“
亞麻實習時，我踩過最大的坑是以為埋頭寫程式碼就行
。”
南加大CS37專案畢業生俞同學苦笑，“
後來我才知道，原來美國職場要的是‘會表現’的人。
”
從機械轉碼到收割谷歌、亞麻offer，現就職全美最大食品配送公司的俞同學，揭開CS求職最真實的一面。
學姐分享面試翻盤與職場生存法則
俞同學本科就讀於國內211院校機械專業，透過南加大CS37專案實現轉碼突破。
其實習經歷頗具行業前瞻性：首個暑假回國加入小米自動駕駛團隊，後續該專案孵化出小米電動車，無意踩中熱門賽道。
在亞馬遜Robotics實習期間，她曾陷入 "埋頭寫程式碼" 的誤區，每日加班至深夜卻被 mentor質疑進度。
談及面試策略，俞同學強調 "刷題+BQ" 雙軌制：實習面試通常1-2輪（如亞馬遜45分鐘演算法題+行為面試），而谷歌全職面試因加面兩輪耗時三五個月。
俞同學建議
按題型刷透 LeetCode 中等題，遇難題時與面試官保持思路溝通交流
。
對於行為面試，俞同學指出
BQ核心是考察崗位適配性，entry level崗位需避免過度複雜化回答
。
AI時代，CS人如何卡位黃金賽道
"公司內部已推行 AI 輔助程式設計"，俞同學觀察到普通碼農程式碼量可能縮減，但決策責任並未減輕，指出作為工程師需主導AI輸出內容的框架設計。
西遊老師也補充說明了行業現狀：傳統後端開發需求因APP使用者增長見頂而收縮，但AI大模型訓練、垂直領域應用（如自動駕駛、AI+醫療）崗逆勢擴招，應屆生投遞50份AI崗簡歷可獲 10 家面試的情況已不罕見。
在技能儲備上，建議跳出程式碼執行者思維。
西遊老師強調需掌握架構設計、系統搭建等底層能力，同時接觸網路安全等敏感但高需求領域，面試中常被問及 "AI生成程式碼的最佳化邏輯"；
俞同學則以自身產品崗經歷說明，與PM對接的溝通能力在跨部門協作中權重日益提升。
從簡歷到offer 的全週期規劃
"我能拿到亞馬遜實習，關鍵在於簡歷和崗位 JD 高度匹配。" 俞同學分享了人設打造法。
她將機械背景下的小米自動駕駛實習、學校機器人科研專案等經歷，按 "AI+機器人" 賽道重組，這些經歷和亞馬遜Robotics的需求完美貼合，從投遞到錄用僅用兩週。
西遊老師則按學業階段拆解規劃重點：
大一/研一
對照目標崗位JD拆解技能缺口，利用暑假切入國內中廠實習；
大二/研二
以LeetCode中等題為核心刷題，參與Kaggle競賽或教授科研專案；
大三/研二
聚焦實習內推，南加大等院校可提前聯絡有企業合作的教授。
避坑要點
避免使用YouTube爛大街專案，簡歷需形成 "專案方向-崗位需求" 的邏輯鏈條。
OPT申請需提前啟動，敏感專業（如資訊安全）需謹慎規劃暑期回國行程。
準大一/研一如何做求職規劃 ？
覆盤職業路徑時，俞同學坦言大一階段可最佳化三件事：
按Google、亞馬遜等企業JD制定技能學習清單；
主動聯絡教授爭取AI科研專案助研機會（即使無薪酬也能積累推薦信）；
優先透過國內中廠（如位元組、阿里）實習建立行業認知。
西遊老師則提出倒推法規劃模型：
目標留美就業者：需在大一暑假拿下國內實習，大二切入美國本土實習，大三衝刺大廠 return offer；
計劃讀研後就業者：應從大一啟動科研論文儲備，研一暑假鎖定大廠實習，研二上學期即開啟全職投遞。
從機械轉碼到美國頭部企業工程師，俞同學的經歷證明：CS求職沒有捷徑，但有方法論。
在AI顛覆行業的今天，只懂寫程式碼的工具人會被淘汰，
能駕馭AI、解決複雜問題的決策者永遠有市場
。
無論你是準大一還是即將畢業，現在就對照崗位 JD打磨技能、積累專案，用人設思維最佳化簡歷，你與上岸之間，只差一個清晰的規劃和立即行動的決心。
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