多伦多大学数学统计零基础上岸硅谷谷歌

gokuuu 发表于 2022-06-26 07:51:04
major的话，   sta302+ sta304 sta305 然后一门400的就毕业了

Isee 那是真的挺水的LOL

jt0622 发表于 2022-6-26 09:57
Isee 那是真的挺水的LOL

不是专业水，是读的人水。你想就这几门课还有补习班帮忙写作业考试，想混毕业不难吧

gokuuu 发表于 2022-06-26 08:03:27
不是专业水，是读的人水。你想就这几门课还有补习班帮忙写作业考试，想混毕业不难吧

好吧 之前上的specialize 对304/305这类课不是很清楚… 不过的确上补习课本身就挺丢面儿

jt0622 发表于 2022-6-25 20:11
数学统计水。。。是因为上的不是specialized track吧

专业水，即使是specialized的项目也只是理论变深了而已，像time series还有那些理论课对于就业的帮助并没有那么大，就是僧多粥少的情况。
大量的上400 level 统计科的人线性代数不过关，eigenvalue、projection之类的东西弄不明白。

今年年初，omicron势头刚退，楼主也觉得自己积攒了一些工作经验，码农的尽头是硅谷。
从简历到最终签约一共花了3个月，其中两个月时间在等待第一份面试。

求职者的简历最怕被淹没在简历海中。楼主也有相当部分的简历沉了底，有几份面试是投出四五个月后回应的。所以投简历第一要诀是广撒网。

如果可能，请熟人帮忙内推或主动联系recruiter，获得面试或OA的机会就能大大增加。

投简历前，先完善个人的linkedin页面。
Linkedin是recruiter用于搜寻应聘者的最常见工具，学历、工作经验、技能证书则是他们最长索引的关键词。
除此之外，Linkedin上的recruiter与猎头的活跃度非常高，应聘者可以主动联系他们，更有效率地了解相关职位的空缺。

一亩三分地
一亩三分地是一个话题涵盖生活与职场的论坛，在求职方面帮助极大，强烈推荐。地里有很多热心的华人同胞，可以提供诸大公司不同等级的各种内推。随便一搜可以找到心仪大厂、职位的推荐。

统计读个博不是可以去做quant嘛 美滋滋

数学学历其实起点很高 也比较容易转码。quant老实讲僧多粥少 - source：我是前狂特 后来逃弯曲当DS辣

这两天楼主收到不少关于刷题的私信，今天先谈一下如何使用leetcode高效刷题。

首先，对于时间不那么充裕的用户，leetcode提供了不少常见题集，里面囊括了各个知识点的高频面试题。比较推荐的有著名的blind 75、Top 100 liked Questions、Top <公司名> Questions。这些题集难度适中，能满足基本面试范围，但对一线大厂还有欠缺。

如果你志向一线大厂，可通过 “leetcode.com/company/公司名” 查询，根据热度刷题。由于这里的题目所对应的岗位横跨各个level，所以难度比上述题集要高。

除此之外，用户还可以根据题型、知识点来筛选面试题，查漏补缺，市面能见到的题型分类方式，leetcode一般都有。

经常在网上看到一些关于面试上岸需要刷多少题的讨论，楼主认为，做题多固然好，但一味的追求数量是不可取的，要做到深入。拿刷题界的“Abandon” “Two Sum”来举例，n^2的答案也可以让用户通过leetcode的检测，但是在面试中，这肯定不会是面试官欣赏的答案。而且软件大厂的面试官并不喜欢出原题，都会将题目变形，以考察面试者的分析能力，这时候仅刷题量所背下来的答案的帮助就有限了。
这里就要提到Leetcode除题库大之外的优势：高质量的评论区以及算法的分析。Leetcode的评论区留有许多大神的帖子，可以提供其他用户的做题思路与算法分析。leetcode的算法分析不仅可以帮助用户分析算法的时间、空间复杂度，通过点击柱状图，用户还可以看到他人的解法，举一反三。只有通读了这些板块，楼主才认为这是把一道题刷完了。

今年的跳槽中，Amazon是最快最早给offer的。虽然楼主最后去了狗家，但是感谢亚麻。

亚麻近年来职位需求量大，总包诱人，是码农们找工作的必投公司之一。通过直接联系recruiter，应聘者可以快速的拿到Online Assessment机会。

亚麻的OA问题大多出自自己的题库，总量大约几十题。面试前，只要把leetcode和一亩三分地上几个月内的面经题过一遍，基本上都能遇到原题。有点要注意，面经讨论中的答案并不一定是问题最优解，是有可能通不过时空复杂度的检测的，所以最好能自己多思考几遍。

通过OA后，如果运气好，new grad有可能直接就收到了offer。但通常来说，应聘者还是会需要经历面向真人面试官的Onsite Interview（或远程的Virtual Onsite），校招一般2-3轮，社招一般4-5轮。这些interview都会被紧凑地排在一两天内完成。
. 1point 3acres Onsite Interview一轮一个小时，前15-30分钟会由面试官提问几道Behavioral Question，后30-45会是一道Technical Question算法题。亚麻的BQ都是一些常见问题，只要使用STAR原则阐述一段符合Leadership Principle的经历即可。而算法题的题库则是看运气了，有小部分的面试官是喜欢自己自由发挥出题的，这里只能靠面试者的算法水平了。

楼主这里强烈建议将高频出现的BFS/DFS刷到滚瓜烂熟！很高高高频！

除此之外，要记住，面试不是做题，而是一次与面试官的沟通交流，所以一定要多向面试官解释自己的思路！甚至在有必要时，写代码注释，面试官在面试中也不是能一直全神贯注的。有条件的人可以在准备面试时找同学、朋友多做做mock interview，以锻炼表达能力。

能说说你同学的取向分布么？