北美找工指南：留学生如何在IT行业脱颖而出

在北美读IT相关专业的留学生，几乎都绕不过“大厂实习”这个话题。 无论是在校生还是准备毕业找全职的人，一段像样的大厂实习经历，能在简历上起到立竿见影的效果。 它不只是一个加分项，更像是一块敲门砖，让你在一堆申请者中被看到。 但进大厂的过程并不轻松。 每年秋季，大多数科技公司就会陆续开放来年夏天的实习岗位，有些公司甚至在八月底就已经开始收申请。 很多同学刚开学没多久就得开始准备投简历、刷题、做OA。 要是再晚一点，热门岗位很可能就已经招满。 申请渠道一般有三种：官网网申、内推、校招活动。 对留学生来说，内推往往是最有效的方式，尤其是有人愿意为你说几句话、把简历递到招聘经理手上，机会会大很多。 不过，光有内推还不够。 技术面试通常少不了算法题，尤其是LeetCode高频题。 几乎每个公司都会考察基本的数据结构和算法能力，从简单的数组处理到复杂的图遍历、动态规划题，准备时间短的人基本只能靠运气。 建议至少提前两三个月开始刷题，每天保持节奏，有计划地突破不同类型的题目。 同时，项目经历也不能忽视，如果能在简历里展示出对技术的深入理解和实际应用，会大大加分。 进了大厂之后，最大的收获不是光鲜的头衔或者每小时五六十刀的薪资，而是你会真正见识到大型团队是怎么协作、怎么做项目管理的。 和一群水平都不低的人一起工作，不断被挑战、被激励，这种成长是别处难得的。 很多同学实习结束时会收到return offer，那时候秋招就能轻松很多，不用再跟人拼命抢面试机会。 除此之外，大厂实习还有一个特别现实的好处：给后续跳槽或者申请其他公司增加说服力。 很多面试官看到你实习过FAANG或者类似的公司，会直接认为你“至少有一定的标准”，这比你自己讲十分钟项目经历还管用。 说到底，大厂实习不是唯一的路，但确实是一条比较稳的路。 如果有机会，一定值得努力去争取。 提早准备、别怕拒信、不断优化自己，时间到了，机会自然会出现。

Square（现称Block）是一家在金融科技领域非常有影响力的公司。 它的产品涉及支付、数据、硬件和加密货币，对技术背景扎实的留学生来说，是理想的求职目标。 相比盲投，能通过内推进入Square的流程，通常能提高被邀请面试的几率，也更容易被招聘团队注意到。 想找内推，第一步就是把目标岗位定下来。 可以先去Block官网或者LinkedIn看一下目前有哪些职位开放，比如软件开发、数据分析、产品设计等。 如果看中哪个岗位，就要研究它的要求，把自己的简历往那个方向靠。 比如岗位写着要熟悉React或SQL，就尽量在简历里体现相关项目，最好用具体数字说明成果，比如“帮助团队优化查询逻辑，效率提升30%”。 岗位选好之后，就可以去找内推人。 LinkedIn是最好用的工具之一。 直接搜Square，然后筛选学校校友或者背景相似的人。 有时候同校或者同专业的人更容易回信息。 发消息不要太长，直接说清楚你是哪个学校的学生，现在在找什么类型的岗位，对这个公司比较感兴趣，想了解一下有没有内推的可能。 语气自然一点就行，不用太官方。 最好还能附上简历链接或者PDF文件，方便对方快速了解你是谁。 如果学校有校友活动或者公司宣讲，也一定要去参加。 这类场合其实很适合和公司员工建立初步联系，聊得好的话后续发邮件跟进也更有回应机会。 有时候一场小小的交流就能带来一个不错的机会。 被内推之后，也不能掉以轻心。 HR可能会根据简历和推荐人反馈一起评估候选人，所以在被推荐之前，最好再检查一遍自己的简历、LinkedIn和作品集，确认信息准确、内容清晰。 准备工作做得越细，成功几率越大。 说到底，内推就是一个人际+实力结合的过程。 只要方向明确，材料准备充分，沟通得体，机会是能争取到的。 留学生在找实习这条路上确实会遇到挑战，但方法对了，慢慢推进，每一步都算数。

亚麻 OA 面经是许多在北美求职的技术候选人非常关注的话题，尤其是申请亚马逊 SDE（软件开发工程师）岗位的同学。根据近期的亚麻 OA 面经总结，整个流程主要分为三大模块：两道算法题、一个 Work Simulation，以及一个行为题环节。算法题一般难度为中等偏上，常见题型包括哈希表处理、滑动窗口、二叉树遍历与堆排序等。有面经提到考过“Minimum Window Substring”或“Rearrange String k Distance Apart”等 LeetCode 高频题，因此提前刷题准备仍然是核心策略。很多同学反映，第二题通常比第一题难一些，需要时间管理得当。 Work Simulation 是基于亚马逊的 Leadership Principles 出题的，常见情境包括如何在项目中处理与同事意见不一致的情况、如何在时间紧迫时保证质量、或如何发现并修复生产环境中的问题。根据亚麻 OA 面经，这部分评分较为隐性，但不容小觑，建议熟悉每条领导力原则，结合真实项目经验去思考。 行为题部分通过视频录制或文本选择方式考察沟通能力和团队协作能力。根据一些成功上岸者的面经反馈，问题通常集中在 conflict resolution、ownership 和 deliver results 等维度，用 STAR 模型来组织答案能显著提升表达清晰度。 整体而言，亚麻 OA 面经显示，准备过程中一定要注重实战演练，模拟真实考试环境。同时建议加入刷题小组、互相分享面经内容和错题反思。设备和网络也要提前测试好，避免因为技术问题影响表现。认真对待 OA 是进入 Amazon 技术岗的重要门槛，一旦通过，后续流程也会更顺利。