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】

在北美求职，经常会遇到海投数百份简历，而回复率却很低的困境。内部推荐（Internal Referral）能够通过行业在职人员进行简历推荐，从而避免无效的申请，提升面试的机会，也一直被认为是在求职阶段的最佳申请渠道。但是很多求职者对于“内推”也有着不同程度的误解。那么到底内推能在求职过程中起到什么样的作用呢？是不是内推就一定能够获得面试机会呢？【点击标题了解详细信息】

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在美职业发展过程中，很多人都会面临求职第二份或者第三份工作的选择，有的是为了提升薪资，有的是基于专业考虑，有的是遭遇裁员危机等不同的境遇。那么在选择第二份工作时候需要考虑哪些因素？我们又该如何规划自己跳槽的时机，让自己的职业发展路径更加开阔？又需要做哪些准备呢？【点击标题了解详细信息】

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随着科技在金融领域的应用日益深入，Fintech行业的增长和发展速度也是有目共睹的，从移动支付到投资理财应用，Fintech无处不在。随只而来的是Fintech公司对于数据类人才的需求，也在逐步增大。那么Fintech公司数据类岗位面试都会考察哪些方面？除了通用技术以外，会涉及哪些行业知识？我们该如何准备Fintech公司的数据类岗位面试？【点击标题了解详细信息】

Amzon 作为电商行业的领先公司，从疫情开始至今一直保持着旺盛的招聘需求，除了数据类岗位，他们开放的软件工程师岗位也十分丰富。那么，Amazon在软件开发岗位的面试是什么流程？针对软件类岗位面试考察的重点技术指标是什么？应该如何哪些准备呢？【点击标题了解详细信息】

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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】