BG：Cornell University 专业：Computer Science GPA：3.15 今天想和大家分享一下我的北美求职经历，从大学毕业到最后拿到工作 offer 的全过程，希望可以给大家一些帮助。
我虽然是CS专业，但我不算是那种从小就编程的“天才”，刚进入大学时我对编程一点儿兴趣都没有，我就只是觉得CS专业在美国相对比较好找工作，所以就选了这个专业。所以在整个大学期间，我的编程能力一直停留在很基础的编程语言上(就会Java)，而且一直都是应付考试、做项目的水平，跟真正的“开发工程师”还差得很远呢。
但反观我的同学来说，他们大部分同学都有很扎实的算法基础和丰富的项目经验，而我当时只知道一些基础的编程知识，感觉自己远远落后于他们。为了弥补差距，我决定从头开始，补充基础知识，并尽量积累项目经验。
虽然我只会基础的编程语言，但还好我跟教授关系比较好，所以我参加了不少学校的project，在这些项目中，虽然没有涉及很硬核的技术栈，但我有积累到实际的编程经验。除此之外，我还报名参加了LeetCode的刷题活动，挑战各种算法题，虽然最开始刷得非常慢，但慢慢地，我开始理解算法的精髓。
为了让自己更加接近“真实开发”，我开始参与一些开源项目，在这里我学到了很多真实的开发技巧，懂得了如何团队合作和如何使用Git等开发工具。此外，我还在暑期争取到了一个和专业相关的实习机会，尽管不是顶级的公司，但却让我在实践中了解了公司的开发流程和工作环境。
在北美求职的整个过程我还是比较顺利的，我很幸运地拿到了Amazon、Meta的面试，我经历了2种不同的面试环节。由于我没有强大的项目背景，刚开始的技术面试非常有挑战性，很多面试官直接给我出了很难的算法题。通过几轮的面试后，我逐渐发现了自己的不足之处，尤其是在算法题和系统设计方面，这些环节是大厂的标准面试流程，能否熟练应对直接决定了是否能进入下一轮。
为此我开始精心准备面试，首先肯定是要刷题的，我的重心都在LeetCode上，做题过程中一定要总结规律，形成自己的解题思路，就算拿着模板也一定要会改。对于系统设计来说，这部分内容相对难度较高，尤其是对于像我这样没有过多工作经验的人。幸好，我在一些网络课程中学习了系统设计的基础知识，并且反复跟同学和导师讨论案例，逐步提升了自己的设计能力。
我面Meta一共是三轮，其中有两轮是技术面，最后一轮是行为面试。每一轮面试的题目都不轻松，尤其是在算法部分，虽然很多题目都有难度，但好在我知道我算法比较薄弱，有专门加强算法，所以还算比较顺利的，有遇到变种题，所以在大概三个月的求职和面试过程中，我终于收到了Meta的offer。收到offer的那一刻，我的心情非常复杂，既兴奋又感慨。从最初的迷茫到最后拿到Offer，整个过程充满了挑战和努力，也让我更加清晰地认识到自己的优点和不足。
发布时间：2025-02-07
