现在的求职市场，限制真的太多了！
只有Senior吃香
谁说社招比校招简单？谁说社招机会比校招多？现实是除了Senior及以上水平，底下的求职者都很难：
1yoe大厂被裁, 面邀比例1/200，仍未上岸；
转码找工9个月，已经打算回国了；

面过Google和J.P.Morgan，但都被降Level；
无身份问题，1yoe大厂被雷找了一年半，还在找；
同大厂背景，面了两年0OFFER；
2yoe后端，投了3、400个岗，入职4线厂……
专业也分三六九等
不止在职，在校也是困难重重，有人就在学历上遇到了门槛：PhD学位仿佛成了各家公司优先选拔条件，即便仅是个开发类岗位，并不涉及research相关工作。
图片源自Blind，版权归发帖人所有
此言非虚，早在Google内部，已经流行了很久所谓的“专业鄙视链”：
Google的专业鄙视链
工程、数学、应用物理、材料科学和AeroAstro是第一优先级，CS、生物信息学和其他物理科学处于第二优先级。
当然这并非是Google所有组的要求，至于为什么这么设定，有人表示：某些领域，研究思维会更有助于工作，且他们能更好的解决各种潜在工程问题。
图片源自Blind，版权归发帖人所有
所以现在招聘市场还有多少奇葩事？
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为了防止专业歧视，所以……
你有张良计，我有过墙梯，再严格的招聘要求，敌不过现在求职者急迫的心情。
如何 对抗 “专业鄙视链”
社招的求职者：可以在简历制作时把edu放最后，优先让HR看过往工作经历，并根据岗位特点进行过往经历“定制”，弱化edu的影响。
校招的求职者：HR会首先关注毕业时间，
所以后移edu的方法显然不适用，因此要加重项目经历的
比重
以及
“匹配度”
，强项更强，弥补弱项。

免费沟通了解
当下如何规避“求职陷阱”
GOVALLEY
”
除了学历，当下求职还有哪些陷阱？
岗位难得，如何规避求职陷阱？
可见，如果大家教育经历不占优，那么就需要在其他项上，比如工作经历、实习经历上多使劲儿——殊途同归，无论在校还是在职。
简历里应该如何展现优势
就目前情况而言，纵然选拔条件刁钻，说到底也只是体现了公司对求职者所具备技能的严苛评判，一切均围绕着与组/岗位的匹配，谁能直接上手干活谁就有入选的优势。
 评判标准一：公司/项目名气 
大企业的名气或者小企业的项目质量(技术栈，impact等)，这两个排序肯定还是大企业的名气，如果大企业拿不下，那中小企业的硬核工业技术栈的应用也可以。
 评判标准二：项目数量 
简历里最少要有5个相关项目（可重3轻2）。
 评判标准三：项目是否具有工业属性 
项目方向和目标岗位方向必须完全一致；项目具备比较大的规模；项目比较完整，使用技术栈是行业主流，其中的技术具备一定深度；经历描述采用STAR原则。
免费评估指导
求职现阶段，反馈不理想怎么办
GOVALLEY
”
评估当下的求职能力，是否过关？
投递迟迟没有反馈，到底为何？

这样说大家可能没有深刻的概念，所以用直通硅谷学员的简历做对照，可见经过调整后的简历整体上要比之前丰富了很多。
图片源自直通硅谷学员简历修改前-后
那么这样的一份简历，是如何实现内容填充的呢？我们是这样指导学员的：
后端学员：Meta实习经验，项目工业性不足
匹配backend方向的mentor，做分布式系统的应用，多用中间组件，主要在系统设计和性能提升方面带学员做些实践。另外在功能中设置cloud/big data computing的应用场景加入进去。
着重关注后台的更高级一些的高并发，多线程，分布式，系统性能问题的解决。
DSA/DA学员：小厂实习经验，项目不精
优先匹配DSA/DA方向的mentor，导师一方面对于学员原本的intern经历进行deep explore，深入了解后助其进行项目加工，让经历往DSA/DA方向靠近。
另外，带着学员做DSA/DA方向比较工业化的project，充分展示数据能力在business-related的场景的应用，提升简历竞争力。
直通硅谷定制化项目
与网上流传的PTA形式不同！
项目深度上，800+导师都是大厂在职且很资深的面试官，公司里面在做的项目方向都是和同学要选的细分track完全一致，他会手把手来带学员做偏工业化的项目，保证整个项目的深度，除了通过1v1线上直播授课的方式，线下也会再布置项目实践任务，有问题可以直接联系到导师为学员解答。
关于背调，直通硅谷定制化项目是可以顺利完成背调的，因此大家不必担心！
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作者：直通硅谷  公众号：直通硅谷订阅号
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封面：From Wikimedia Commons, the free media repository
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