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拜登胜选后政策变化走向
i. 修正特朗普之前一切不合理的提案（如下图）
ii. 增加H1B签证发放数量，更加支持High-skilled Worker，增加H1B名额
iii. 放宽绿卡发放名额
iv. 加大基础设施建设和科技行业投资
v. 更加积极、科学地实施疫情的防控
拜登对留学生的利好政策有哪些
拜登计划（大方向）：Secure our values as a nation of immigrants （确保我们作为一个移民国家的价值观）。
历史上民主党更利好留学生的政策：
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H1b配偶身份解决 + 可以合法工作
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STEM项目的OPT延长至3年
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吸引各国人才
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鼓励雇主给国际员工办理绿卡
*奥巴马执政期间的留学生人数达到顶峰，增幅在30% - 40%，拜登也会倾向于同僚的治国理念
根据拜登政府出台的政策推导未来美国留学形势
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积极、科学的实施疫情的防控，使美国疫情得到控制
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大学入境禁令的废除创造更加友好开放的留学环境
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重视外来技术人才，科技等领域专业成为热门
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国际生博士学位有望直接获得绿卡，读博人数增多
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增加绿卡、工作签证发放数量将增加留学生在美就业机会
留美就业情况
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2020年雇主为申请人sponsor H1B最多的职位大部分与CS相关，平均年薪达到10万美金以上
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2019年H1B通过率较低为79.4%，但大型科技公司的通过率几乎都在95%以上。
今年招聘情况如何
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Amazon、微软等大厂持续强势招人
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Workday、ServiceNow等云端服务公司依靠疫情获得扩张，放出近万个职位
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大量独角兽公司准备上市，放出几千个职位扩张招人
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北美科技公司招聘仍在继续，如TikTok, Oracle, IBM, LinkedIn, Facebook, PayPal, Adobe等（其中Facebook只招收3类人：6年以上工作经验，名校CS专业PhD，在各大公司，尤其是在Facebook做过Summer Intern并拿到Return Offer的学生）
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美国秋招：人才储备丰富，优中选优
因疫情前期的裁员，目前市场上有大量有经验的工程师储备
CS相关岗位和Data相关岗位均已放出
科技公司从各个维度提升了招聘要求和面试难度
随着疫情进入后半段，更多公司开放了职位
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中国秋招：回国人数增多，笔试难度升级
留学生因疫情回国增多，国内大厂今年普遍面试难度升级
2021年求职趋势
科技公司/金融投行想要招什么样的人？
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在该公司实习过，优先发Return Offer，如FB、Amazon秋招优先发offer给自家实习生
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拥有实习经历的人，如部分公司明确要求希望Candidate拥有1-2次实习经历
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项目经验紧贴工业界先进要求，如各大公司主流技术栈项目
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BQ面试表现优秀，如各大公司自19年起，纷纷加强BQ (Behavioral Question) 考察，Amazon更是注重LP (Leadership Principles) 规则考核
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拥有Problem Solving的能力，不仅仅只是刷题
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有扎实的基本功，有很强的Motivation，情商高
沉稳而系统地计划和动手准备
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准备周期（6-12个月），不是一蹴而就
2021年1月前毕业：准备周期为6-12个月
2021年5月前毕业：从现在开始准备
大一至大三的在读生：开始关注求职
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心智和身体的成熟
当别人在恐慌，自己如何做计划
避免盲目自信/自卑，可以抱怨
但除了抱怨，坚持自己的努力
如何处理和认识信息来源
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系统且客观的准备的方法和计划
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目标清晰
当前疫情解除时，机会不是等来的（机会 vs. 选择）
短期利益 vs. 长期职业发展
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Critical Thinking, 增强自己的抗风险能力
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切勿盲从和得过且过
制定自己的计划
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三个系统
理论 + 动手 + 项目
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群组合作—Do Not Fight Alone
认清在美大环境
（为何形势好的时候在美国求职依旧很难）
i. 认清学校与工业界之间的Gap
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很多学校所学内容仍然是10年前的内容
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学校学的和工业界不接轨
ii. 缺乏可靠、高效的学习资源
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资源非常有限，而且质量低，没有系统性
iii. 政策紧张、试错成本高
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12-36个月的OPT，3个月失业期
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H1B抽签
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FLAG冷冻期
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严格的New Grad招聘政策
个人认知（常见的错误和误区）
i. 求职盲从，缺乏规划和大局观
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缺乏时间感：Never too late and START as early as possible（1-2年准备期）
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缺乏科班知识体系的建立，如：只会/注重刷题
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缺乏职业规划
ii. 想走捷径
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背模板，背高频题和难题
iii. 从众/逃避心态
如何根据专业选择求职方向
l 适合选择Software Engineer的同学：
所有STEM专业，商科/泛商科专业中有志于向互联网相关领域发展的同学
l 适合选择Data Scientist/Machine Learning Engineer的同学：
统计、数学、计算机等相关专业同学，以及对机器学习有深入了解的同学
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适合选择Data Engineer的同学：
所有STEM专业，尤其是统计、数学等相关专业同学
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适合选择Data/Business Analyst的同学：
所有商科/泛商科专业，金融、经济、会计管理类专业，以及公共政策、传媒、广告等文科类专业同学
