我本科是CS專業，研究生學的統計，臨近畢業卻迷茫了，CS、Statistics不夠有競爭力，MLE門檻太高…..
就在我陷入迷茫時，一個朋友向我推薦了直通矽谷的1V1求職課程。朋友說他們的導師都是來自大廠的資深導師，對求職市場和技術要求非常瞭解，學員上岸率很高，我決定報名試試。
01
職業規劃—
瞭解過我的簡歷背景，導師詳細分析了不同方向的所需技能、發展前景，3條將近60秒的語音，我反覆聽了好幾遍，最後選擇了Backend方向。
導師還幫忙規劃職業路徑，從entry level到high level，每個階段需要掌握的技能和需要積累的經驗。
比如，作為entry level的Backend，除了基礎的Java/Python/Go等，還要掌握資料結構與演算法、資料庫知識，熟悉常用框架、工具。而晉升到mid level，則需要對System Design有深入理解，能夠獨立負責中等規模的專案，我現在的階段需要補足哪些板塊……
求職資料—
直通矽谷能cover求職前中後期所有的求職資料！
演算法題集、系統設計案例、BQ資料等，幫我節省了大量搜尋和篩選資訊的時間。
最重要的是導師從自己的經驗出發，給出很多行業內部視角，比如不同公司的技術棧偏好、不同組的WLB、晉升機制等，這些都是在網上很難得到的資源。
02
跟著導師走，萬事不用愁
最開始我請學長學姐幫忙看過簡歷，他們都說我的簡歷缺乏經驗，後面導師也證實了這點，雖然我有學校專案和Quant實習經驗，但要求職Backend，真實工程專案經驗遠遠不夠。
導師帶我提升背景，從專案開始，彌補工程經驗短板！
導師根據自己的大廠工作經驗，設計了一個分散式資料處理系統專案，用於處理和分析大規模的使用者行為資料。
專案詳情：採用Java Spring Boot框架構建RESTful API，使用Kafka進行訊息佇列管理，MongoDB儲存非結構化資料，並集成了ElasticSearch實現高效的資料檢索功能。整個系統採用微服務架構，分為資料採集服務、資料處理服務和資料分析服務三個主要模組。
我負責開發資料處理服務，實現了資料清洗、轉換和聚合功能，並在導師帶領下，設計了一套有效的快取機制，大幅提升了系統性能。
在專案構建過程中，我學習到了很多基礎知識！
分散式系統的設計原則、微服務間的通訊機制以及系統監控和故障恢復等關鍵技能，還了解了大型系統的架構設計思路，為我增添了實戰經驗。
導師和另外一位顧問老師還幫我從HR、Recruiter視角優化了簡歷，迅速抓住專案核心，哪些需要重點標記、哪些不需要重點展示。
例如我之前的Quant經驗，他建議我弱化一些純數學模型的細節，強調資料處理和演算法實現部分，這樣和目標崗位更match！
03
MLE，是挑戰，也是機會
經過一段時間的準備和投遞，我逐漸開始拿到面邀，但大多數是中小型公司，一次偶然的機會，朋友說CVS正在招MLE，可以幫我內推。
起初我有些猶豫，畢竟我的準備方向是後端，而且MLE競爭激烈，通常需要更強的演算法背景和相關專案經驗。但導師也鼓勵我嘗試，說我有統計學背景和Quant經驗，加上現在積累的工程能力，很適合MLE崗位。
老師是對的！我很快收到了CVS面試邀請，面試前，導師緊急為我準備了MLE相關的BQ資料，並進行了針對性的模擬面試。
👉 CVS面試流程 ●●○
CVS MLE面試，整體在medium級別，考的更實際一點，看重落地經驗。
✅HR面試，根據簡歷問一些簡單問題，說一下後邊的面試流程。
✅第一輪tech面試，和其他公司不一樣，他們主要面的是SQL，這點還比較奇怪~
✅第二輪system design，偏MLE一點的。
✅第三輪簡歷深挖，問了下過去的專案經歷。
✅最後BQ輪，和大廠相比不難。
一週後我竟然收到了OFFER！真的很意外，從Quant到Backend，最後竟然上岸了MLE！現在細想，能拿到這個OFFER多虧了導師帶我完成的後端專案，大大提升我的工程實踐能力，面試時專案的細節我也瞭如指掌！
回顧整個求職過程，能成功拿下這個OFFER，離不開機構對我的幫助和朋友們的幫忙！
導師手把手帶我構建專案、簡歷無限次精修、面試前專業的mock，隨時提供求職支援，還有負責任的老師Push進度~
一定要去社交，在這個過程中你會更好的認識自己！
非常感謝直通矽谷的導師們在這一路上的指導和支援，是他們的專業幫助讓我能夠突破自己的侷限，感謝我的朋友們，幫我內推，給我推薦機構，給我鼓勵！
END
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