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后疫情时代，很多互联网大厂不但没有裁员，反而开启了
全球范围的扩招
。这一扩招行动给想在美国就业一段时间，锻炼自己能力的同学们提供了非常多的就业机会。
那么具体有哪些机会呢？大家在求职过程中又需要注意什么呢？快跟小编一起来康康吧~
疫情之后，财大气粗却又缺人才的科技大厂纷纷扩招。谷歌最新在纽约花费21亿美金购入新的办公园区，并宣布扩招2000余名新员工。
九月初，Amazon更是放出重磅新闻！新官上任的贾西作为Amazon代言人亲自宣布：公司将面向全球扩招5.5万科技岗位员工！同时，Amazon一年一度的招聘会也于9月15日正式开始！
作为贾西接任后推动的第一次招聘，这次扩招可谓是向着技术人才火力全开！
这次Amazon扩招人数相当于谷歌现人数的三分之一，也相当于脸书全部工作人员的数量。
值得在美小伙伴注意的是：美国作为本次强力扩招的主战场，不仅有软件工程师岗位，CS/Data全职和实习岗位都有！
虽然扩招规模大，但给起钱来也毫不“缩水”！1.5年经验的程序员在亚马逊年入百万不是梦！
但是，扩招是真的扩招了，岗位也是真不少，但我们如何才能通过简历筛选，以及后续一轮又一轮的笔试、面试呢？
首先是简历筛选，很多同学可能会以为应聘实习生的话，简历不是大问题，只要学校、成绩看得过去。
但是在人才济济的美国，想要进大厂实习的人可不要太多！大厂为节省时间用AI进行简历初筛早已不是秘密。
谷歌、亚麻、微软都曾因为每年数十万份的申请头痛，专为为招聘部门设计了AI简历筛检辅助工具。
在这样高科技的辅助下，如果同学们还是按照老方法写简历，结果当然是被机器狠狠刷掉！
那么，如何写一个打爆AI并且打动HR的简历呢？
不论是AI机筛还是HR手动筛选简历，诉求都是一样的：在最短时间内找到最有能力的人。
AI机筛的优点就是借助机器学习和神经网络，以贝叶斯方法为基础，在大量的求职者数据中建立关联并分析因果，做到快速评分筛选。
这就使得简历上的“key word"显得尤为重要。押中AI高分关键词，积累权重并越过阈值，才能被AI和HR从成百上千份简历成功pick。
其中高权重的关键词分为分析语言关键词以及专业技能关键词：
● 分析语言关键词：
R, Python, SAS, Java
● 专业技能关键词：
深度学习(Deep Learning)
Hive\SQL\Hadoop
大规模数据挖掘(Data Mining)
机器学习(Machine Learning)
自然语言处理(NLP)
卷积网络(TensorFlow)
量化分析(Quantitative Analysis)
另外，附上你的GitHub或Kaggle链接也会让HR更了解你的技能哦~
虽然很多Data方向的同学自身专业能力很强，但是却很少将数据思维应用在工作以外的地方。
然而对于Data岗位里说最重要的除了关键词之外，数据支撑也是相当重要的，因为数据是AI筛查简历的主要信息抓取锚点。
数据可以代表你在上份工作或实习中带来的实际贡献和提升。
● 简历数据化建议：
1. 能给出数字的，都加以数字描述，像是总量、百分比、同比环比等等，越精确越让人信服。
2. 对效率、利润、模型精确度提升的百分比，AI抓取数据时这些都是非常重要的数据。
3.Last but not least, 列出在任职期间经手多少个项目，周期有多长，KPI、KPI、KPI！（重要的事情说3遍）
简历有了着落之后，面试如何通关呢？
为了不让大家在面试时抓瞎，我们特意准备了谷歌副总裁斯图尔特女士亲自透露面试她最看重应聘者的两大要素：
● 知识储备是否达标：
如今的知识储备，可再也不是早些年的学历背书了，很多大厂都表示“高学历”。
人才早就不是他们所追求的唯一条件了，他们希望求职者自身对所学知识背后的逻辑有更高层次的理解。
很多曾经在大厂面试栽了跟头的同学都表示，一开始拿到简单算法题还在沾沾自喜的时候，面试官已经提出更多follow up问题。
简单的题变成拥有无限答案的开放题，这就让一些只会刷题背题的小伙伴们被无情淘汰。
只有拒绝捷径，培养坚实的知识体系，并且能够做到把所学知识应用、融会贯通，才是大厂面试真正需要的硬实力。
● 是否机敏、好问：
除了过硬的知识储备，大厂都还十分注重求职者与面试官的互动。因为这不仅是面试中的互动，还是求职者在今后工作中的团队合作风格。
所以，如果能在面试中体现出良好的沟通和协作能力，说不定下一个进入大厂的人就是你呀~
那么，怎么才能判断自己有没有在面试中表现出这些软实力呢？
相信不少同学，在面试的过程中会遭遇面试官的问题炮轰，尤其是下面这三个问题堪称经典：
● 面试三连问：
你是否可以把解题思路讲得明白？
是否可以机敏地观察到面试官想要给你的提示？
面对一个还未被详细定义的题目时，你是否好奇、爱问、敢问？
这些问题，都是面试官衡量你软实力的重要因素。
全球扩招
简历筛选
1
以关键词串起简历主线
2
以Data思维写简历
面试技巧
衡量软实力
