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）:

作为Data岗的技术力代表，Data Science所要求掌握的技术不仅多，还需要精，面试前需要准备的考察重点也多的让人头昏脑涨。 为了让留学生们在准备投递前更系统、全面的复习，给大家推荐这150道真题。 优势： 由GitHub上的DS大神整理搜集，专为Data面试的候选人编写。 150道题目均来源于真实面试，每道题的都有解题思路和标准答案，参考性非常强。 数学/编程/简历问题等，DS面试中所有类型的题目都在这里。 确切来说就是DS面试指南！ 以真实面试过程中的考察重点分为7大板块，每个板块涉及的真题都源自于22-23年最新DS岗位真题 涉及内容：机器学习、深度学习、统计、概率、Python、SQL&Database、简历优化问题

meta找intern或是newgrad-E3攻略： 第1步：投简历 从投简历到等到面试通知可能要三天到三个月（著名的长时间线）不过需要注意一个岗位挂了的话会有冷冻期的，不能再投递同一类型的岗位了。 第步2步(Optional): 电话初筛 HR小姐姐/小哥哥给你打电话，就是要确认你的visa情况、专业背景和面试时间了。这时候要表现得自信又亲切哦，让HR感觉到你对这份工作的热情和诚意。对了，这个阶段，一般不会有技术面哦！ 第3步：在线测验 / 技术电话面试** OA：中等难度，70分钟搞定4题。通常HR会在当天或第二天发你OA链接，有效期是一周，开启解题模式！或者是一个面试邀约（phone