如何面试 iOS 工程师？

参加了内部面委会的一个分享，结合我自己的方式，说说怎样面试一个普通的 iOS 工程师。

一般我倾向的考察分两个主要的部分，第一是在简历里提到的项目经历中找挖掘点，第二是基础知识考察。另外也会看情况做一些软实力的考察和性格特征的判断。

如果顺利的话这第一步占的比例会很大，因为每个程序员都不会方方面面知识都熟悉，但至少他写在简历上的做过的项目是熟悉的，讲自己熟悉的东西容易让他进入状态，展示好的一面。这里主要考察两方面：

• 有没有在某些点上有过深入研究

• 对项目整体了解如何

在中大型的公司里比较注重工程师有深入研究的能力，如果能把一个功能讲得很清晰是比较好的加分项，这里会问实现的思路，通过追问去了解候选人在这块深入的程度，从思路到方法，从上层 API 调用到框架流程再到底层实现。如果候选人在讲述时有一条逻辑主线，例如讲述业界普遍是怎么做的，自己在业界方案基础上做了什么改进，怎样做到更好，进一步改进的思路是怎样，这是最好的。如果还能把解决问题的方法归纳起来运用在其他地方，能举一反三，包装成通用解决方案，或者做开源贡献，就更好了。

一般会问候选人哪一个项目技术点最能体现自己的技术，然后不停追问技术细节，例如做了一个相册项目，觉得列表优化是最能体现技术点的，会问这里优化的思路是什么，怎样评估，遇到过什么困难，怎么解决的，如果用到图片缓存开源项目，说说它具体做了什么事，缓存策略是什么，从下载到显示的整个流程是怎样的，还有没有更好的方案，追问到一定程度后也会发散去问跟这个话题相关联的问题，例如如果有部分用户反馈图片显示不了，你会怎样排查问题，排查修复后怎样监控，就会过度到一些网络和运营监控方面的内容，也会顺便问到一些基础知识。

问完自己职责范围内的功能技术点后，还会看看对项目里其他的实现有没有了解，特别是项目的大致架构和核心功能，最好能画出项目大致结构，看情况问问网络层和数据层是怎样实现的，为什么这样实现，项目最核心功能是怎样实现的，例如做读书的至少要知道项目里的排版引擎的大致实现方式，做 QQ 的要知道消息收发的机制，如果不知道，也可以说说如果自己实现会怎么做。这里主要看看有没有技术好奇心，会不会积极主动了解项目里已有的非职责范围内的技术点，主动和好学这两点是很重要的。

如果项目经历里能问出大部分东西，这部分比例就会比较少了，这是比较好的情况，否则就按套路去多考察一些基础知识，包括 iOS 开发的基础和计算机基础，像内存 / 网络 / 存储 / 线程等，例如 ARC 是怎样做到自动管理内存的，跟 Java / js 的垃圾回收的区别，网络 http 协议是怎样的，用过什么数据库框架，db 索引是什么，多线程开发要注意什么，跟 runloop 的关系是什么等等，这类问题在网上都有很多，就不多说了。数据结构和算法在笔试时会涉及，面试会比较少，如果问算法的话只会问问思路，一般我觉得如果项目经历方面不太好，才会考虑考考算法作为辅助判断。

一些通用能力像逻辑思维能力，沟通能力，自我驱动能力等都可以在上面那些问题的交流中表现出来，另外像团队协作能力、抗压能力和性格特征这些也会看情况考察一下，例如问问如果产品让你做个需求，你觉得不靠谱，会怎样做，设计让你做个很难实现的效果，你会怎样评估？或者问个低级问题，故意说个错误的答案，看看他的反应是怎样，是表现出嘲笑和攻击性，还是怀疑自己，还是细心求证。抗压能力的考察有些人比较喜欢，我是觉得面试还是轻松一点好。软实力方面的考察在一面会比较少，或者不会涉及，实际上这方面我也没太多经验，也在摸索中。

作为程序员，如果有 GitHub 开源项目是最好的，直接可以看到代码风格，代码质量，处理 issue 和 PR 的方式，如果有技术博客也是很好的，可以提前看到平时的一些技术积累，省了很多事。但如果 GitHub 内容是培训班的那种仿写 APP，博客内容是摘抄文章什么的就是负分了。

以上是正常套路，若候选人有特殊经历或技能，例如牛 X 大学毕业，ACM 冠军，通读 Linux 源码，PHP 源码贡献者之类，会另当别论，针对性进行面试，这不是唯一的标准。另外针对不同的工作年限也有不同的问法和要求，工作年限越高要求越高。

其实面试就是想低成本找到合适在团队里一起工作的人，因为如果通过一起工作一段时间去判断是否合适成本太高。这种低成本的代价就是会误判，有些工程师是理论型，有些是实践型，面试的方式会对实践型的人不利，尽管他们如果招进来会是适合的人，而且人会在不同环境下会有不同的表现，只根据过去的经历去判断有时是不准确的。只能尽量采取一些措施去减少误判的概率，例如提高面试官的判断能力，或多几轮面试。一般如果不是急招，策略都会是宁杀错不放过，所以其实就算面试被否了，也不一定代表能力不行。

另外每个面试官可能都有自己摸索出来的一种判断方式，并随着面试经验的丰富不断改进，达到更准的判断概率，这只是我个人在目前有限的经验里的一点小总结，仅供参考。