震惊！北美科技岗的上岸机会
已经达到近两年来的巅峰
有将近36万空缺！
其中，招人难、科技人才短缺！
已经成为头部大厂的普遍问题
比如，Meta（原Facebook）不久前泄露的内部文件就指出，公司正在遭遇严重的用人荒，根本招不到足够的CS/Data人才来搭建CEO扎克伯格的元宇宙蓝图！
还有很多正在转型Fintech的老牌金融、咨询公司，也纷纷表示招聘科技人才，是首要的目标！
这不，领英上随手一搜，就有几万个待招软件工程师/数据岗位！Senior、Entry都有！
那么，北美华人跳槽科技大厂
究竟如何才能成功？
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#1 软件工程师—
跨行业跳槽，
拿下FLAG offer并不难！
想要跳槽大厂Data岗，请下滑！
Marvin同学
多年硬件公司经验，今年跨行跳槽

斩获亚麻/谷歌/脸书/Uber等SDE offer
以前我以为，大厂难进就是因为Tech Interview难度大。所以只需要把题做出来，就能稳拿offer。

但其实，对于有经验的候选人来说，大厂对于你的期待已经不仅仅局限于技术：
你与面试官的交流过程，可能比你以为得更加重要。
比如：如何让自己在面试时，一边与面试官交流一边解题？如何让自己在BQ面试中，比年轻热情的应届生表现更好？这些都是在职跳槽选手，特别容易忽略的点。
在斩获了6个FLAG级别大厂的SDE offer后，我也总结出了一套十分适用于在职跳槽人士的学习、求职技巧，愿意与你分享......
想知道Marvin同学：
是如何斩6大公司SDE岗offer的？
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#2 数据岗跳槽：
了解面试官心理，就成功一半
Wu同学
本科非数据背景

转行Data后，近期跳槽成功

斩获脸书Data Engineer全职offer
作为转行选手，我的经历可以说是非常丰富了。
从早年New Grad求职，到现在成功跳槽脸书，我有很多tips想要和大家分享。 
保证硬实力，了解面试官心理，
是跳槽求职的关键点。无论是你的coding水平，还是BQ等行为面试技巧，这些都是进入头部大厂之前必须
千锤百炼的内容。
在之前的工作中，我曾做过面试官，深谙大厂招聘环节的奥秘，所以此次跳槽成功，我也是势在必得......
想知道Wu同学：
是如何斩获FB数据岗offer的？
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求职Data的小伙伴请下滑
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福利2
最新CS/Data职位每日推送！
入群后的小伙伴，除了可以分别领取到CS、Data岗位汇总表之外，每日还可额外收到当天的职位推送，附带申请入口，大厂最新招聘消息一网打尽！
往期每日岗位速递
03
CS/Data岗位1v1免费简历评估!
每日入群的前10名，还能得到专业求职顾问免费评估简历的机会！入群后，小伙伴们只要添加群主，并带着自己的简历和老师就可以进行1v1评估！
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精品求职课免费听！
最后，我们在本期活动中还安排了CS、Data岗精品求职课程的免费试听名额！以上讲座的面试官老师均在该课程中参与授课！
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本期赠送1个月Database免费课程
+ 概率与抽样专项辅导
本期课程将延续“1+3+1”课程体系：在原先1个月基础加强班+3个月正式课的基础上，将提供：
1个月免费Database系统知识拔高课程
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凡是报名本期来Offer【软件工程师旗舰核心课程】，并坚持连续12周完成课程训练任务的同学，均可免费获得！
在该数据库课程中，你将可以学习到数据结构，算法，计算机组成，编译原理，分布式系统，并行计算等相关知识。
此外，本课程还有多重优势

助你斩获心仪offer！
  • 中美科技公司高管、面试官直播授课，完全按照一线科技大公司面试标准培训！
  • 课程富含：50% CS理论基础 + 50%线上动手编程，突破面试不会动手，做不出新题变种的常见“毛病”！
  • 举一反三体系，一个知识点用三道题为你详细解析：一道基础题+一道变种题+一道面试热门题；
  • 对CS零基础的学生，提供 1个月编程基础加强训练课！
  • 针对工程师面试中的薄弱环节——行为面试（Behavior Interview）专门打造【BQ课程】，详细讲解如何进行BQ准备等。
  • 简历修改、模拟面试、独家内推....等一站式求职服务！
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新增 Python入门课 & 项目辅导课
105+节课！分班教学
为了更好的帮助基础薄弱的同学学习数据知识，本期课程我们在原先90节正式课的基础上，特别添加了4+节Python入门课、8+节基础加强课，以及5节项目指导课，由一线公司老师亲手带你完成项目，课程总数达到105+节！
入学后你将参与分班教学，如果你对：
Python编程基础
高斯分布
贝叶斯定理
中心极限定理
最大似然估计
等数据岗必备求职知识还不太了解，那么本期的基础加强训练课将帮助你解决这些问题，建立好知识框架。让基础薄弱的同学在上正式课之前就夯实基础！
你将可以在基础加强课中学习到:
  • 概率与统计基础知识及理论
  • 机器学习理论基础
  • 2021年数据岗招聘常见面试题
  • Python入门理论及项目(基本数据类型,列表,元组与字符串, 函数,数据科学必备类库等)
除此之外，
为帮助同学们高效学习数据岗必会知识
课程结构将更具求职针对性
本期课程将以实战求职为导向，将数据岗求职重点知识进行浓缩整合，保障授课内容更加贴合实战面试考察内容，课程设置更加紧凑高效。
在课程中，来自工业界的资深导师将对面试中的常考/必考题进行更加深入地讲解。带你你吃透重点知识的背后原理，掌握举一反三的能力，轻松应对面试中的变形题与高阶题。
更有本期亮点项目
助力Data岗求职
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01
Anomaly Detection 
数据异常检测与处理
电商业、Fintech业在疫情期间蓬勃发展，但在订单、业务增加的同时，也伴随着越来越多的欺诈风险和金钱损失。
如何在海量数据中有效的鉴别少量欺诈交易，降低损失，而维持较好的客户体验，是各大公司艰巨的挑战。
在本项目中，我们将一起分析处理某知名电商交易数据，通过系统的洞察数据中关联/模式，建立完整机器学习解决方案，基于数据给出切实可行的商业建议，最小化企业欺诈损失。
完成这个项目，将帮助你求职以下热门公司：
02
Fintech用户信用评级
建模分析与金融风险控制
数据挖掘和数据分析是互联网金融风险控制中最重要的一环。在大数据时代，银行和互联网金融公司在控制金融风险上进行了大量的投入。在过去的几年，大量的小型借贷，P2P公司所面临的金融风险成为了其成长的魔咒。
但是在国外，P2P的鼻祖Lending Club，在国内，阿里金融都能够做到较好地控制小贷风险。这些公司通过海量庞杂的数据，建立完善的风险评估系统，对用户做好信用评级来降低自身风险。
本项目就是利用LendingClub的实际案例，帮助同学学习互联网金融公司及传统银行怎样通过分析，建模来融合多维，多来源的数据，区分正常用户和欺诈用户，降低贷款风险。

在项目结束后，同学可以独立完成数据的特征挖掘，能够自己动手开发基于机器学习的金融分析模型，能够熟练掌握各种分类算法，并且可以用业界数据解决任何互联网金融或银行的实际问题。
完成这个项目，将帮助你求职以下热门公司：
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除此之外还有4大课程亮点
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  • 30节编程课，扎实你的面试能力！

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