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2023-09-09(资料图片)
每天起床,我做的第一件事就是打开gmail。心里往往怀揣希望,却收获满屏的emo – 你很棒,谢谢你的参与,但我们选择了别的靓仔(move forward with another candidate for the role.)。同时还把你保存在我们的数据库当数据库底的“垃(le) 圾(se)”。最后还不忘记要榨干我的剩余价值来呼吁我粉一波。(Please keep an eye on our career website and LinkedIn.)
I AM SO VEGETABLE.
整个2023年我几乎都是在这种节奏中度过的。有些事情,长大了,“难和苦”只能往肚里吞。我毕业于北美top50 大学的转码人,是求职大军中的平凡一员,背景不过人,交流能力一般,GPA 3.6, 智商有,但不太多。和大多数人一样,不是非得在美国求职,但是总觉得缺了一些能证明自己的故事。过去的半年里,几乎每天都在emo中总结和徘徊。我想和大家一起聊聊我的上岸经历。
1
初期的苦不是拒绝,而是不知道为何拒绝
在求职初期,我和身边很多同学一样,没有拿到任何面试机会。起初第一个怀疑的就是自己的简历。是不是自己的简历出了问题?是不是我的背景还要加更多的项目?是不是我没有实习就不如别人?
在小红书,Google,搜了各种模版,听了各路大神的“指点”。经过无数次的hard lesson. 最后经过发现,其实真实的,自己的,才是最好的。抄了别人的句子,听了别人的修改,在面试的时候往往不知道如何表达。而且,在书面上的表达,精简,扼要,抓住重点,尤其重要。一位老司机告诉我:
“一份失败的简历一定是有着不必要的啰嗦,啰嗦到把自己的无知全部暴露。”
以下是老司机帮我总结的的简历致命错误:
1. 写很多上过的课程。尤其是转专业的。你仔细想想,这是你的优势还是你的劣势。会这些东西算是你的优势吗?恰恰是你很弱。谁去求职没上过Java?Python?
2. 写很多关键字的。你是不是已经贫瘠到无法描述自己的项目只能用关键字来突出自己了?你要理解任何语言和包只是工具,造出的东西才是你的成绩。
3. 抛出一大堆高大上的缩写让人家自己去琢磨你干了什么。其实这些词汇很可能只是调用了一些奇怪的包或者工具。你觉得面试官会怎么想?
4. 用一些业余词汇比如Build a website, write a function, save data to etc.
5. 重复堆叠项目,每个项目做的东西都很初级,只是换了一种框架。最典型的就是从udemy之类的网站快速“总结”多个项目。
命中任何一条,基本上都会给简历大大减分。
在这里我也要特意感谢一下这位帮助我上岸,给我简历做了1:1 zoom修改的老司机。他的xhs id是“法师王橘橘”。这位老司机有8年+经验,现在还在免费给大家修改简历,发光发热。
2
进入OA和tech onsite以后,我更emo了
于是,我经过了简历的鞭挞以后,拿着为数不多的OA,进入了为数不多的onsite。
每一次面试开始的时候都感觉我的智能手表在提醒我要注意心跳,可谓是嘴在前面飞,脑在后面追。刚聊完一堆project以及BQ问题,就跑到了做题环节。题似曾相识,但一旦要开口解释,就从面试官严肃的表情中发现他没听懂我说什么。(坦白的说,很多东西我也是处于死记硬背,不懂得如何阐述。)
是的,极其的不丝滑。然后结果是肯定的,被锯惨了。然后每次面完,关了电脑,我又会回想“去年多好的求职行情啊,我怎么就错过了。”负面Emo满满。直到,我听了一次讲座。
“题是刷不光的,大部分人300题左右都能找到工作。面试当天,50% 靠运气。面试官可能会看你不爽心里不说。面试官也可能随便掏一个难题就是为了卡你,最大的因素还是组内的culture, head count 和需要的搬砖人的技术背景。” 在美国面试,面试官个人选择非常自由,可以随便出题,只要表面礼貌就行。市场不好了,刷再多题都不太顶用。市场bar低,牛鬼蛇神都能进大厂。
最短的板决定你能走多远,仅靠刷题的码农出路会越来越窄。
所以不要因为拒绝而怀疑自己,而是需要知道为什么fail来补足短板。步入2023年以后,面试不再是只靠刷题就能解决问题了,这里面有交流,对计算机/开发的认知,刷题,leadership等等的综合因素。毕竟我们不想成为小镇做题家。
3
坚定的心,颤抖的手,终将带你成功
经历很多次hard lesson以后,我也算是个面试老油条了。我身边也有很多跟我一样没有退缩的朋友。很多能早早找到工作的同学往往是因为准备的更早。(参考以下招聘时间线图,对号入座)
其次我和我的小伙伴们发现,其实面试被拒绝的最大的原因就是:
交流能力薄弱,说话没自信。
会做题,但不多。
会写题,但不会描述思路。
而被拒得多了,碰到自我怀疑的时候,最重要的就是有老司机能够告诉你:where are you?
有了定位和方向,迎风起航就不是问题。
推荐一下我当时参与的的刷题群,我们有美西和美东的小伙伴,自愿每天7pm – 9pm 在线带刷,365天无休。还有互相之间的mock。最重要的是,还能听到很多老司机的公开课和讲座!
同时再推荐一个线上讲座
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2023各家裁员,AI崛起,如何破局2023秋招
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6. 业内趋势:是不是该投身于AI,前后端工程师还是好饭碗吗?
[注:讲座由上岸小王子老师主持,小王子老师有7年一线教学经验,在2020年疫情开始后多次在线上线下讲座以及youtube精准预测求职趋势。]
[提醒] 大家请勿重复进群,如群已满,请滑至文章底部添加。如果需要,还可以联系群里带刷的老师从0开始打怪升级,搭建完整的知识体系,为职业生涯做好起航准备。
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实战是检验搬砖人功底的唯一标准
我有很多身边的朋友经常会问我,转码真的可能吗?其实越是大公司,都会有很多的in-house infra, 进入公司以后很多东西都要从零学起,所以在面试的时候主要就是考察交流,反应,算法。
在此我贡献一些刷题的小套路:
不要刻意追求数量,题写完了,多理解几次,有点及面,构建一个完整的知识体系。总结刷友以及面试的失败经验。在面试的时候拼的不是题写没写对,而是在交流中让面试官看到你对问题的理解。精刷200-400题足矣,不求更多数量,而是从每一道题感悟,思考,总结做题的方法。
面试其实就是面试官筛选同事的过程。
“如果Leetcode都不能解释,以后复杂的商业逻辑如何向同事解释和讨论呢?”
另外,大家是不是每次看到新题,都会尝试几分钟,不行就看答案呢?这种自我学习的方式最大的问题就是缺少交流和阐述思路的机会。所以就有了各种面试的社死和尴尬。在平时刷题训练上,最好的办法其实就是找一个老司机mock。试着去了解出题人的意图,然后主动阐释和展现自己的思路。
终于,经过老师的鼓励,我在今年六月扒了上岸的火车,拿到了大公司的offer。老师在去年末告诉我,2023年招聘形式并不乐观,可能秋招6月底开始,然后9月底就会结束了。然后大公司做结构优化还会持续数年。所以尽早准备,投入秋招才是上上策。
若秋招还未成功,大家仍需努力!
最后,再来聊一聊一些面试官考察点。
5
我很好,我还想成为你想要的
1. 首先,考什么? 我们以大厂为例:
New grad: 基本只可能考算法 + BQ。主要着重于算法问题的交流和实现能力。特殊时期和特殊公司会考OOD 和简单的系统设计提高bar。
在职4年以下: 基本也只可能考算法 + BQ。算法难度较New grad偏低。BQ偏向于项目和leadership的问题加多。某些公司会考系统设计提高bar。偶尔考domain knowledge。几乎不考OOD。
在职四年及以上:算法考得越来越少,BQ和系统设计占比更多。会问Domain knowledge,往往会深挖设计的中的某些知识。面试官往往希望你曾经搭建过组里的类似系统,并且有能力带领团队完成项目。
2. 为什么大厂面试官都喜欢问算法和数据结构?
为了达到快速招人的目的。北美的互联网大公司在招聘方面有着自己的独特体制,公司往往会采用更加程序化的方式来筛选人才。算法好,表明你对程序的理解较好、能更深入的看到问题,并进行优化。但面试并不等于刷题。因此,硅谷大厂面试官想看的是你处理问题的方式和方法以及遇到困难的反应以及处理办法。所以,对于junior岗,面试官更看重你的基础能力,比如对于常见模型和基本的实操技术的掌握程度。但对于senior岗,则会着重考察你分析复杂问题,化繁为简的能力。2022年以后,面试趋势偏向于出更多的马甲题和follow up来考验思考能力,题目以medium为主。
3. 在面试中要注重体现哪些特质?
面试官当然不是魔鬼,他和求职者是同一战线的。对面试官来说,本质上是招一个同事,招一个能和他一起解决问题的人。比方说,当你遇到了一个问题,你是怎么样去进行problem soving的,你能想出什么样的方法、什么样的思路去解决这个问题?
因此,面试官想通过面试看看你能用哪些不同的方法去解决问题,是否能分析不同方法的优劣,以及你在面试中是如何一步一步去思考这个问题并且给出慢慢进化的方向的。通过你的解题,面试官能看出你是个有思考能力的人,而不是一个单纯的code monkey,一上来就直接把网上的标准答案背上去。
由此反推面试中要体现的特质,就是让面试官看到你是如何思考、并且想到解决这一题的方法的。
回想焦虑的一年,面试路上对我来说最重要的就是根据自己的学习习惯来计划好学习周期。前期的盲目自信,好高骛远,拔苗助长都不可取。在群里和同学以及老师交流,以“老司机带路 + 真题题集 + 系统总结学习 + 反复模拟训练”的套路对我帮助巨大。不仅在一个多月时间内大幅提升了我求职水平,更重要的是给了我自信和弥补短板的精确思路。
以上总结和分享希望能帮助到还在奋战的同学们,摆脱焦虑,早日上岸。
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