试各个大厂比较常问的BQ就是Why Company，包括一些这个问题的变形：你觉得这个公司和xx（竞品）公司的区别是什么？你最喜欢的Google的产品是什么？ 首先得弄清楚面试官为什么会考这个问题考察你对公司对产品的了解程度 考察你是否为面试做了准备，是否是个有计划的人 考察你的价值观是否和公司相符合 想要解答这个问题 可以从以下几个方面入手：你可以： 与Google的一名或多名员工Networking，问问他们为什么选择Google和他们在Google的工作体验。可以给你的回答提供一些的话题。 你可以：提前对Google的企业文化和价值关有深入的了解，谈对公司价值观的认同。如：Google员工拥有非同寻常的自主权和灵活性吸引了你，举例说明你过去是如何利用这种自由成功做到某件事情的。 你可以：找到你个人经历中有与Google有关的例子，比如：Google的某个产品塑造了你看待世界的方式，Google的一项倡议改变了你的生活，或者是你对该产品有何灵感、见解等。

留学生们面试Capital One前一定要清楚面试流程是怎样的，这样才会针对性的进行面试准备： Capital One面试一共3轮 第一轮是Phone Interview 第二轮是Mini Case Study Round

马上就圣诞了，us有一批Graduate Program最近疯狂招人，之前海投的邮件都陆续得到回应啦！部分岗位也发来了面试邀约，圣诞前的招聘效率不要太高！ 还有没找到Graduate Program的24美国留子，这段时间投递真的很香！！ 看了眼各大官网，本周还有150+公司/岗位放出Graduate Program的hc，我已整理成表格，需要“圣诞专场岗位表”的可以问问 圣诞招聘专场开放的岗位有： Nvidia｜System Verification Infrastructure

mrciosoft开春季放出大量工作岗位，csoahelp辅导好几位小伙伴已经成功入职了 我们来说一下，整个面试过程中我们需要特别注意的几个点 如果电面没有 codility 链接，那就不考coding； 面试官会根据简历上的项目来问BQ，我的一个项目似乎和组里的工作很相关，所以被问了很多有关实习经历的BQ问题； 所有的编程题都要求写test，并在线上运行，对edge case和code质量非常重视； 说下我的四轮VO first

眼看着秋招快要结束了，感觉跟我一样没有拿到满意Offer的同学也不少吧 当时秋招就是起步晚了，但还好积累了不少经验，希望春招能早点出手比如12月开启招京东·新星计划、途游游戏等均已开放网申，KPMG、EY、联想中国等招聘大户，也会在12月中下旬-1月开启春招。 但其实大家也应该知道，美国没有春招的概念，大部分在春季放出的岗位来源于秋招没有招满的补招。而国内的春招，则是全新的实习和全职大放出。 所以北美“春招”竞争相比于国内的全新岗位，竞争更加激烈，机会也更需要我们提前把握！ 另外看到秋招北美的情况，大家可能跟我一样有继续考虑回国工作的可能性，所以国内的春招也不想放手，感觉大家都在被迫双线求职。 春招还有这些特点 1春招时间短。大部分公司从开岗到结束只有1个月的时间，很容易错过投递时间。 2春招岗位少，竞争大。春招放出的岗位数量没有秋招多，但参与的除了有没有拿到满意的Offer的应届生，还包括一些考研失败的同学，竞争加剧。 🇺🇸美国各行业秋招预计在1月大批量启动，大家千万要抓住第一波黄金投递时间！ 美国投行

有人说Amazon intern岗收到了offer！难道春招市场要变好啦？ 好信儿的我去领英进行了验证，发现超多针对软件工程师在校生、应届生的岗位正在招聘中 备战春招的小伙伴们，算法题要刷起来！！！ 从ACM金牌算法大佬那里薅到的“小抄”，总结了很多刷题的方法套路、以及高频题型的算法解题模板，可以帮你事半倍！ 是大佬总结的算法面试频率一览表：颜色越红，表示面试中碰到的概率越高；灰色的基本不考，或者出现概率很低。 面试常见知识点的考察频率，以及建议刷题数量表 Data Engineer Internship

最近TikTok开招SDE岗，今天来给大家分享一下23ng SDE岗的面经，参考一下。 6/25 HR reach out 7/26一面：当晚收到survey+约下一轮面试。 8/1二面：外加两道followup都是非原题，难度比较大。第二天上午收到survey，晚上收到约下轮面试。 8/3三面：HM BQ+深挖简历，HM主要是深挖了实习经历，有点压力面，他会提出很多对你project

往年的11月中旬已经进入秋招末期，但是今年的秋招有变成"冬招"的趋势:最近Meta、Apple开放NG岗，Amazon、Google又陆续放出2024Intern岗。 最近Amazon推进2024Summer Intern面试流程，Meta也推进NG\Intern面试流程，进入集中发OA阶段，部分同学收到VO。 同时根据同学们的反馈，今年的TikTok真的成了NG的白月光，现在进入了面试和发offer的高峰期。(现在仍在发24NG岗) 现在北美🇺🇸各大科技公司仍在降本增效，更加倾向于招聘能直接上手就能干活的人。 那么【上手就能干活】的标准，面试官是如何考核的 面试官在面试过程中会对候选人的项目内容进行deep dive，通过考察候选人的技术功底、对热门技术栈的掌握程度以及项目整体开发的熟练度，从而判断候选人是否具备【上手就能干活】的能力。 以下是sde/11.12月新题以及解题思路 1.

首先是面试流程，共7个阶段： 简历—recruiter email—OA—Phone screen—onsite—debrief meeting—Offer （Amazon SDE岗面试流程均需要4-8weeks） OA（轮次不超过3次，主要也是面向于internship和NG岗，少部分有经验的岗也可能涉及到） OA1：调试 一般情况下，一组7个debugging，需要在20min内完成，每个quiz都规定了时间修复代码。

机器学习是一个非常大的领域，有许多不同的类型。以下是三种主要的机器学习类型： 每一种类型的机器学习都有其特定的应用，例如，监督学习被广泛用于图像和语音识别，无监督学习被用于市场分析和社交网络分析，强化学习被用于自动驾驶和游戏AI等 以下是对这三种机器学习类型的简要解释： 监督学习（Supervised Learning）: 在监督学习中，模型根据过去的数据或标记的数据进行预测或决策。 标记数据是指那些被赋予标签或标记的数据集，从而使数据更具意义。 例如，在图像识别中，监督学习模型可能会使用已标记的图像数据集进行训练，以识别新的图像。 无监督学习（Unsupervised Learning）: