在本期系列讲座中, 我们将以《Cracking the Coding Interview》一书为参考展开讲述。本书的作者Gayle Laakmann McDowell曾在Google, Apple, Microsoft任职, 长时间在业界熟悉技术面试流程, 这使得这本书成为程序员准备面试的首选资料。作者Gayle在此书中分享了技术面试流程, 面试技巧, 计算机基础知识, 以及189道来自不同科技公司(e.g. 谷歌, 苹果, 微软)的编程面试真题以及详细的答案解析。【点击标题了解详细信息】

随着人工智能和机器学习技术在各个行业应用的深入，公司对于机器学习工程师（Machine Leaning Engineer）的需求一直处于上升的趋势。作为机器学习工程师，除了掌握计算机科学、数学、统计学、数据科学、深度学习等专业知识，还必须精通多种编程语言，并具有处理复杂数据集和算法的能力。那么目前公司对于Machine Leaning Engineer的岗位要求是什么？面试当中会重点考察哪些内容?我们又该如何高效地准备Machine Leaning Engineer的面试？【点击标题了解详细信息】

由于H-1B新注册方式的影响，在2021财年H-1B申请过程中，移民局收到的申请包裹在两轮抽前后还没有达到规定的数额，这就导致了今年11月出现了第三次抽签的情况。但是由于时间较晚，可能中签的申请人也未必能够顺利工作。那么这种情况下，中签的申请人需要注意什么？三次抽签对于明年的抽签产生什么影响？【点击标题了解详细信息】

在过去的2020和2021年，COVID-19疫情对于全球行业都带了巨大的冲击，由此引发的人才招聘也发生了从形式到内容等一系列的变化，尤其是疫情中的招聘季节，也和以往有了很大的差异。那么在即将到来的2022年春招季，在数据类岗位招聘中又会有哪些新的趋势和变化？我们应该做好哪些准备工作? 如何进行时间规划？【点击标题了解详细信息】

Facebook 更名Meta，转型主攻元宇宙业务，成为大家热议的话题。作为美国传统科技大厂，Meta一直都是诸多申请人的首选雇主之一。 数据类岗位也一直是Meta招聘中的重要岗位。但是随着竞争日益激烈，Meta面试门槛也越来越高，很多同学在经历了一轮面试后都没能走到最后。那么Meta数据类岗位面试究竟会考什么呢？【点击标题了解详细信息】

有着不同身份状态的报税人，由于对美国的税务制度不了解，在美国报税会遇到很多不同的问题，例如 F-1, OPT,H1, L1, J1, O1 等。 那么我们应该如何针对自己的身份状态来做好税务规划，以及如何应对马上要开始的2022年的报税工作？【点击标题了解详细信息】