机器学习选Mac还是Windows：实用对比指南

在北美找工作，很多留学生都把高通列为目标公司之一。 这不仅是因为高通在无线通信和芯片设计方面的技术实力，更因为它对理工科背景的求职者相对友好，尤其是愿意给国际生提供实习和全职机会。 对于还在学校的同学来说，了解高通的招聘流程和准备方向，是求职过程中非常重要的一步。 高通的职位主要集中在软件开发、嵌入式系统、硬件工程、AI算法等方向。 首先需要明确的是，招聘岗位对技术要求通常很具体，比如某些软件类岗位会强调C++或Python的能力，而硬件岗位则会涉及Verilog、VHDL等内容。 因此在投简历之前，建议认真阅读岗位描述，确认自己的背景与要求相匹配。 如果缺少部分技能，也可以提前通过课程、项目或开源平台进行补充。 简历准备时，不建议罗列一堆技能词汇，而是要尽可能通过项目经验把这些能力体现出来。 比如做过什么项目、用到了哪些工具、解决了什么问题、有什么具体成果，这些内容越真实越具体越好。 高通很看重动手能力和工程实践，所以简历不要太浮夸，重点放在能体现技术深度和独立思考能力的内容上。 通过简历筛选后，通常会有1~2轮技术面试，主要包括算法题、系统设计或者项目问答。 算法部分难度中等偏上，LeetCode上的经典题要多练，尤其是数组、字符串、二叉树、图论等常见类型。 同时，也要准备讲自己的项目经历，面试官会追问你为什么这么设计，碰到过什么难点，最后结果如何。 这时候不能只讲结果，而要让对方听得出你真的参与并主导了这个项目。 高通支持OPT和H-1B，对于国际生来说这是很重要的一点。 如果还能通过实习先进去，再转正，是一条更稳妥的路径。 建议大家关注高通的校园招聘信息，尤其是秋季和春季的实习机会。 有些职位只对在校生开放，早点准备、早点投递会更有优势。 总之，高通是一家对技术要求严格但也很注重潜力的公司。 只要准备充分，有项目经验、有学习能力，是完全有可能进入的。 不要被大公司吓倒，把每一步做好，就是成功的关键。

在硅谷混了这么多年，我见过太多人迷信内推的神奇功效。确实，Netflix的内推系统比普通网申强得多，但很多人搞错了重点——内推不是走后门，而是帮你跳过HR筛选的快速通道。真正决定你能不能留下的，还是看你自己几斤几两。 Netflix那套"自由与责任"的文化真不是说着玩的。去年我帮一个前同事内推，这小子技术确实不错，但在面试时一直纠结"这个需求文档不够详细"，结果直接被pass了。后来面试官跟我说："我们要的是能自己趟出一条路的人，不是等着别人把路铺好的。" 搞内推千万别太功利。上周LinkedIn上又有个陌生人直接发消息说"求内推"，连句自我介绍都没有。我认识的一个Netflix总监说，他收到这种消息直接拉黑。靠谱的做法是，先看看对方做过什么项目，找个切入点真诚交流。比如你可以说："看到您负责的推荐算法升级项目，我最近正好在研究类似问题..."这样至少证明你做过功课。 现在线上活动这么多，随便找个技术讲座都能碰到Netflix的人。关键是要让人记住你。我认识的一个小伙子就是在Q&A环节问了个特别犀利的问题，会后就有工程师主动加他微信。三个月后，这个工程师成了他的内推人。 但内推成功只是万里长征第一步。Netflix的面试那叫一个"凶残"，五轮起步，每轮都往死里问。有个朋友面到第三轮时，面试官突然说："假设你现在就要接手这个项目，但文档不全、前任已离职，你怎么办？"这种问题根本没法准备，全看平时积累。 简历怎么写也有讲究。千万别堆砌技术名词，Netflix的人精着呢。最好能用数据说话，比如"通过优化算法让推荐点击率提升15%"，这比写"精通机器学习"强一百倍。我见过最聪明的做法是，把项目经历写成小故事，突出遇到什么问题、怎么解决的、结果如何。 说到底，内推就是个加速器。你要是真有两把刷子，迟早能进去；要是水平不够，就算CEO亲自内推也没用。Netflix那帮人眼睛毒得很，面个十分钟就知道你是不是他们要的人。所以与其整天琢磨怎么找内推，不如先想想自己到底能不能过得了他们那一关。

在北美找IT相关工作，算法面试是几乎绕不开的一关。无论是申请软件工程、数据工程还是系统开发岗位，LeetCode（力扣）上的刷题训练几乎成了每个留学生求职路上的标配。尤其是在面试准备初期，如何高效地刷题、系统地总结，是很多人忽略却非常关键的一步。 力扣上的题目按照难度分为简单、中等和困难三类。对于刚开始刷题的同学来说，建议先从简单题入手，把基本的题型刷顺，比如数组、链表、哈希表、栈与队列等。这些题看起来基础，但正是后续高频题的核心组成部分。一开始不必追求速度，而要注重理解题意和代码实现的过程。比如一道数组题，除了写出结果，更要搞清楚为什么这么做、有没有更好的思路、复杂度是多少。真正掌握后再进入中等题练习。 刷题不是盲目数量堆积，更不是比谁刷得多，而是要分类总结、形成自己的知识体系。建议用Notion或OneNote把做过的题按数据结构或算法类型整理好，例如“二分查找合集”、“滑动窗口套路”、“DFS与回溯”。每类题型中选3~5道典型题重复做，熟能生巧。很多题表面不同，但实质解法类似，归类复盘可以大大减少备考时间。 LeetCode上的高频面试题非常值得重点练。平台本身有公司标签，比如“Amazon 高频”、“Google 热门”等，可以根据你投递的公司进行有针对性的训练。此外，每家公司可能有自己偏好的题型，比如Meta偏爱图论与并查集，TikTok喜欢考双指针和滑动窗口。结合目标公司特点，重点突破能更有效提升命中率。 很多同学刷题陷入“题不会写就看题解，写出来就过”的误区，这样容易形成假象，觉得自己掌握了，其实一脱离提示就写不出来。建议每道题不借助提示自己思考20分钟以上，再看解析，并立刻手动敲出代码。第二天回头再写一遍，看能否完全独立实现。对于难题，不会也不必强求，关键是挑选那些考点清晰、覆盖常见场景的题反复练习。 力扣不是万能的，但它是应对技术面试最直接、最有效的工具之一。通过刷题建立算法基础，再结合项目经验和系统设计练习，才能在面试中真正脱颖而出。对于希望拿到北美IT岗位的留学生来说，刷题不仅是一种训练方式，更是一场持久战，重在坚持与策略并行。