从科技就业增长上看,2022年底以Meta、Amazon、Google等大厂的裁员为标志,至2024年前后,科技就业数量开始停滞不前:
而早在2020年,加州在北美整体科技行业就业总量中处于下滑态势。也就意味着加州正在慢慢褪去北美科技中心的光环。
可许多人却并不买账:
- A:y轴上15%-19%,数值差拉不开,会不会太误导人了……
- B:为什么图表没有给2024年贴上合适的标签?
- C:历史最高值也不过才19%……
不信归不信,实实在在的数据摆出来并非没有借鉴意义,比如整体就业人数是否出现净下降,并且这种下降对加州的打击程度等,不过对于求职者来说,有更关乎切身利益的信息,值得关注!
裁员规模合集(17日新版)
5家大厂算法高频题(半年内)
4月-5月初基本处于断档期,新发且适投的岗位少之又少,同时不断有公司裁员,看规模就知道又有多少人加入求职的战场,在职员工此时将要面对的是与高Level抢机会,与NG抢Entry Level岗位。可以说是腹背受敌,要么能力强,杀出一条血路,要么就沦为求职背景板。
提升在职求职者的竞争力
何为能力强,最关键要从面试要求入手,如今就连校招全职岗位都被要求2-5年的经验了,对在职社招的要求只会更高!而大家普遍面临的问题是:
- 来自于小厂的经验,项目经验不够精;
- 有经验,但干的比较杂、涉及的知识面比较窄;
- 经验与实际求职目标不相符,比如有DS的工作经验,想找MLE方向的工作……
在职求职者案例
学员Alex一直从事machine learning platform相关工作,中间也会负责on call support,客户有时会向他们提出关于memory cpu的问题,他自己也弄不明白,毕竟他没有从项目之初就全程跟着,他入职时这个platform已经half way done了。
所以在求职之初他充满了不自信,觉得自己既缺失了应届的身份,经验涉及到的知识面又比较窄、比不过别人,有些比较热门的面试点他自己也不懂,对于求职更是一片迷茫。
1V1导师初次沟通后给出建议
从简历、当前学习重点、面试着重考察点的答疑等几个方面给予其建议,应该加重什么部分的内容,什么内容不必太在意,为学员匹配的大厂面试官导师通通传授给他!
这还只是早期沟通阶段——1V1导师根据Alex的情况和需求进行的初级指点。后期在课程里,导师还会以学员实际经历为基础,按照当下面试官针对具体岗位比较关注的考点,定制项目内容,凸显学员个人竞争力。
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