24NG上岸！拿到meta offer是我应得的！

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。

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！

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。