入职加拿大Scotiabank了！内含DE面试经验分享 ！

我来加拿大好多年了，最初读的是机械，做的也是相关工作，干了几年发现这不是我想要的生活，但没办法，为了拿身份忍了，在漫长的等待和各种不确定性中，终于耗时数年拿到了枫叶卡。

……当我想追求梦想中的生活，重返校园转读计算机科学时，我已经比身边的同学年长了许多。

那时，我对未来的职业方向充满了不切实际的幻想。因为学校的课程和论文都与机器学习相关，我一度认为自己应该往AI方向发展。但在内心深处，我对自己究竟几斤几两是非常虚的。

直通硅谷的老师——一位在多伦多Amazon工作多年的资深SDE打破了我的AI幻想。他告诉我，虽然AI看起来很火，但对于应届生来说，市场极其饱和，算法岗位通常是留给博士或者有高质量Paper的大牛的。

对于现阶段的我，更务实、更稳妥的路线是先成为一名合格的SDE。他强调，无论未来从事什么软件相关工作，数据结构与算法都是逃不掉的基础，我现在必须把最高优先级放在刷题上，要达到对Easy题目滚瓜烂熟的程度。

确定了SDE方向后，最大的问题就是我的项目经验几乎为零。那些学校的大作业，支撑不起简历。

老师并没有让我去啃那些晦涩难懂的底层原理书籍，他告诉我，对于学生来说，这既不现实也没必要。老师主张通过实践来学习，让我知道在工业界，一个东西在什么时候用、该怎么用，这就足够了。

我们规划了一个后端项目，这个项目麻雀虽小，五脏俱全，它不仅仅是写几个Java接口那么简单，而是涵盖了Spring Boot的核心功能、JUnit测试、以及GitHub Actions的CI/CD流程。导师甚至提到了要集成反向代理和负载均衡这些我听过但从未用过的架构组件。

这个过程对我来说是一次巨大的思维升级。我开始站在系统架构的角度去思考问题，也学会了如何查阅官方文档来解决实际问题。

求职的过程充满了戏剧性。我原本是奔着SDE岗位去的，准备了大量的Java后端知识和算法题。但最终向我抛出橄榄枝的，却是丰业银行DE岗位！

面试的过程出乎意料地务实。没有让人紧张的Behavior Question，甚至连我准备了许久的LeetCode算法题都没考。第一轮纯聊天，面试官详细询问了我研究生期间做过的一个Spark项目。第二轮则是实操，让我也用Python或Scala做一个数据转换的任务。因为提前得知他们用Scala，我现学了一下就上了战场，好在任务并不算特别有挑战性。

你可能会问，那我之前准备的SDE项目岂不是白费了？

恰恰相反。虽然岗位是数据工程，但Scala是运行在JVM上的语言，它和Java共享很多生态系统。在面试和后来的实际工作中，我发现导师带我梳理的Java生态、Maven构建工具的使用、IDE的调试技巧，以及对云平台的理解，都发挥了巨大的作用。特别是我的简历上因为那个项目而增加的云相关经历，对于即将在明年全面转向云部署的新团队来说，是一个巨大的加分项。

现在我已经入职，团队氛围很Chill，经理和同事都很乐于助人。回看这段经历，我悟了一个道理，求职不是一条直线，你永远不知道机会从哪个窗口进来。

当然，扎实的计算机基础和工业界的工程思维，是应对一切变化的底气。谢谢直通硅谷的老师们。