爆炸君北美生活大爆炸2022-07-26 19:41发表于北京
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最近，谷歌微软宣布Hiring Freeze/Slow，一时间求职者哀嚎一片，惴惴不安。
不过，大厂们也很“打脸”。就在前天，谷歌前脚宣布了招聘冻结，后脚就提前放出了2023年的实习岗！
还有最令人“疑惑”的微软，在24小时之内连续放了3-4K个CS/Data岗，让人不禁猜想：嘴上说着不招聘了，暗地里却还在偷偷抢人才？
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不过，从各大招聘网站上来看，其实放岗的不止一两家，很多科技公司最近都在提前放岗秋招，甚至是还有补录春招的，比如领英、Adobe、亚马逊等等：
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那么缓招下，到底有多少公司还在招聘？
CS/Data岗的机会都在哪？？
北美科技岗位缓招后汇总表
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最近，不少公司招聘放缓，北美大厂对于候选人的面试标准也只增不减，不少人都在担忧：是不是真的很难上岸了？
其实，往往最困难的时刻也是机会涌现的时刻，在其他人纷纷打退堂鼓，知难而退的时候，那些不放弃的实力选手，就会更容易上岸！
来看看近期北美的华人，都拿到了什么offer？
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如果你的Data简历，拿不到秋招面试👇
重磅 | 北美Data岗
2022夏招/秋招简历修改
    主讲人：Zoil
  • 前Wish数据科学主管+面试官
  • 前eBay数据分析组负责人
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  • 一线公司Data简历评判标准
  • 熟知Data简历书写中易忽略的地方
  • 根据具体Data求职方向修改简历
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如果你不了解2022Data岗求职趋势👇
重磅 | 缓招？停招？大厂面试官
解读秋招形势与面试攻略
    主讲人：Logan老师
  • 现任知名流媒体公司Senior Machine Learning Engineer、面试官
  • 曾任职于Apple，专攻Fraud Detection领域
    你将可以了解：
  • 2022Data岗位细分及职业前景
  • 大厂Data岗招聘有哪些新趋势
  • 如何高效进行Data岗求职准备
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如果你想提前练习大厂面试流程👇
直播 | 数据岗秋招
Case Study模拟面试
    主讲人：Chow老师
  • 现任一线科技大厂数据科学家、面试官
  • 深耕工业界多年，常年参与公司招聘，具有丰富的面试官经历
    你将可以了解：
  • 科技公司Case Study仿真模拟面试
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CS岗求职专场
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如果你的CS简历，拿不到面试👇
重磅 | 秋招CS岗大厂通关简历修改
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    主讲人：王老师
  • Intel资深架构师、面试官

  • 具有丰富简历修改、模拟面试等CS教学经验
    你将可以了解：
  • 面试官直播修改SDE简历
  • 科技大厂的简历评判标准
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如果你想专项练习BQ面试👇
直播 | BQ面试准备攻略
与领导力准则16条
主讲人：Frank老师
  • Amazon前资深软件工程师、面试官，目前任职于知名金融科技公司，
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  • 面试官对BQ问题的考察重点有哪些？
  • BQ面试中应该如何切中领导力准则？
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如果你想求职FLAG级别大厂👇
直播 | 谷歌级别全流程模拟面试
    主讲人：Tommy老师
  • 现任一线大厂资深软件工程师、面试官
  • 曾在Snapchat等多家明星独角兽及一线大厂任职
  • 具有丰富的行业阅历和求职经验。
    讲座大纲：
  • 现场还原一线大厂SDE岗面试流程
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为了帮助同学们彻底摆脱“一面难求”的困境，能在求职路上事半功倍，本期课程将以实战为导向，将有硅谷、华尔街的一线导师，手把手带你完成10+个工业界项目，做完就能直接搬上简历！
10+优质项目有哪些
课程前中期你将学习两个基础项目：
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银行用户预测与分析
本项目以用户银行数据信息为例，带领学员应用多种监督学习模型(例如逻辑回归，随机森林)对银行用户流失进行预测和分析。
同时，进一步分析影响流失的关键因素，为提高用户留存做出更好的商业决策。
通过本项目，您将学到如何使用Pandas做数据探索、数据分析、数据预处理，以及如何通过Sklearn使用机器学习模型。
电商平台用户评价分析
随着互联网的兴起，用户也越来越愿意表达自己的想法。
在本项目中，我们会使用机器学习的方法来分析某知名电商的用户评价数据，从文本中发现一些隐含信息和内在联系，进而在未来使用这些信息来帮助我们解决一些商业问题，如提高转化率。
通过本项目，您可以掌握TFIDF、PCA、Python、K-means聚类算法、自然语言处理等知识。
课程后期，同学们可以根据自己不同的求职兴趣方向，选择完成DS/DE 或 BA/DA track的对应项目。
时间允许、有能力的同学，也完全可以两个track同时学习！
如果选择DS/DE track，你将学习：
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旧金山犯罪数据分析和预警
本项目以旧金山地区犯罪数据为例，带领学员建立从数据采集、清洗、存储、分析的一整套数据分析的工作流。
通过对于不同地区犯罪数据，天气数据的分析和建模，建立可能的犯罪事件预测机制。
通过本项目，您能了解到Spark RDD、Spark SQL、OLAP、回归分析、Data Pipeline等数据科学家常用知识与工具。
Netflix电影数据分析和推荐系统
推荐系统是互联网公司的现金奶牛。Google、Netflix、Uber、Airbnb、Pinterest等公司都需要拥有推荐系统的设计与开发能力的人才。
本项目以Netflix电影数据为训练数据，带领学员掌握主流的推荐系统的算法。
通过本项目，您能并熟练使用Spark Machine Learning Pipeline建立自己的协同过滤算法，并部署推荐系统到生产型环境。
Google Gstore销售预测
与市场分析
Kaggle比赛是每一个DS/DA的炼金石，能够在Kaggle比赛中取得好的排名，是自我能力的最佳体现，也是公司判断人才非常重要的标准。
在本期课程中，我们以Google Gstore销售预测为范例，带领同学们熟练运用业界常用的LGBM, PyTorch DeepModel来实现自己的算法，帮助同学们熟悉Kaggle比赛中常用的打法，并且在Kaggle比赛中取得好的名次。
基于Auto-Encoder-Decoder
的电影推荐
随着深度学习技术的飞速发展，越来越多的互联网公司开始在推荐系统中使用深度学习。
本项目以深度学习模型Auto-Encoder-Decoder网络为基础，以IMDB电影数据为训练数据，使用TensorFlow建立Auto-Encoder-Decoder模型。通过模型提取用户及电影特征，最终实现电影的自动推荐。
基于LSTM的股票大盘指数预测
时间序列（Time Series）是我们在日常生活和社会工作中十分常见的一种数据，它是通过将一系列时间点上的观测值按等时间间隔测量来获取的数据集合。
本项目以LSTM为基础，以股票数据作为训练数据，带您通过TensorFlow，建立时间序列数据分析的深度学习模型。最终实现个股的伴随时间的未来变化趋势，以及对应的大盘指数的变化预测和分析。
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如果选择BA/DA track，你将学习：
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纽约出租车数据
与股市走向关系分析
随着计算机技术的提高，我们现在很容易从不相关的数据中挖掘出隐藏的信息。这里，我们将遵循相同的思路，分析研究纽约出租车和股市的关系。看似纷繁复杂的纽约交通是否隐藏着有趣的信息呢？
在大作业的实战中，同学们将会运用之前学习过的所有知识来合理探索数据，包括商业问题的数据化，提出合理问题，并对数据进行归纳整理，选择合理统计模型，验证猜想。
E-Commerce营销策略优化
电子商务的发展已经如日中天。早在2017年，全球零售电子商务营业额达到了2.290万亿美元，约占零售总额的10.1%。
在本项目中，同学会通过分析某知名电商网站销量和产品信息，系统化的学习个性化设计，新顾客吸引与鼓励顾客再购物方法，商业推销途径优化，然后建立一个网页产品销量预测模型。
数据可视化
与Tableau应用举例
“一图胜千言”。如何利用可视化来理解和沟通数据已经成为现代数据分析不可或缺的能力。
在本项目中， 我们将一起学习可视化的基本原理和最佳实践，用Tableau对其经典数据集Global Superstore Retail Data做探索性数据分析和汇报总结。
同时还会使用Matplotlib, Seaborn and Pandas实现Python数据可视化分析。
数据异常检测与处理
电商业、Fintech业在疫情期间蓬勃发展，也伴随着越来越多的欺诈风险和金钱损失。
因此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。
Fintech用户信用评级建模分析
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。
本项目将利用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。
除此之外，为了更好地帮助基础薄弱的同学们掌握学习数据知识，能够更好地在秋招中求职，本期课程数量仍是105+节，将继续延续广受好评的——
Python入门课 & 基础加强课
以及项目辅导课
入学后你将参与分班教学，如果你对：
Python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
✓
2022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
课程还有4大亮点
1
30+节编程课-扎实你的面试能力!
2
分track教学-与工业界接轨的项目
3
谷歌/麦肯锡师资团队做你后盾!
4
免费1对1求职服务（简历修改/模拟面试）
现在，这么棒的课要在
8月4日 美西时间 7PM
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软件工程师旗舰核心课程
本 期 亮 点
课程全面升级
1门课 = 5个月内容！！
为了帮助大家全面备战大厂招聘，本期课程将在3个月正式课程的基础上：
1个月基础加强课程
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概率与抽样专项辅导课
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内容加料！含金量翻番！报名1门课程即可收获5个月课程内容！全方位提升求职硬实力！
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1个月免费基础加强课程中，你将从编程语言和基础算法学起。我们会带您在课上一起写代码、调试，帮助您快速入门，消除编程恐惧感。
在1个月免费Database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。还可以详细了解：
  • DBMS的基本设计逻辑与概念
  • DBMS的具体内部实现

  • 建立DBMS概念与实现的系统化理解
  • 提升数据领域技术发展和应用的理解
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大厂面试官直播教学
谁用谁知道的科学训练法
想进竞争激烈的一线科技公司？面试中算法关是考察的重中之重！
来Offer的课程采取直播互动授课，任课老师都有在谷歌、Meta等一线公司做面试官的经验！
来Offer学员算法之所以这么扎实，少不了老师们精心研制的【举一反三】训练法！
此外，来Offer还有独家面试题库 ——LaiCode！里面700多道题，都是老师们根据自己多年在一线公司做面试官的经验，精心设计和挑选出的经典高频面试题目。
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免费转专业基础训练营
害怕基础弱？上课跟不上？
没关系，我们会因材施教！
针对如EE/ME/CE等转专业的学员
本课程提供1个月的免费基础加强课程，加强coding基本功和Debug技巧，帮助你摆脱初学编程的恐惧感。在来Offer已公开和暂未公开的offer榜数据里，约38%来自CS专业，62%来自转专业同学。
对于已经有一定CS基础的同学
老师将带你从工业/实际操作的层面，重新“刷新”你对于算法、数据结构、程序语言等概念的理解。教学中结合实际动手coding，真正地将你培养成工业界所需要的人才。
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强大的内推系统
在北美求职，内推是拿到面试的最高效方式！
凭借着遍布全美一线公司的华人校友关系网，和在工业界的良好offer口碑。目前，我们已和Uber、阿里巴巴等公司的招聘团队达成官方岗位直推合作！同时，我们还提供中美60+顶尖公司的内推资源！！
这些资源都能在来Offer独家内推平台LaiTalent上获得。LaiTalent仅对所有来Offer学员开放！
（LaiTalent网站截屏）
与此同时，我们还为上岸学员建立了来Offer校友内推群，为所有学员提供免费的职业生涯晋升/内推资源置换平台！
来Offer校友群内容
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50%理论课 + 50%实战课
来Offer从不培养“刷题的机器”，而是将每位学员打造成真正合格的未来尖端人才，这样才能在职场之路上越走越远。
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1对1简历修改
模拟面试+高效答疑
无限次1v1简历修改
老师们会为每位同学修改简历，并培训同学对简历中各项内容的英文描述能力。
每一次的简历修改，老师都会针对学生的简历内容进行评分及中英文feedback，直到学员的简历“ready to go”，
无限次1v1模拟面试
来Offer的老师均拥有多年在硅谷一线公司担任面试官的经验，无论是常规的behavior question，还是专业技术问题，都能帮你逐一攻破。
每一次的模拟面试，老师都会针对学生的各项表现进行打分和评价，并记录在LMS学习系统中。
高效答疑Q&A Board
在为期3个月的培训方案进行中，学员将拥有3位班主任老师及本期所有主讲老师的邮箱、电话和微信联系方式。以及专为学员设计的Q&A答疑平台的使用权限。
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独家课程学习监督课程
来Offer关心每一位学生的学习进度与成长。
由来Offer独家研发的LMS课程系统，将统计每一位学员的综合出勤率、作业情况和考试情况。
通过数据报告，老师们可以及时发现不小心“掉队”的小伙伴，并立刻联系他们，帮助他们解决学习上困难，保证每个学员都能高质、高效地完成课程。
（LaiOffer LMS系统截图）
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将在8月18日 7PM
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