学员故事

首先因为原生家庭的原因，因此个人留美意愿强烈，其次在本科期间也自学了一段时间Python，对于Financial想转行编程的小白来说反馈性很强，能让我有动力去学习新的知识。因此在Master时期正式开始了我的java编程学习之路。 2023年2月，我开始了Java的学习，不过当时学习不够系统化，导致进度很慢，并且刚开始学习时真的很吃力，虽然说有一点Python的基础，但是转Java后也相当于重新开始了。 2023年5月，在月初的时候艰难地学习完了“算法与Java数据结构面试”这项课程，期间的课程量大到对于当时的我来说学起来非常累，不过和老师多次的1V1后解答了我不少的疑惑。 2023年5月，这时候开始了准备海投简历的流程，当时想着广撒网试试，投了2个月基本没有feedback，因此换了一种思路去针对性的投递JD。 2023年7月，投了800+份简历后拿下了5个面试，拿到PayPal的OA后，用了两天的时间做完，大概等了一周左右得到feedback，开始了VO流程。 2023年8月，月初开始了VO，总共两轮，coding和BQ；第一轮的两道题分别是Rate limit、Last Stone Weight；幸好之前课程上讲过相似的，并且第二道题是LC1046的变种，因此做起来思路清晰。到了第二轮BQ的时候，由于我本身是金融专+转码，因此优势巨大，提前看过BQ相关的面经，后续很顺利的到了下一轮。 2023年9月，持续follow up了快半个月，发了PayPal的offer。 转码半年归来成功拿下PayPal的offer，现在回首看，我觉得其中离不开根据JD去精准投递以及算法和Java全栈项目课，如果没有提前去准备，可能这会儿的我已经买机票回国了吧。

当我在美国另辟蹊径成功上岸Lululemon 的 SDE！不得不说Drillinsight真的帮我解决了大问题，让我放弃FAANG，另辟蹊径求生路！ 在美国找工作，大家通常的思路可能都是直接冲向大厂，Google、Amazon等等，然后就开始进入传统的面试流程，准备算法题，刷LeetCode，然后等待筛选。全部都是一模一样的流程，我感觉这条路竞争太激烈了，而且很多时候，面试流程和最终结果并不完全取决于自己能力的高低，反而取决于面试官的偏好、简历的匹配度等等因素。 还好我选择了“另辟蹊径”的策略，因为我清楚的知道我的能力匹配不上FAANG，所以我就更加关注一些公司文化很棒并且会提供成长空间的公司，在了解过企业文化后，我发现我好喜欢，而且他们家也有SDE岗位，这让我非常心动，所以我就投了他家的岗位，并且最后我也收到了好的结果！ 虽然说他们家面试流程已经算是很轻松的了，但也分了技术面试和文化面试两部分： Lululemon的技术面试不像那种传统的大厂面试，他们更看重实际解决问题的能力，也会考察算法题，但是难度不是特别大，是一道基于数据结构的问题，需要我设计一个算法来优化运动数据的查询速度；还有一道系统设计的题，因为他们家新品会出一些关于运动风的服装，所以让我设计了一个健身社交平台；对于写代码他们也考察了，主要是处理一些传感器数据并进行实时分析。 Lululemon更看重的是文化面试，更在意价值观和团队的合作能力，我当时去的时候就被问到了3个问题： “How have you worked with teams to resolve conflicts on past projects？” “How do you think a healthy lifestyle is important at work？” “How do you keep learning and growing on the job？” 我去面完之后就发现这种“非传统”行业的面试官就会更倾向于看到我如何解决问题、如何分解问题，还好在去面试之前我认真准备了，几乎都对上了我之前准备过的问题，所以整体来看，这次面试是比较愉快的，当然拿到offer才是最愉快的事情！

前几天收到Meta offer call，接近两个月了拿到meta的offer上岸，真的太开心了！！找到工作的感觉真的很棒，一切的付出都值得了！！！感谢drill insight！！ BG：NYU CS Undergraduate+UIUC CS master，24NG，三段实习+两个项目经历 投了500+resume，6个面试，三个内推，2个offer timeline： 10.1 Meta hr reach out，回答了几个问题 10.8 收到oa 10.10 finish oa 10.14 通过oa 10.24 两轮coding 10.25 一轮bq 11.01 第一个team match chat 11.04第二个team match chat，向hr表达了对该组的preference 11.16offer call 我先是自己投了两百多个resume后，收到的大部分都是中小厂的面试，但我自己对自己的预期是想去大厂。之前在drill insight报过tcs全栈项目，这个project从聊需求，到出技术文档，再到开发、部署、上线、最后到交付给stake holder，项目都有进行介绍和实操。不仅有介绍前中后台的区别，还会聊到Execution和allocation这种很细的业务内容，还有这个project还知道FIX protocol！在面试的时候能明显感觉到，因为做了这个项目，跟面试官有了更多可以深入探讨的话题，项目中的技术细节、遇到的问题以及解决方法，都成为了我与面试官对话中的亮点。 后面找工比较着急后问了他家有没有内推服务，他们的导师在仔细评估了我的resume后，认为我有冲击大厂的潜力，于是就帮我联系了 Meta、亚麻和 Google 的 Hiring Manager（HM）进行内推。 回顾整个求职过程，我自己能够上岸，拿到meta offer离不开多方面的因素。首先，自身的努力是肯定的，每天晚上熬夜学习、刷题和做项目。其次，充分的准备也是关键，就拿 Meta 的 coding 面试来说，我在电面之前集中精力准备了一周多，专门针对 leetcode 的 5month tag 进行刷题练习。 在 Video Interview（VO）之前，又用了 4 天左右的时间进行复习，虽然时间紧迫，但我还是尽可能地把每道题的 solution 都梳理了一遍，确保自己在面试时能够应对自如。最后，利用像 drillinsight 这样的资源帮我更快更好的弯道超车找到工作！

其实一开始我父母就对我所学的专业不太支持，主要自己实在是喜欢，最好拗不过我，就一直学的是环境工程，但是后来才知道环境工程这个专业在北美真的是寸步难行，基本上没有什么好的就业机会，于是只有临时转码，因为是真的很想留在美国，保住身份，而父母也见我终于放弃这个下水道专业，也十分支持我。 因为自己是零基础转码，刚开始完全没有头绪，只有在各种平台上面找资源，去看bilibili上面教程，不过真的这种录播太考验自己的自控力了，而且对于上面的课只能对基础的内容有所帮助，后面的很多对我求职没有什么用处，拿着我目前掌握的三脚猫功夫就去他们说的力扣刷题去了结果一刷一个不会，easy都要想半天才能做出来，一天下来效率低到可怕，自己甚至都快放弃了。 后来一次无意的机会，知道了求职机构，而这家机构专门是围绕算法和项目的课程，而正好和自己的转码的需求十分契合，之后就去了解了一下他们的课程，对于他们的算法课十分感兴趣，于是就去了线下试听了一节课，全英文的授课正好符合我的预期，而且里面的老师居然一直在跟进学员的学习进度，真的很适合我，于是我就下定决心报了个Java全栈项目。 后来仅仅三个月时间就成功转变可以熟练的写出各种力扣题和技术栈，当时真的的感觉这家机构很负责，加上我是亲身经历了这么一个教学课程，于是我又下定决心报了个tcs课，围绕我想面试的公司去做项目，毕竟还附带了模拟面试，bq和内推等。 过了2个月我成功拿到了intuit的offer，我真的很感谢Drillinsight带给的这段时间的帮助和支持，要是没有他们我不可能成功入职我心仪的公司，很多人都说机构怎么这么坑，但是我只是站在个人角度，我确实没遇到这样的事，不管是从报名还是到面试入职，他们都有一个完整的系统给我们这样的学员带来支持。

本人其实一开始学的是经济学专业，因为父母对于这个专业有很高的执念，并且家里面也有做这一行的亲戚最后选的这个专业，但是后来越学到后面感觉自己对这个专业的知识完全不感兴趣，大学期间基本上不怎么听这门课，导致后来越来越跟不上，于是实在是坚持不下去了，就临时转变了赛道，转data了，其实转data的时候自己是想了很久，并且有明确的目标。 我自己就是想进accenture的data岗，所以我和很多转行的不一样，我是先选定目标然后在开始学习，但是自己因为是0基础，所以一开始就在网上找各种资源，从网上学习网课从py到sql等等，可是效果微乎其微，只懂得皮毛，一到力扣做题就啥都不会，当时那段时间一直处于这样一个窘境，自己也好像束手无策，也快要坚持不下去的时候，我遇到了drillinsight。 当时自己无意在小红书上面看到这么一个机构，就抱着试一试的心态就去咨询了一下，其实我也是抱着最后一式报了他们的课程，其实我知道现在很多人对机构很反感，都觉得坑钱，但是我其实认为的是天底下没有免费的午餐，白嫖的才是最贵的，想着办法去套你东西。可能报了课也不一定能成功，但这何尝不是一次机会呢？ 但好在我成功选对了，五个月时间我就能熟练掌握sql，power BI，python等分析软件，至于项目也是还原了一个真实的工作环境，一步步带着你做，还会给你参考答案，完成之后就可以把项目加到lk和简历上，连简历怎么写，interview怎么说都全程跟带，关键的是他们全程英文授课，并且每一步都会有人专门跟进度，就像有人推着你走，有着很强的协作感。 两个月后成功拿到accenture的offer，我第一时间把这个消息告诉给了我的授课老师，本来现在data岗位竞争压力就大，如果不是他负责任的态度，我是不可能在这么短时间拿下offer的。

额，其实上岸不是很奇怪，只是上岸的时间相比于计划中要慢了一点罢了，毕竟我有一份Amazon的intern，只要细节不出大问题，上岸是迟早得事。不过因为我的算法能力相对于我的intern经验来说有点垃圾，所以还是上了个算法课之后才拿到了meta的offer。 大概在7月初吧，投了一波大厂的简历，后面也是能拿到了几家的OA，考题和我看的面经来说大差不差，都是一些经典的变体，不过到最后竟然只有meta给了我面试的机会，也不知道为什么。 大概月中的样子接到了HR的邮件，和她确认了一下后续的大概面试时间，VO这方面也没啥好说的，毕竟meta是出名的爱用原题，还好我看了一大波地里的面经，加上刷题数量也快到400，属于有备无患了，所以还是挺顺利的。 整个面试我唯一不太爽的就是后面team match的阶段给我折磨了快一个月，我都以为要撕offer了，到了将近9月底才给我发了邮件和offer，搞得我都担心了快1个月，中途又听到有裁员的消息，差点给我吓个半死。好在结局是好的，先进吧，被裁了就再找呗。 想一想整个求职过程，自己还挺顺利的，除去上课的4个月，整体找工的时间大概在5个月左右，算是比较快的，也是运气好，大三能拿到一个Amazon的intern，给自己的简历加了不少含金量，还好自己在intern的时候足够努力，对工作的细节比较了解，不然真顶不住他们一直挖我的细节。

作为一名CS专业并对金融很感兴趣的学生，我一直渴望能够进入像Morgan Stanley这样顶级的金融公司。幸运的是，我在Drill Insight平台上参与的TCS项目课帮我顺利通过了Morgan Stanley的面试。 在这个项目中，我的核心任务是设计并构建一个模拟的股票交易系统，这个系统能够实时接收交易数据并作出决策。具体来说，我承担了交易算法的开发、实时数据的处理以及系统性能优化等工作。在工作的过程中，我不仅掌握了构建高效、稳定交易系统的方法，还对金融市场和股票交易的运行机制有了切实的理解。 在面试过程中，我遇到了各种技术问题，涵盖了数据结构、算法设计和系统架构等方面。当面试官询问我如何设计一个高效的交易系统时，我分享了我在项目中得出的具体经验。面试官还问了我一个很深的专业技术问题：在高并发的环境下如何保证系统的稳定性和实时性。 这个问题使我联想到了在 Drill Insight 课程里的一项核心任务，即优化优先队列以管理订单流，通过多线程和异步编程来确保系统具备高效率。此外，我还分享了我们在系统中是如何实现负载均衡的，从而确保在交易量急剧增加时，系统依然能够稳定运行。 这些技术细节让面试官对我的项目经验产生了浓厚的兴趣，并让他印象深刻。我能清晰地解释交易算法的优化过程、系统设计的因素，以及如何应对金融市场的高运算需求，这些让我在面试中有很明显的加分。 除了技术方面的问题，面试中也涉及到行为方面的问题，比如询问我在团队项目中所扮演的角色以及如何与病人进行合作。在 Drill Insight 的股票交易系统项目中，我既需要独立工作，也需要进行小组合作。我们在项目中常常面临技术选题方面的关键抉择，尤其是在交易策略和系统架构的选择上。为了达成共识，我和团队成员进行了多次讨论，对各种方案的优缺点进行了评估，最终协助团队做出了合理的决策。我还负责将自己的技术实现方案与大家分享，确保大家在开发过程中始终保持一致的方向。 对于还在为面试准备而努力的同学们来说，我想：能够完整经历整个项目的经验是无可替代的，它能够让你将理论与实际相结合，帮助你在面试中自信地展示自己的技术能力。如果你也渴望进入像Morgan Stanley这样的公司，充分利用每一个学习机会。

要不是已经在Ford工作两个月，都不敢相信自己真的文科转码上岸，要知道之前看这些代码跟天书一样，对原本纯文科专业学生来说简直头痛，甚至觉得转这个码真的很为难自己，我真的做对选择了吗？我真的能上岸吗？我又增大了沉没成本啊...结果自己真的成为那个不可能的存在，而这一切都要从drillinsight说起。 自己之前是UMich Sociology专业，经过三年的美国生活，很喜欢美国的氛围，也打算留在美国。结果等到找工作投简历才发现，自己的专业受限制不要太大，首先政策限制，非stem专业只有一年时间找工，找到提供sponsor公司不说，其次还要顺利抽到h1b，这万分之一的事情怎么可能在一年时间完成，更别说现在越来越印度人参与抽h1b当中。因此对于留美这个打算开始紧锣密鼓的筹备中，决定转码。 由于完全是零基础转码，时间也非常紧，所以直接打算报班，我相信专业的人做专业的事，经过多家对比，才选择了drillinsight，因为他们以面试为导向的课程重点，从零基础教学，培养成为拥有2-3年经验的SDE，结合他们的课程安排以及自己的时间，选择了Java课程。 而经过长达半年多的学习，从一个新手小白到熟练运用各种语言搭建web的SDE。但当自己拿到老师优化深挖后的简历去市场投递，还是难免感到紧张，万一没有回复，收到拒信，自己岂不是完了，一年的付出都打水漂。但投递了大概300+，陆陆续续收到3家面试邀请，drillinsight的老师也给到HM直推，而Ford正是直推给到的面试。 因为先去外面公司进行了面试，但纷纷挂在oa、或者communication上，经过老师的面试辅导，以及复盘，再次去到Ford面试时，已经胸有成竹了。特别当面试官问自己在工作中与领导的思路相悖应该怎么处理时，心里直接发笑，因为早在辅导中反复实践，之前面试也问过相似的问题，因此自己顺着套路模板回答，之后的回答也衍生到project中的部分技术栈cloud上的应用，如何用 Resilience4j 处理execution 和 allocation遇到的 Fault Tolerance 的问题之类。因此面试结束自己心里差不多也有底了，过了半个月就收到了offer。 如果让我重来，我还是会义无反顾drillinsight，因为他的负责，他的品质，他真正做到为学生考虑，以面试结果导向出发开发课程，进行相应辅导，让我真切拿到了Ford的offer，实现了留美的愿望。

对于转码选手，能在美国上岸已经很知足了，没想到还上岸的BNY Mellon，这一切都验证了Drill Insight的专业性、可靠性，让自己从一个转码一年却只会盲目刷题，只会Java、C++基础的学生，慢慢掌握更多技能，无论是microservice，还是Cloud service，自己都熟练运用，也是靠这些技能，顺利拿下BNY Mellon的offer。 已经在BNY Mellon工作6个月了，现在回想起来，只有一个感慨，原来做的每一个决定都在不经意间改变了人生轨迹。自己原本是哥大statistics，当初匆匆转了码，却根本没考虑转码难度，一心只看到工作薪资，政策宽松，结果没想到在学习阶段遇见了最令人头痛的问题，无论是在黑马b站、YouTube上自学，还是GitHub上找项目，都遇到莫大的难题，感觉写出来了，但一关闭视频，就又回到小白状态，感觉自己根本没入门，写不动，也在那时，意识到自己根本不适合自学，所以采取措施找适合自己的课程。 也在这时，Drill Insight进入我的视野，在综合比对下，选择了这家的JAVA全栈项目，不仅Java基础导入，更好巩固之前自学内容，并且衔接进金融项目，万万没想到这个项目在日后找工中成功助力上岸。三个月的课程带教，数不尽多少夜晚熬夜苦做，从写代码的风格到云平台搭建，中间数不清的怀疑自我，究竟是否能行，还是跟其他bootcamp一样，也成为人生中学会吃亏的教训，但现实给了我很大一个惊喜。 当我接到BNY Mellon面试时，我是万分惊喜的，谁不知道进入美国银行业的难度，一般更可能接纳公民，所以当自己接到面试的时候，简直怀疑自己的眼睛，当时项目也才刚结束，更新完简历进行投递，没想到得到如此好的市场反响，喜不自胜给老师分享这个消息，老师也帮我进行了mock，和面试前辅导，做好充足的准备。 当我和teach leader说到做的股票交易项目，从stock，聊到FIX message 到Kafka message partition key 的选择和avro serializer 和 schema evolution。当时聊着还指出面试官对securities identifier的误解，并解释自己的理解时，面试官明显更热情，关于project讨论得更多了。也幸亏Drill Insight老师之前也说过，非IT行业考察SDE，重在project story，并且做的项目也符合银行业现阶段的需求，因此顺利拿下这个offer。 当时面完后，虽然觉得状态很好，但经过和老师复盘，一致觉得无论出于谈薪，还是身份，手握多个offer才更加保险，因此老师给我做了hm直推。在等其他公司面试阶段，就已经收到BNY Mellon的offer，给了自己莫大的自信，原来转码选手是真的能上岸，还上的BNY Mellon，对比手里的offer，最终选择了BNY Mellon。 回顾自己的转码经历，算不上最惨，但也相当曲折，好在收获了好的结果，一个不经意的选择——Drill Insight，改变了自己人生的方向。

拿到这个offer已经有半年多的时间了，这段时间一直忙着补充知识，再加上之前做的project一直处在收尾阶段，所以一直没有时间来讲讲自己转码一年到底是怎样拿到IBM的offer的！ 看最近很多转码的朋友找我哭诉，说自己找不到工作！所以想写一篇文章来增强大家的信心！ 先说背景：我是23NG，陆本美硕，应用数学专业，我差不多是毕业前三个月才开始转码的，抱着侥幸的心理在OPT到期之前，在今年4月份成功转码上岸！ 再来说一下这一年的timeline👇 23年2月——6月：开始转码（自学了Java、C++、并且开始刷题，这个阶段刷题量大概一周三道！） 23年7月——10月：我知道自己没有对口的intern，所以开始在网上找各种project来做，有付费的也有免费的，9月份我找了一个付费的real project来做，付费的我选择了Drillinsight的TCS项目课！ 边做这个TCS项目边投递简历，因为第一年OPT快过期了，我想尽快找到一份工作，期间也收到了Google、亚麻、Microsoft等科技大厂，但是都差点意思，都没过！ 我意识到自己太过心急，我慢慢减少了投递简历，在12月底这个项目终于做完了！在老师的帮助下我改了简历，多多mock，在2月份又开始投递简历，第一家投得就是IBM！ 很快收到了面试，其实大厂的面试都差不多，OA，VO，BQ。我印象深刻的就是他们的Video Interview！ Q1: How do you believe your skills and experience will help make you successful in this role? Keywords: Understanding customer needs Cross functional collaboration Adaptability to changes Leadership in innovation Q2：Motivations to pursue careers at IBM Keywords: Industry leader Digital transformation Emphasizes Innovation Collaborative environments Career Development 整个面试流程下来接近两个月，最后美美收到offer啦！

先说背景：24NG，陆本美硕，MSCS，GPA3.8 ，5月毕业，拥有4段实习经历，其中一段是在一个tech中小厂的sde，一段自己花钱做的real project，其余两端都是校内的project（toy project） 我差不多是提前一年开始找工作，刚开始也不是很顺利，和大多数的NG一样，海投500+没有任何消息，除开那段intern，学校的project那些recruiter根本看不上，意识到这个问题之后，我开始在网上搜罗各种project 来做，但我也知道这些都很水，慢慢的开始意识到要real project才能拿到面试，其实在秋招结束后，我在一个学长的推荐下报了Drillinsight的TCS项目课！ 这个项目课大概做了三个月，老师很负责，讲的很细心，每天都在问我的项目做到哪一步了，都是老师催着我赶due！项目结束后我就开始准备投简历，Drillinsight的老师还负责帮我们改简历，我删掉了之前很水的那些项目经验，就这一个项目我都写了好几个Key Point！ 以下是我的Walmart面试申请timeline~ 3.3: 官网海投申请，NG岗位； 3.18: HR reach out，约面试； 4.8: superday，一共三轮面试 第一轮：类似OOD，Design; 第二轮：CS、OS基础知识提问，2道coding； 第三轮：manager面，纯BQ+Team Fit，问了一些tricky的BQ，还深挖了我project experience，幸好是实打实做下来的，所以一点都不慌，但整个流程压力面试给的满满的~ 6.20：System Design，是一个senior manager面的我，设计完之后面试官还问了许多followup的问题。 6/30: Offer 总结一下： 能拿到这个offer，我的TCS项目肯定是加分了不少，再加上我有一段本地的intern，所以项目结束后我很快就拿到了面试。 大厂的面试都拉得很长，所以尽量保持一个良好的心态，对自己保持应有的自信。 如果一开始投了很多简历，但是收不到面试，可以花钱找人看看简历是不是出现了什么问题，该花还得花！

在几个月前，我还每天泡在Drill insight里和同学们讨论project讨论的热火朝天的，每天都在和代码还有算法作斗争...每天两点一线，干着一样的事情... 那时候，对于我来说，别说是大厂Offer，哪怕是有个小公司的Offer都会让我兴奋不已..然而，就在那时候，我确收到了亚麻的Offer，这对于当时的我来说，无疑是天大的惊喜！ 最让我印象深刻的是面试那天..那天的我真的是超级的紧张，我是一个不出手汗的人，但是那天，我不知道因为手汗擦了多少次手... 面试一开始，HR就直接抛出了一个和数据结构相关的问题，“假设你有一个包含大量数据的array，你需要做的是，快速找到其中的最大值和最小值，你会怎么做？” 听到问题的瞬间，我就懵了，当然不是题目的问题，还是因为当时的气氛太过于严肃的问题。但我努力让自己保持冷静，努力在脑子里搜索着在Drill insight里学过的种种，最后我尝试用Divide and Conquer来进行解答..虽然解答的过程有点煎熬，但好在还是解出来了... HR看完我的解答以后，他又抛出了一个更加深入的问题来，“假设你正在处理一个Big dataset，并需要频繁地对它进行查找操作，你会选择用哪种数据结构，为什么？” 第二个问题出来以后，又又又让我陷入了沉思...我学过很多数据结构，比如Hash Table、Red-Black Tree等，但每种数据结构都有其适用的场景和优缺点。后来我尝试着根据Big dataset的特点和查找操作的需求，分析出来了几种最具可能性的数据结构，并给出了我选择它们的理由。 HR听完以后，似乎还挺满意我的分析 .. 接下来就是第三个问题了，对方给出了一个关于算法优化的问题，“假设你有一个Sorting Algorithm，但它的时间杂度是O(n^2)，你会如何将它优化到O(n log n)？”这个问题对于我来说是有难度的..并且还是不小的难度.. 因为我在Drill insight的时候，当然是学过算法类的题型，但是就是一直没有深入的去研究过它们的优化过程...后来我尝试着从最基本的思路出发，结合一些常见的优化技巧，比如Divide and Conquer、Recursion等，一步步推导可能的优化方案。 在接下来的几轮面试里，我凭借着在Drill insight里学到的扎实基础和不断累积的经验，一一化解了HR给出的一系列刁钻问题，最终我当然是成功拿下Amazon Offer啦~！ 我觉得这条路真的很难走，但是坚持和努力真的很重要！遇到一个好的老师也很重要！所以也祝你们成功上岸！