北美找工作之简历修改

在北美找工作，内推确实能帮上大忙。 我身边不少朋友就是靠内推找到理想工作的，这比自己在网上投简历要靠谱得多。 首先说说内推为什么管用。 大公司的HR每天要看几百份简历，很多投递的申请可能根本没人看。 但如果有内部员工帮你递简历，情况就完全不同了。 我认识的一个在谷歌工作的朋友说，他们组最近招人，HR特意嘱咐要先看内推的简历。 这不是特例，很多科技公司都是这么操作的。 内推最大的好处是能让你的简历被真人看到。 去年我帮一个学弟内推亚马逊，他后来告诉我，同样的简历他自己网申了三次都没回音，但内推后一周就收到了面试邀请。 这中间的差别就在于有没有人帮你递简历。 不过要注意，内推也不是万能的。 我见过有人以为找到内推就万事大吉，结果面试时表现太差还是被刷下来了。 内推只能帮你争取到面试机会，能不能拿下工作还得看真本事。 就像我那个进亚马逊的学弟，他本身技术就很扎实，内推只是帮他跳过了简历筛选这一关。 找内推的方法其实挺多的。 LinkedIn上礼貌地联系校友是最常见的，参加行业活动认识人也管用。 关键是要真诚，不能一上来就让人家帮忙内推。 最好先建立些联系，让对方了解你的能力和为人。 说到底，内推就是个敲门砖。 它能帮你打开机会的大门，但能不能走进去还得靠自己的实力。 在北美找工作，内推+实力才是最稳妥的组合。

BG：Cornell University 专业：Computer Science GPA：3.15 今天想和大家分享一下我的北美求职经历，从大学毕业到最后拿到工作 offer 的全过程，希望可以给大家一些帮助。 我虽然是CS专业，但我不算是那种从小就编程的“天才”，刚进入大学时我对编程一点儿兴趣都没有，我就只是觉得CS专业在美国相对比较好找工作，所以就选了这个专业。所以在整个大学期间，我的编程能力一直停留在很基础的编程语言上(就会Java)，而且一直都是应付考试、做项目的水平，跟真正的“开发工程师”还差得很远呢。 但反观我的同学来说，他们大部分同学都有很扎实的算法基础和丰富的项目经验，而我当时只知道一些基础的编程知识，感觉自己远远落后于他们。为了弥补差距，我决定从头开始，补充基础知识，并尽量积累项目经验。 虽然我只会基础的编程语言，但还好我跟教授关系比较好，所以我参加了不少学校的project，在这些项目中，虽然没有涉及很硬核的技术栈，但我有积累到实际的编程经验。除此之外，我还报名参加了LeetCode的刷题活动，挑战各种算法题，虽然最开始刷得非常慢，但慢慢地，我开始理解算法的精髓。 为了让自己更加接近“真实开发”，我开始参与一些开源项目，在这里我学到了很多真实的开发技巧，懂得了如何团队合作和如何使用Git等开发工具。此外，我还在暑期争取到了一个和专业相关的实习机会，尽管不是顶级的公司，但却让我在实践中了解了公司的开发流程和工作环境。 在北美求职的整个过程我还是比较顺利的，我很幸运地拿到了Amazon、Meta的面试，我经历了2种不同的面试环节。由于我没有强大的项目背景，刚开始的技术面试非常有挑战性，很多面试官直接给我出了很难的算法题。通过几轮的面试后，我逐渐发现了自己的不足之处，尤其是在算法题和系统设计方面，这些环节是大厂的标准面试流程，能否熟练应对直接决定了是否能进入下一轮。 为此我开始精心准备面试，首先肯定是要刷题的，我的重心都在LeetCode上，做题过程中一定要总结规律，形成自己的解题思路，就算拿着模板也一定要会改。对于系统设计来说，这部分内容相对难度较高，尤其是对于像我这样没有过多工作经验的人。幸好，我在一些网络课程中学习了系统设计的基础知识，并且反复跟同学和导师讨论案例，逐步提升了自己的设计能力。 我面Meta一共是三轮，其中有两轮是技术面，最后一轮是行为面试。每一轮面试的题目都不轻松，尤其是在算法部分，虽然很多题目都有难度，但好在我知道我算法比较薄弱，有专门加强算法，所以还算比较顺利的，有遇到变种题，所以在大概三个月的求职和面试过程中，我终于收到了Meta的offer。收到offer的那一刻，我的心情非常复杂，既兴奋又感慨。从最初的迷茫到最后拿到Offer，整个过程充满了挑战和努力，也让我更加清晰地认识到自己的优点和不足。

近年来，人工智能迅速发展，几乎渗透到各行各业。从推荐算法到自动驾驶，从图像识别到聊天机器人，AI 工程师成了许多人梦寐以求的职业。不仅前景广阔、挑战性强，而且薪资也普遍高于传统技术岗位。 如何成为 AI 工程师 第一步是掌握基础编程能力。Python 是 AI 领域的主力语言，它语法简单、生态完善，是初学者的首选。你需要熟练掌握变量、循环、函数、类等基本概念，并了解 NumPy、Pandas、Matplotlib 等基础工具库。 第二步是建立数学和算法基础。AI 工程师不是数学家，但线性代数、概率论、微积分是不可或缺的工具，尤其是矩阵运算、梯度下降、概率分布等知识。在实践中，这些数学工具帮助你理解模型背后的逻辑，而不是仅仅“调包”。 第三步是系统性地学习机器学习与深度学习知识。你可以从监督学习、无监督学习、模型评估等核心概念入手，再逐步深入神经网络、卷积网络（CNN）、循环网络（RNN）等深度学习结构。常用框架如 Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 都需要上手操作，了解基本用法和原理。 第四步是动手做项目。你可以从 Kaggle 等平台寻找数据集，尝试做分类、预测、生成类项目。项目不需要复杂，但要完整，包括数据清洗、特征工程、建模、调参、结果分析。项目是你真正理解知识的过程，也是求职时展示能力的最好方式。 第五步是构建作品集和提升沟通能力。在 GitHub 上上传你的代码，在 LinkedIn 上写清楚你的经历，甚至写一篇博客讲解你做过的项目。很多公司不只看学历，更看你能否清晰地表达技术细节，能否用代码解决真实问题。 如果你目标是成为 AI 工程师，也可以选择在某个垂直方向深入，比如自然语言处理（NLP）、计算机视觉、强化学习等。这些都是应用非常广泛的 AI 分支，积累足够深度后更具差异化竞争力。 总结 成为 AI 工程师的路径并不是遥不可及。它需要你掌握基础技能、具备技术思维，并不断通过项目打磨实践经验。只要肯坚持，你也可以站在人工智能的前沿，解决真实世界的问题，创造属于自己的技术价值。