苹果作为全球最顶尖的智能穿搭设备研发与销售企业，它的招聘流程也带着苹果独有的印记。整个旅程从一份非常彻底的简历筛选开始，这不光是看你的技术能力有多强，更要看你是否与苹果那种创新至上、追求卓越的文化不谋而合。简历的每一个细节都要力求与你申请的职位描述紧密对齐，过往项目的相关性和你的技术栈是重点。
通过简历筛选后，苹果可能会给你发在线测试 (OA)，这主要考察你的编程功底和解决问题的能力，也是决定你是否能继续走下去的关键第一步。如果你的 OA 成绩出色，通常会接到一个初步的电话沟通。
接下来，就是一到两轮技术电话面试了。这些面试会通过编程练习，并深入细致地讨论你过去的每一个项目和经历，来评估你的技术技能和解决问题能力。电话面试不仅是技术考察，也是你展示沟通能力的绝佳机会，要知道，在苹果那样强调团队协作的环境里，沟通能力至关重要！准备好应对关于算法、数据结构和系统设计的问题吧。
电话面试过关，恭喜你！你将迎来最激动人心也最具有挑战性的现场面试环节。通常会有三到六轮面试，形式多样，既有和未来的同事一对一深入交流，也有和资深团队成员的探讨。面试内容是技术、系统设计和行为的全面融合，旨在全方位考察你的技术实力和是否真正融入苹果文化。
面试中会让你动手解决实际问题，这些问题往往就来源于苹果工程师们日常会遇到的场景。同时，也要准备好清晰地阐述自己的思考过程，以及展现你的协作能力。总的来说，苹果的 onsite 面试以其高难度和深度著称，是彻底检验你是否具备在苹果这样追求卓越、不断创新的环境中工作的关键一役。
技术岗类型
移动端工程师
岗位职责：开发、维护iOS、macOS、watchOS、tvOS 等平台的应用或框架，关注用户体验、性能优化。
面试考察技术点：Swift/Objective-C 语言特性、UIKit、AppKit、SwiftUI、多线程/并发、内存管理、Apple 平台 API、UI/UX 原则。
前端工程师
岗位职责：开发和优化面向用户的 Web 应用界面或产品软件的用户界面，确保兼容性、性能和用户体验。
面试考察技术点：JavaScript (及现代框架如 React、Vue、Angular 等，或 Apple 内部技术)、HTML、CSS、Web 性能优化、浏览器工作原理、响应式设计、前端架构。
机器学习工程师
岗位职责：设计、开发、训练和部署机器学习模型及相关工具链，应用于 Siri、摄像头、健康等功能。
面试考察技术点：机器学习算法与理论、深度学习框架 (TensorFlow/PyTorch 等)、数据处理与特征工程、模型评估与优化、Python 编程、大规模 ML 系统设计
数据工程师
岗位职责：构建、维护和优化数据管道 (ETL)、数据仓库、数据湖，处理大规模数据以支持分析、ML 等。
面试考察技术点：SQL、大数据技术 (Spark/Hadoop/Hive 等)、数据建模、数据质量、数据处理框架、分布式计算基础。
技术面核心关注领域
在准备 Apple 软件工程师面试时，务必将重点放在巩固 基础数据结构与算法 (Basic DSA)、动态规划 (Dynamic Programming) 和 双指针 (Two Pointers) 的能力上。根据 LeetCode 的数据显示，这些领域在编程题中占据主导地位。在磨练这些技能的同时，也不应忽视可能会遇到更复杂的挑战，例如 高级数据结构 (Advanced Data Structures) 和 回溯法 (Backtracking)。虽然这些题目出现的频率较低，但仍有可能出现，用以考察你对编程实践更深层次的理解。
| 技术考察点 | 面试中的占比 |
|---|---|
| 杂项(Misc) | 20.6% |
| 模拟(Simulation) | 1.6% |
| 双指针(Two Pointers) | 12.7% |
| 高级数据结构(Adv. Data Structure) | 4.8% |
| 回溯算法(Backtracking) | 4.8% |
| 基础数据机构与算法(Basic DSA) | 23.8% |
| 二分查找(Binary Search) | 1.6% |
| 堆(Heap) | 4.8% |
| 图(Graph) | 1.6% |
| 动态规划(DP) | 11.1% |
| 深度优先搜索(DFS) | 7.9% |
| 广度优先搜索(BFS) | 4.8% |
在 Apple，软件工程师的面试可能颇具挑战性，通常被认为与其他 FAANG 公司持平甚至更难。候选人经常会遇到涉及动态规划 (Dynamic Programming) 的问题，这类问题往往在严格的时间限制下很难解决。尽管充满挑战，这些面试的核心在于评估候选人的问题解决能力，而这种能力可以通过 CSOAsupport 的指南得到提升。
若按题目的难度占比来分，仅有31.7%为简易题，中等难度题目占比高达56.4%，剩余的11.9%为高难度面试题。
面试题与技术考察难度
| 常见面试题 | 考察技术点 | 难易度 |
|---|---|---|
| 你能到达的最远的建筑物 | 堆、杂项 | 中等难度 |
| 整数转英文单词 | 回溯算法 | 高难度 |
| 一袋代币 | 基础数据结构与算法、杂项、双指针 | 中等难度 |
| 最小化阵列中的偏差 | 高级数据结构、堆、杂项。 | 高难度 |
| LRU缓存 | 基础数据结构与算法 | 中等难度 |
| 最长递增子序列 II | 高级数据结构、动态规划、杂项。 | 高难度 |
| 根据给定枢轴对数组进行分区 | 模拟，双指针 | 中等难度 |
| 有效字方格 | 基础数据结构与算法 | 容易 |
| 创建 Hello World 函数 | 高级数据结构，动态规划 | 容易 |
| 连续数字 | 回溯算法 | 中等难度 |
Apple OA（在线评估）
苹果技术面试的第一步在线评估（OA），其实主要是想快速高效地考察一下你的编程基础和在一定时间压力下的问题解决能力，看看你的基本功是不是扎实，算是初步筛选候选人的方式，所以呀，准备这个阶段别给自己太大压力，把重点放在巩固最核心的 数据结构与算法 (DSA) 上，特别是数组、字符串、链表、树、哈希表这些基本结构，以及排序、查找、双指针、滑动窗口、递归这些基础算法，理解它们的时间和空间复杂度非常重要。多刷一些 LeetCode 上中等或偏易难度的题，主要是为了练习在有限时间内写出正确且效率尚可的代码，熟悉在线编程环境。
移动端工程师
软件工程师的面试是Apple技术面试中对计算机科学基础考察最全面的岗位。
考察技术要点：
- 数据结构与算法 (DSA)： 这是所有软件工程师岗位的核心，涵盖数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表、堆等数据结构，以及排序、搜索、动态规划、贪心算法、回溯等常见算法。要求候选人能够熟练分析时间复杂度和空间复杂度。
- 系统设计 (System Design)： 考察设计可扩展、可靠、高效的软件系统的能力，包括分布式系统、数据库设计、API设计、缓存策略等。
- 编程能力： 熟练掌握至少一种主流编程语言（如 Swift, Objective-C, C++, Java, Python），并能写出清晰、高效、鲁棒的代码。
- 操作系统、计算机网络、数据库原理： 对这些基础知识的理解程度，尤其是在特定团队（如iOS、macOS开发）相关的领域。
面试题 ：
- 在一个整数数组中，找到和为特定目标值的两个数的索引。要求在的时间复杂度内解决。
- 实现一个最近最少使用 (LRU) 缓存。
- 设计一个URL短 T H服务 (例如: Bitly)。
- 给你一个二叉树的根节点，翻转这棵树，并返回其根节点。
- 解释进程和线程的区别，以及它们在操作系统中的作用。
前端工程师
前端工程师的面试除了考察通用的编程能力外，更侧重于Web技术栈的掌握和前端特有的问题解决能力。
-
考察技术要点：
- HTML, CSS, JavaScript 基础： 深入理解这三门语言的特性、DOM操作、事件机制、原型链、作用域、闭包等。
- 前端框架/库： 对至少一种主流前端框架（如 React, Angular, Vue）有深入了解和实践经验，理解其设计思想和工作原理。有时也考察不依赖框架构建复杂界面的能力。
- 性能优化： 了解前端性能瓶颈及优化手段，如关键渲染路径优化、资源加载优化、代码优化等。
- 可访问性 (Accessibility)： 理解WAI-ARIA标准，知道如何构建无障碍网页。
- 前端系统设计： 设计可维护、可扩展的前端架构，组件设计等。
- 跨浏览器兼容性： 理解不同浏览器之间的差异及解决方案。
-
面试题 ：
- 解释JavaScript事件循环 (Event Loop) 的工作原理。
- 如何优化网页的加载速度？请列举几种方法。
- 使用纯JavaScript实现一个组件，例如一个模态框 (Modal)。
- 解释CSS盒模型 (Box Model)，以及box-sizing: content-box和box-sizing: border-box的区别。
- 设计一个自动完成 (Autocomplete) 输入框组件。
机器学习工程师
机器学习工程师的面试核心在于对机器学习理论、算法、模型以及如何在实际中应用和部署的理解。
考察技术要点：
- 机器学习基础： 掌握监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念，理解各种经典算法的原理（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、Boosting方法、聚类算法等）。
- 深度学习： 熟悉神经网络结构、前向传播、反向传播、损失函数、优化器，了解常见的深度学习模型（CNN, RNN, Transformer等）。
- 数据处理与特征工程： 熟悉数据清洗、转换、特征选择、特征提取等技术。
- 模型评估与调优： 掌握各种评估指标（准确率、精确率、召回率、F1-score, AUC等），理解交叉验证、超参数调优方法。
- 编程能力： 熟练使用Python，掌握常用的机器学习库（如 NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）。DSA和系统设计能力也同样重要，尤其是在构建ML系统时。
- 概率与统计： 理解概率分布、假设检验、贝叶斯定理等统计学概念。
面试题：
- 解释偏差 (Bias) 和方差 (Variance) 的权衡，以及如何诊断和解决高偏差或高方差问题。
- 描述梯度下降算法的原理，并解释不同变体（如批量梯度下降、随机梯度下降、Mini-batch梯度下降）的优缺点。
- 如何评估一个推荐系统的性能？请列举几个指标。
- 设计一个系统来检测网络上的虚假新闻。
- 解释主成分分析 (PCA) 的原理和应用场景。
数据工程师
数据工程师的面试重点在于数据管道的构建、管理和优化，以及对大规模数据处理技术的掌握。
考察技术要点：
- SQL： 扎实的SQL功底，能够编写复杂查询、理解索引、优化查询性能。
- 数据建模 (Data Modeling)： 熟悉关系型和非关系型数据库的数据建模，理解范式理论、星型模型、雪花模型等。
- ETL/ELT 过程： 深入理解数据的抽取、转换、加载过程，熟悉相关的工具和技术。
- 大数据技术： 熟悉Hadoop生态系统（HDFS, MapReduce）、Spark、Kafka等大数据处理框架。
- 分布式系统： 理解分布式系统的基本原理、一致性模型、CAP定理等。
- 编程能力： 熟练使用Python、Scala或Java等语言进行数据处理和脚本编写。
- 数据仓库与数据湖： 理解数据仓库和数据湖的概念、架构和适用场景。
- 数据质量与治理： 了解数据质量的衡量和保证方法。
面试题 ：
- 假设你有一个包含用户行为事件的大型数据集，如何设计一个数据模型来存储这些数据，以便高效地查询用户的行为路径？
- 写一个SQL查询，找出每个部门工资最高的员工。
- 解释MapReduce的工作原理。
- 如何设计一个可扩展的ETL管道，能够处理每天TB级别的新增数据？
- 解释关系型数据库和NoSQL数据库的主要区别和各自的适用场景。
行为面试 (BQ)
经典行为问题与回答思路
请描述一个你如何通过结合创新和标准方法来解决软件工程问题的项目。 回答时，重点在于说明你如何在创意解决方案与既定的软件开发流程之间找到平衡。强调你的决策过程、采用的创新方法，以及如何将其与软件工程标准相结合以提升项目成果。
讲一个你的团队曾面临重大挑战的经历。你是如何为解决问题做出贡献的？ 展现你的团队合作和解决问题的能力至关重要。详细说明挑战的性质、你在团队中的角色，以及你为找到解决方案所采取的具体行动。突出你运用的独特技术或人际交往技能。
描述一次你为了完成项目不得不学习新技术的经历。你是如何克服学习曲线的？ 这旨在考察你的适应能力和学习新技能的热情。解释你为克服学习困难所采取的策略，例如在线课程、导师指导或试错法，以及你将新技术融入工作的速度。
团队合作行为问题与回答思路
描述一次你需要与团队紧密协作解决一个棘手技术问题的经历。 回答时，清晰地阐述问题，你在团队中的角色，你为解决问题做出的具体贡献，以及最终结果。强调你所运用的技术技能和团队合作能力。
能否谈谈一个项目经历，你需要整合来自多个团队的反馈，其中可能包含与你个人观点相悖的意见？ 重点展现你的沟通和协商能力。解释你如何评估反馈、整合不同观点并做出决定。详细说明结果以及你从这次经历中获得的收获。
Apple 以创新为傲。请提供一个你在团队项目中贡献了创新解决方案的例子。 讨论你的创新想法产生的背景，以及它如何影响团队的项目方法。提及该解决方案如何提升了项目成果，体现了与 Apple 对创新的承诺一致。
角色相关行为问题与回答思路
描述一个项目，你需要实现一个软件解决方案，且该方案对用户隐私有深入的考虑。 回答时，着重阐述以隐私为中心的方法，特别强调你对本地和全球数据保护法规的熟悉程度。展示你解决问题的能力，以及如何使你的工作符合像 Apple 这样严格的隐私标准。
讲一个你与团队成员在一个项目上意见不一致的经历。你是如何处理这种情况的？ 强调沟通技巧、团队合作的重要性、尊重不同意见的态度，以及你达成共识或折衷的方法。展现你在 Apple 这种注重团队合作的文化中协同工作的能力。
Apple 以创新为傲。能否谈谈你在过去经历中开发或贡献的创新解决方案？ 突出一个你发起或在其中发挥重要作用的创意或创新技术解决方案。解释这项创新的影响，以及它如何契合 Apple 致力于突破技术界限和创造无缝用户体验的承诺。
面试准备
准备苹果公司的软件工程师面试，候选人需要重点关注以下领域的知识和技能：核心技术方面，务必熟练掌握 基础数据结构与算法 (Basic DSA)、动态规划 (Dynamic Programming) 和 双指针 (Two Pointers)，这些是编程问题的常见考点，尤其需要练习在有限时间内解决动态规划难题。此外，对 高级数据结构 (Advanced Data Structures) 和 回溯法 (Backtracking) 也应有所了解，以应对可能出现的更复杂问题。面试同样重视候选人的 问题解决能力 和与公司文化的契合度，因此需要准备 行为面试，内容可能涵盖你在解决技术难题、团队协作、处理冲突等方面的经验，并可能涉及对 创新 的理解和对 用户隐私 问题的处理方式。全面准备技术知识和行为面试，是应对苹果软件工程师面试的关键。
VO 面试解题实录
面试官开门见山抛出问题：“想象一下，我们在 iCloud Drive 中存储了海量的用户文件。每个文件都有一个唯一的 ID 和一个创建时间戳。现在，我们需要为用户展示一个按照创建时间戳排序的文件列表，但出于隐私保护和数据安全考虑，我们不能直接暴露原始的创建时间戳，而是需要显示一个经过哈希处理后的版本。请你设计一个算法，能够高效地根据哈希后的时间戳，将文件列表进行排序，同时确保原始创建时间戳较早的文件，其哈希后的时间戳在排序后也尽量靠前。”
候选人听到这道题，眉头微皱。直接对哈希值排序显然无法保证原始时间戳的相对顺序，而如果先还原原始时间戳再排序，又违背了隐私保护的初衷。他最初的想法是尝试对哈希值进行某种数学变换，试图恢复一部分原始时间戳的顺序信息，但这显然是徒劳的。就在他思路有些停滞时，辅助团队立即推送了“自定义比较器与稳定排序”的思路——结合苹果在数据处理中对性能和隐私的极致追求，我们需要一个既能满足排序需求，又能兼顾哈希值特性的方法。我们可以利用一个稳定排序算法，并为它提供一个自定义的比较器。这个比较器在比较两个哈希时间戳时，会通过某种规则（例如，根据哈希值本身的一些特征，或者利用哈希算法的性质，在不泄露原始信息的前提下，尽可能地模拟原始时间戳的比较行为）来决定它们的相对顺序。副设备同步发送了 Swift 语言代码框架，重点标注了 sort(by:) 方法和自定义闭包的使用：
struct FileMetadata {
let id: String
let hashedTimestamp: Int // 假设哈希后的时间戳是整数
}
extension Array where Element == FileMetadata {
mutating func sortFilesByHashedTimestamp() {
self.sort { (file1, file2) -> Bool in
// 这是一个示意性的比较逻辑，实际中需要根据哈希算法和业务需求精心设计
// 目标是在不还原原始时间戳的情况下，尽可能地模拟原始时间戳的排序
// 例如，可以比较哈希值的一些位，或者利用哈希的均匀性
// 假设我们设计了一个哈希算法，使得哈希值的高位能够反映一部分时间顺序信息
// 这里的逻辑纯粹是举例，实际情况会复杂得多，可能涉及多次哈希、盐值等
return file1.hashedTimestamp < file2.hashedTimestamp // 仅为示例，实际会更复杂
}
}
}
// 示例用法
var files: [FileMetadata] = [
FileMetadata(id: "doc1", hashedTimestamp: 12345),
FileMetadata(id: "doc2", hashedTimestamp: 12347),
FileMetadata(id: "doc3", hashedTimestamp: 12340)
]
files.sortFilesByHashedTimestamp()
print(files)
