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蚌埠住了 | Meta、Amazon、Google……进来挨骂!

蚌埠住了 | Meta、Amazon、Google……进来挨骂!

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时至今日,仍有很多candidates没有顺利上岸,但说真的,这事摊开来看也真·怨不得你们。

大厂招聘

乱来

临近年底,大家心底里的怨气彻底爆发:不装了,他们都是王(x)八(x)蛋(x)!

1


Meta,你在骄傲什么

藤校PhD身份,计算机系统方向,乍一看这背景吊打诸多NG,但他投了6次Meta初级岗位,却连简历关都过不了。Meta,请问你骄傲给谁看!

2


Amazon,是我高看你了

已经不指望Amazon能放出岗位了,但麻烦请把挂在waiting list里的return offer放一放ok?遥遥无期就是Amazon的代名词!

3


Google,要不还是把我拒了吧

好不容易通过面试等match,结果一等就是一年,这年头NG非return想match Google基本可能性为0!


大厂尚且如此,中小厂怎么样呢?只能说更艰难!


中小厂招聘

胡搞

有多难呢?怕是要从100多人的start up,面试竟然多达12轮(线上7轮+线下5轮)说起。


比起大厂对招人多以储备为主,中小厂则目的性更强,所谓“不养闲人”。但好在比起大厂,只要project方向能和岗位对应上,多半都能拿到面邀。问题在于中小厂网上的面试可用消息太少,白板可能被直接问住。


直通硅谷的1V1导师来自于各家公司,有丰富的面试官经验,通晓面试考察难点、提问逻辑等,能够在信息少、资料不全的情况下帮学员进行更有针对性的指点。

挨个进来

挨骂

如果在2023年大家遇到了上述几种情况,那尚且算是无辜,但退一万步说,有很多机会其实是自己白白放掉的呀!

简历关:经历80%匹配

早有面试官指出简历的参差:质量不高、不熟悉组内业务。

图片源自Blind,版权归其所有


也因此今年的简历回复率特别低,大抵是面试官一眼望去简历和实际工作的相关性不强,所以直接pass掉了。于是有人表示:想过简历关,经历至少需要与岗位有80%的贴合。

图片源自网络,版权归发帖人所有


诸多求职者这才恍然大悟,今年这亏是吃下了,可眼看着1月底即将爆出的春招岗位,再不开始准备,将又要多等一年!而简历中是否有相匹配的技术背景实习经历更是筛选阶段最直接的评判标准!


直通硅谷求职1V1定制计划的学员不但能获赠实习而且大厂导师会手把手定制高竞争力项目!


👍独一无二的项目,让面试官眼前一亮

学员DS

项目展示

Transaction Risks Detection and Analysis

A/B Testing on Email Marketing Campaign

Text Analysis on Amazon Reviews Project

Customer Behavior Patterns Analysis

Big Data Streaming & Processing

Computer Vision & Deep Learning, Face lmage Generator

NLP & Deep Learning, Text Understanding

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👍每个项目,都为工业级落地标准


学员SDE

项目展示

Big Data相关

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C++&Video Streaming Topic

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React & Spring Boot

Go & Big Data Proc

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面试关:communication 60%匹配

据面试官分享,最近他刷掉了一批candidates,问题多半出在沟通上,因此他给出如下面试避坑Tips


1


不清晰的problem description

有时面试官会刻意的把problem description写的缺失细节,比如:一个input的数据结构是什么?input有什么constraint吗(最大最小值,会不会有负数 etc)?一个helper function 是需要自己实现还是可以直接默认有API 可以call?input 是sorted的吗?需要考虑pagination吗?这些细节都最终会决定程序的实现方式。


在这种情况下,如果candidates不与面试官沟通要求clarification,而是自己默默的make assumptions然后开始implementation,其实会是一个比较大的减分项。毕竟在日常工作中总是会存在一些ambiguity,这时大家都希望co-worker 能够在完成沟通之后再开始开发,不然最后做出的成果互相无法work together就会很尴尬。

2


不沟通high-level实现思路,直接撕代码

在开始正式的implementation 之前,先和面试官沟通自己的想法,如果有可能甚至可以写一个high-level伪码,并问面试官“你觉得这样行不行”?一般靠谱的面试官就会给出constructive feedback,如果说可以,那一般证明candidates 在right track,就可以自信的继续往下写;但如果面试官用一些test case 来challenge 这个算法,那一般说明这个算法并不是百分之百正确,就需要重新思考可能的解法。


这么做的主要好处是可以保证在一开始就不会跑太偏,就不太会出现其实算法是错的但一路走到黑的情况,同时,提前沟通能够让面试官在你正式implement的时候更好的follow代码,从而更好的evaluate candidate 的tech skills,并且在跑偏的时候及时把candidate 拉回right track。


  • 除此之外还有哪些面试可能遇到的坑?

  • 你在面试中都遇到了什么问题?

  • 有哪些是你百思不得其解的?


让专业的顾问老师为你答疑解惑,看直通硅谷求职1V1定制计划能否帮到你!

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封面:https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Berlin_Startup_Tour.jpg Author:Heisenberg Media

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