Over the past two decades, the hiring landscape in tech

在过去二十多年里，北美科技行业的招聘规则经历了几次重要的范式转换，每一次变化都悄然改变了候选人与企业之间的博弈方式。回顾这几代面试模式，不难发现：真正的受益者往往是规则的制定者或者捷径的提供者，而普通候选人则一次次被迫投入时间、金钱与精力，努力追逐那份所谓的公平机会。 最早的年代，简历就是核心关卡。名校背景、名企实习、漂亮的头衔和关键词，几乎决定了候选人能否获得面试机会。ATS 系统普及后，懂关键词写法的人、掌握内推资源的人占尽先机，而大多数普通背景的学生，常常淹没在成千上万份投递之中。那时的受益者是简历培训、包装中介和掌握资源的少数群体。 紧接着，脑筋急转弯和费米估算题的盛行，让整个行业进入了一个充满荒诞感的阶段。“一年能生产多少个灯泡”“如何清洗西雅图所有的窗户”，这些几乎和日常工作无关的问题，被包装成考察逻辑的试金石。最终受益的是写书的作者、套路传播者和相关的培训机构，而真正准备专业技能的候选人则被迫浪费了大量时间。 随后到来的，是算法与刷题的黄金时代。Leetcode 的兴起，把题目体系化地整理出来，形成了一个完整的商业生态。各类精华题单、培训课程、视频博主，以及 AlgoExpert 这样的公司，围绕着刷题生意赚得盆满钵满。对于普通候选人来说，想要跟上节奏，就必须投入成百上千小时的刷题。勤奋被量化成硬通货，耗费的是海量时间和精力。幸运的是，那时互联网行业高速扩张，岗位充足，很多人凭借刷题成功上岸，搭上了财富快车。 如今，AI 的普及正在重新改写这场博弈。过去几年，线上面试成为常态，而各类平台在防范考生使用