 优化代码，测试用例并发现错误
第二阶段：现场面试（Onsite）
一般会有4轮面试，（其中一些面试官可能成为你以后的同事，还有一些是跨职能部门的员工）每轮的时间大约在45分钟。
如果面试SDE岗位，面试官会更看重你的编码技能和技术领域的专业知识。（包括工具或编程语言，以及有关数据结构和算法等主题的一般知识）
面试官通常会反复提及相关的问题，就像讨论实际工作中遇到的问题一样，因为他们通过双向沟通碰撞思维逻辑，也能考察出你的底层技术是否扎实，沟通能力是否流畅，以及逻辑思维是否严谨。
需要注意的是，今年受疫情影响，包括Google在内的大厂的onsite都改成了远程面试（VO），并且随着疫情的扩散，大厂也一次次在推迟work from home的日期，目前宣布到明年第一季度开放办公室的较多，虽然不确定明年会不会继续延期，但今年的面试肯定都是VO了。
在说回实际面试，很多人往往不知道该怎么跟面试官沟通，可能是：
- 平时刷题达人，一面试就大脑放空
- 明明有解题思路，却跪在了英语口语不好，表达不出
- 对Behavior Question无能为力，总是掉进面试官的套路里
- 面试时不知道问什么问题，全场尬聊……
那么针对这些面试“拦路虎”，推荐试听体验《面试软技能指导 - BQ / Resume / Project》，由前Google工程师&资深面试官分享，从简历指导、全英文模拟面试、行为类问题、薪资谈判等几个大方向解决大厂面试难点。
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二、如何准备面试？
适用于技术职位
1、编码实践
你可以在 LintCode、CodeLab、Quora 和 Stack Overflow 等网站上找到一些编码问题示例。美国大公司面试真题训练和 Google Mock Interview 也值得一做。
面试会要求手写，所以请在纸张或白板上练习编写代码。一定要测试你的代码，并确保它易读而且没有错误。不要纠结于小的语法错误，比如对于给定的方法用哪个子串，直接选择一个，让面试官知道就可以了。
2、编码
至少擅长一种编程语言，最好是C++，Java，Python，Go或C。如果你擅长API、面向对象设计和编程，知道如何测试代码，以及知道如何处理边界情况更好。
Tips：面试注重的是概念理解而不是记忆。
3、算法
掌握用自下而上和自顶向下的算法解决问题。知道算法的复杂性，以及如何优化/改变算法。熟悉解决Google问题的算法：排序，分治法，动态规划，贪心，递归或有关数据结构的算法。
知道Big-O符号（例如运行时间），并准备好像Dijkstra和A *这样的复杂算法。在编写代码之前，建议你讨论或阐述你所想到的算法。
4、排序
熟悉常见的排序类型以及它们有效的输入数据类型。考虑运行时间和空间。例如，在特殊情况下，插入排序或基数排序比通用的快速排序、归并排序、堆排序答案要好得多。
5、数据结构
研究尽可能多的数据结构。最常使用的数据结构是数组，链表，堆栈，队列，哈希集合，哈希图，哈希表，字典树，树和二叉树，堆和图。
了解内部的数据结构，以及哪些算法倾向于和哪个数据结构一起使用。
6、数学
一些面试官会提一些基本的离散数学问题。尤其在Google，因为Google的工作经常会接触计数问题、概率问题和其他离散Math 101情况。
在面试之前花上一些时间，记住基本概率理论和组合的基本要素。熟悉n选择问题和类似的问题。
7、图
考虑一个问题是否可以应用于距离、搜索、连接、循环检测等图形算法中。
有三种图形表示方法：对象和指针、矩阵、邻接列表，你需要熟悉每个方法及其利弊。掌握基本图遍历算法、广度优先搜索和深度优先搜索。了解它们的复杂度，了解什么情况该用哪个，以及如何在实际代码中实现它们。
8、递归
许多编码问题涉及递归的思想和用递归编码给出解决方案。对于可以用迭代的方法解决的问题，用递归找到更优的解决方案。