前不久，Apple公司被指控在加州对120多名女性员工实行同工不同酬的政策，本以为这种暗戳戳的性别歧视就已经很恶心人了，没想到还有明晃晃的：
一家欧洲公司的女CEO公开表示，她将不再雇佣女工程师，因为她认为相比之下，男工程师更勤奋。
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所以，现在搞就业歧视，都这么光明正大吗？
「年龄歧视」
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「种族歧视」
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「孕妇歧视」
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虽然以上这些歧视都不合理的，但毕竟我们无法改变，所以就要尽可能正向的来看待。
除去老板确实格局小，那这类公司咱就直接放弃，不然去了也是后患无穷。其实大部分歧视背后隐藏的就是一条标准：
谁能直接上手干活、谁能干活之后出成绩，谁就有拿OFFER的优势。而想要展现出自己的能力，只能通过三点：简历、做题、面试。
每一点都有评判标准，篇幅原因，无法一一为大家展示，咱们就以简历来说：
大企业的名气或者小企业的项目质量(技术栈，impact等)，这两个排序肯定还是大企业的名气，如果大企业拿不下，那中小企业的硬核工业技术栈的应用也可以。
简历里最少要有5个相关项目（可重3轻2）。
项目方向和目标岗位方向必须完全一致；项目具备比较大的规模；项目比较完整，使用技术栈是行业主流，其中的技术具备一定深度；经历描述采用STAR原则。
当下求职能力，是否过关？
迟迟没有OFFER，到底为何？
下一步如何调整？
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这样说大家可能没有深刻的概念，所以用直通硅谷学员的简历做对照，可见经过调整后的简历整体上要比之前丰富了很多。
图片源自直通硅谷学员简历修改前-后
那么这样的一份简历，是如何实现内容填充的呢？我们是这样指导学员的：
后端学员：Meta实习经验，项目工业性不足
匹配backend方向的mentor，做分布式系统的应用，多用中间组件，主要在系统设计和性能提升方面带学员做些实践。另外在功能中设置cloud/big data computing的应用场景加入进去。
着重关注后台的更高级一些的高并发，多线程，分布式，系统性能问题的解决。
DSA/DA学员：小厂实习经验，项目不精
优先匹配DSA/DA方向的mentor，导师一方面对于学员原本的intern经历进行deep explore，深入了解后助其进行项目加工，让经历往DSA/DA方向靠近。
另外，带着学员做DSA/DA方向比较工业化的project，充分展示数据能力在business-related的场景的应用，提升简历竞争力。
项目深度上，800+导师都是大厂在职且很资深的面试官，公司里面在做的项目方向都是和同学要选的细分track完全一致，他会手把手来带学员做偏工业化的项目，保证整个项目的深度，除了通过1v1线上直播授课的方式，线下也会再布置项目实践任务，有问题可以直接联系到导师为学员解答。
关于背调，直通硅谷定制化项目是可以顺利完成背调的，因此大家不必担心！
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