代码随想录知识星球 双十二特别优惠活动🔥🔥
有一位星球录友，在知识星球里快三年了，最近拿到了亚马逊的正式offer。
在星球里分享了自己一路求职上岸的经历：
她的经历对北美求职的录友会有一些参考意义，但国内录友的参考就是 海外求职现在也非常难。
以下是她在知识星球里的分享：
明年即将去加州的亚马逊当牛马了，从转专业学习计算机跟着代码随想录学算法也快三年了，在此写下心路历程，希望能够帮助到还在找工的留子们。
个人背景：
NEU西雅图校区转码神校，学校氛围就是找工作，大家基本上不怎么关注写作业，上课基本上选水课 本科是国内985/211的文科专业，属于名校水专业，托福115+，GRE 325+，有比较强的学习能力。 是女生。这一点在北美尤其比较吃香，感觉身边的女生普遍会比男生好找工作一些。 中国区leetcode算法刷题题量在500左右，如果算上北美平台，也许在600左右
促成了自己拿到多段实习以及最终收获大厂return的原因：
1.刷代码随想录：专门从京东买了代码随想录的书运到美国看纸质版（护眼），还会看B站代码随想录的视频 https://www.programmercarl.com/
2.反复的刷Neetcode的blind75，神题，基本上所有大厂面试的算法轮都逃不出这75道题，现在也还在刷 https://neetcode.io/roadmap
3.在面试亚马逊24暑期实习之前已经面过很多其他的公司，包括谷歌，英伟达，领英，Adobe，bloomberg，waymo等公司，收集了比较多失败的经验和教训，会用notion记下面经
4.在亚马逊面试之前和同学做了很多场mock interview，大约次数在9-10场左右
5.上过来offer的网课，参加过北美formation (https://formation.dev/ )以及interview kickstart (https://learn.interviewkickstart.com/) 这些班的培训。
我觉得这里最有用的资源是formation，每周有peer programming session，真正提高coding能力和水平
6.NEU的课比较水，在没有上岸之前都是选的水课，为刷题准备面试留出了足够的时间
7.费曼学习法：讲题 - 每周固定有一到两周的讲题时间，就讲最经典的面试题。
亚麻面试那个时候出的接雨水题目，我在准备谷歌以及英伟达面试的时候都复习过，以及讲题时自己亲自讲过，印象深刻
8.心态的转变：不像一开始对大厂存在滤镜，能力到了，就会自然的对大厂祛魅，反而就能得到机会。
9.北美找工大环境的转变，这一点真的不得不承认，有时候时代的机遇是远大于个人努力的。
如何在北美找到第一份SDE暑期实习？
1.自己之前的工作经历是市场营销和运营，与程序员关系不大，所以我主要是通过找工大会拿到的面试和offer，第一份实习offer是在22年去了GHC (https://ghc.anitab.org/)拿到的唯一面试+offer
2.在找第一份北美暑期实习的时候，由于工作经验不足，因此去udemy(https://www.udemy.com/)挑了4个感兴趣的project放到了简历上面。
本来还有点心虚没做完这些project，但后面发现大厂面试纯考coding，刷题就行了
3.定位：由于是第一份实习，不太清楚自己想要做的是什么方向，因此是往全栈开发方向去走，项目也是放的mobile以及web的fullstack project，最终的实习也是做了 react + python的一个fullstack web项目
如何拿到亚麻面试机会？
1.肯定是需要有一份非常好的简历。我会花很多时间去改我的简历。
不是一次性改好，而是每次和别人聊天，有新的收获就去改一版，保证自己的认知一直在更新的状态
2.我会去找已经在大厂工作的学长学姐，看看他们的简历是什么样子，然后分析自己简历可能存在的不足之处，然后改一版
3.我也会在求职招聘会上把我的简历给HR看，问他们要反馈意见，然后根据这个意见反馈回去再改一版简历
4.工作机会一出来的第一天就要投，千万不要等到第二第三天，因为岗位很有可能已经被关闭，而且越早面试，题目出的越简单，找工投简历我用的是：https://jobpulse.fyi/Software-Engineer-Internship 以及https://github.com/speedyapply/2025-SWE-College-Jobs 。
第一个平台只盯最好的厂的实习机会，比较适合我这种需要身份的国际学生。第二个平台追踪了北美更多厂的实习，全面，但是也许会投到一些不sponsor的公司。
如何通过亚麻面试？
1.肯定是需要刷题的，blind75得刷的滚瓜烂熟，基本上面试就是考BFS，DFS，双指针这几个topic，厉害一点的厂肯定逃不过DP，DP是财富密码（谷歌，英伟达，two sigma等）
2.准备行为面试（我会根据亚马逊的16条领导力法则写对应的bq）这里有个很有用的帖子 https://www.1point3acres.com/bbs/thread-895663-1-1.html
3.加入微信面试VO群，亚麻那个时候很多面试者都会在微信群分享自己的面试题目，根据面经准备会效率更高，虽然我的面试没有考到面经，但是是在blind75里面的
4.说起来可能很反人性，但我建议blind75的刷题应该先从hard开始，刷到medium，再到easy，因为人的注意力是有限的，先攻克最困难的事情，之后再去做简单的事情
5.最好让自己忙起来，不要只有面试这一件事情。
我发现，我当时能拿到亚麻面试的时候，其实我还有另外一段实习正在做，所以对面试的失败不会有很大的得失心。
回顾我当时考GRE和申请研究生的时候也是有全职工作的情况下申请成功的，所以我发现也许最适合自己的就是得多线程的去做事情，效率会更高。
实习入职之前应该做哪些准备？
1.了解一下公司的技术栈，但是也没必要学的太深，如果能重来，我觉得掌握工作那门语言的核心基础，能写OOD和测试就行
2.其次是了解下公司的业务以及同类竞品，大概知道自己以后跳槽能跳去哪里（笑）
3.好好的利用这段时间去做点自己喜欢的事情，因为实习开始之后就真的没时间刷题甚至是去做自己的兴趣爱好了，一门心思只在做project，完成任务，争取拿到return
如何在实习中得到转正机会？
我经历了第一份实习由于市场非常不好，基本上没有什么实习生能拿到return的状态，因此我下定决心，在亚马逊的实习里，只去关注完成project，而不是去一上来就问manager要return offer。
因为我觉得return offer是一个水到渠成的事情，正向的努力达到了，别人信任你，认可你的工作态度以及工作产出，自然会希望留你在这里上班。
以下是一些我从一个在亚麻工作了10年的senior里面学到的一些有用的技巧：
1.记录我的工作进度：我会确保每完成一个milestone就记录下来，这样我可以确保就算和manager关系不好，我也有data point可以证明自己的产出
2.可视化我的期中文档以及最后的demo展示：我是一个能画图就不想写字的人，因为我认为图片能比文字更迅速和直观的传递信息，所以我的文档也是力求通俗易懂，简洁明了，图文并茂
3.和组内以及其他组的同事保持良好的关系，找不同的人问问题，这样就不会让一个人觉得你经常问问题从而觉得你解决问题的独立性不足。
转正之后的心态变化以及下个阶段的努力目标？
1.松了一口气，不用那么状态紧绷，天天只想着找工作和刷题了，有更多的时间能去做更有意义的事情，比如给别人讲题，申请签证让爸妈来美国参加毕业典礼，了解美国移民政策要求等
2.能够选真正有深度和硬核的课程：这个学习开始学习计算机视觉，了解了深度学习和卷积神经网络的基本概念，能够做一些很基本的AR/VR调包操作以及实时的2D物体识别
3.有空去反思自己真正在计算机领域想做的事情是什么。
如果说一开始什么都不知道的时候，我给自己的定位是做全栈，那么现在的我更希望专注于写纯后端或者分布式的岗位，同时学习计算机视觉的知识。
我觉得GPT的大火让我意识到，语言领域的大模型已经很多人在研究了，但真正能搞明白视觉领域大模型的人还不是很多，也许自己可以往那个方面学习一下。
谁知道未来会怎么样呢？所以我之后应该会多写C++，补齐操作系统和八股的知识，学习系统设计，了解AI/ML相关领域的知识，要学的真的太多了！
某些碎碎念：
1.能力到了，就是工作来找你，而不是你去找工作
2.刷题不一定有offer，但不刷题一定没有offer
3.给别人分享和讲题其实收获最大的是自己
4.找到志同道合一起奋斗的朋友比盲目的去networking要有效
不希望大家看到我的经历就盲目跟风来转码，计算机不算是容易的学科，大家要评估自身的情况，学习能力，经济条件，市场背景等综合来考虑。
我做出转码的决定，也是基于我过往的学习成就以及对身边学长学姐成功人士的观察。
我发现很多创业成功的人都大多数有计算机专业背景，所以我才决定去试一下。
这三年下来，我觉得虽然我不是那种从小就开始接触代码的人，但我发现写代码也不是什么很聪明的人才能干的活，学习能力强，能持之以恒的人很适合学计算机，喜欢一直学新东西的人也很适合学计算机。
但是计算机专业也有弊端，比如社交时间变少，对视力以及脊椎的损害比较大，大家平常要注意劳逸结合，才能继续保持清醒的头脑。
在此要特别感谢代码随想录以及卡哥，我对算法的理解就是通过看卡哥的视频以及阅读代码随想录的纸质书得到提升的。
虽然我在其他平台和bootcamp也氪金了，但我唯二能坚持下来的就是卡哥的代码随想录以及neetcode的视频。
我坚信大道至简，无招胜有招，能够把算法讲的深入浅出的人，才算是真正的理解了这个算法背后的含义。
在此，希望大家都能找到心仪的工作，也祝代码随想录越来越好。感恩。
2024年11月16日，西雅图
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星球置顶一，硬核资料可以让大家少走很多弯路：
