取消 wfh 还不够

亚马逊被曝出或将裁员 1.4 万人

而这个消息源头来自于摩根士丹利的内部报告

亚马逊要大裁 managers？

亚马逊，包裁员的？

自从 9 月 16 日，亚马逊宣布取消 wfh，让所有员工从 2025 年 1 月开始，一周五天回办公室工作，很多人就认为迟早有天，亚马逊还要来一波大裁员的。其中就有彭博——最早曝出亚马逊裁员传闻的，还有大投行摩根士丹利。我们来看看摩根士丹利的内部报告里都分析了什么。

该说不说，大投行算起账来还是很快的。摩根士丹利预计亚马逊很可能在明年初之前裁掉 1.4 万 managers。而大摩预估，每位 manager 一年的成本在 20 万至 35 万美元之间。因此，这波裁员能让亚马逊每年节省 21 亿至 36 亿美元。

对于摩根士丹利的预测，亚马逊拒绝置评（意料之中的操作），但亚马逊的回应倒是也没有否认裁员的说法公司近年确实增加大量管理职位，现在是时候作出改变了。

u1s1，亚马逊的 managers 确实是多，全球有 10 万 + 名。

当然，摩根士丹利也是根据 Andy Jassy 的战略作出的预测。关于 Andy Jassy 的战略，这里倒是有白纸黑字可以解释一下的。

如上图所示，是 Andy Jassy 发的一份内部备忘录。他透露将在 2025 年第一季度末之前，将个人贡献者与经理的比例至少提高 15%。减少经理的数量将消除层级，使组织比现在更加扁平化。

Andy Jassy 还表示自己创建了一个官僚主义邮箱，供大家报告任何可能的官僚主义或不必要的流程。

如果亚马逊这波裁员针对的是管理层，那么这样是不是它就有钱请 entry level 了？Blind 上有人称亚马逊在 2025 前两个季度将会疯狂招人

这几个问题，对于这两年倍感北美科技招聘寒冬冷意的留学生来说，尤为的关心。

WSJ 在今年 9 月发布的一篇报道，标题是

‘ tech jobs have dried up and aren't coming back soon ’，Reddit 上也对于这篇报道进行了讨论

评论区也有很多人说出了目前科技行业求职的现状。

" 我朋友是 FAANG 的高级工程师，工作找了一年多、降薪一半才有了新的 offer。"

" 现在招聘市场就是 2017 年的工作岗位数量 +2024 年求职人数。回到 2017 年，我在任何地方应聘，90% 都能获得面试机会。现在呢？我的简历更好，经验更丰富，但是只有 2% 的公司给我发面试。"

近期，WST 也有不少 CS 或者是 CS 相关专业的同学，对于北美科技行业求职感到迷茫，在通过与 Jerry、Bruce 和 Annie 的连麦后，得到了专业的解答。* 如果你想卷北美科技行业，但对于自己的求职规划仍有疑虑，都可以联系文末小助手，预约连麦答疑。

北美科技行业招聘回温，but...

根据 WST 多位科技 Mentors 的说法，北美科技行业的招聘是有所回温的，不少 Top tech 已经开始了 SDE 岗位的招聘。

有针对大一大二本科生的早期实习项目：

1）Google 的 STEP 项目

专门给计算机科学或相关专业的本科大一大二同学去申请的早期实习项目，在为期 12 周的实习过程中，实习生会在两名 host 的带领下以小组为单位开展工作，参与 mentorship program。

所有 STEP 实习生都有机会获得 Google 的可转正实习机会，该早期项目招人少，筛人也非常严格，竞争也是非常激烈的。目前 Google 已经开放了 STEP 的申请，截止日期为 10 月 25 日。

2）UberSTAR Internship Program

Uber 在 2019 年推出这个早期实习项目，有多个部门可以申请，包括 Software Engineering, Data Science, Product Management, Sales & Operations 等。

UberSTAR 实习，北美这边一般是在 8-10 月启动招聘，面试流程主要是两轮：第一轮是 Recruiter 的电面，会针对你简历上的内容进行提问，通过后会有两次 45-60 分钟的技术面试。

也有针对本科生 / 研究生的实习项目：

Meta 开放了 SDE 岗位的实习。从 jd 描述也可以看出，简历上如果没有相关的实习经历，基本上拿不到面试机会的。

要卷头部科技大厂的 SDE 岗位，其实也是很难的。根据 WST 的科技导师透露：Google 目前招聘都会先看 internal 的机会（实习生转正 + 内部转岗），external 投递的人最后考虑。即便是被级别高的人内推，在这个 team 有 hc 的情况下，还是需要经历三轮的严苛面试。

目前也有一些公司仍旧在招 Data 岗位的实习生，比如 Google，Meta 等。但是与核心的 SDE 岗位相比，科技公司分析类岗位的 headcount 就更少。除此之外，很多 Data 类岗位的 jd 都写明不提供 sponsor，并且要求候选人有 2-3 年甚至以上的经验。

这边整理好了 10 月初北美科技岗位可以投递的 list，按图中方式领取即可。

面对这样的情况，WST 也建议同学们无论是想卷 SDE 岗位还是 Data 类岗位，在朝大厂扔简历时，也不要错过一些中小厂科技公司，这些公司其实也有不错的发展前景和极好的 wlb。

1）大数据 AI 公司—— " 砖厂 "Databricks

Databricks 成立于 2013 年， 总部位于旧金山。创始人来自 Apache Spark 大数据处理系统的创始团队，其中还包括加州大学伯克利分校的 AMP 实验室。

Databricks 以 Apache Spark 开源技术为基础，致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成，数据管道等任务。

Databricks 发展很迅速。在成立的第 2 年就获得 3300 万美元的投资。而在 2016 年 12 月，Databricks 获得由 New Enterprise Associates 领投、Andreessen Horowitz 参投，共计 6000 万美元的 C 轮融资。

在生成式人工智能惊艳世界之际，Databricks 也是抓住新一波洗牌的机会，用 13 亿美元收购了明星 AI 公司 MosaicML。在今年 3 月，Databricks 推出一款通用大语言模型 DBRX，号称是 " 目前最强开源 AI"。

Databricks 被《财富》杂志评为 2024 年最佳科技工作场所之一。这家公司好评也很多，除了给钱大方并且很爽气之外，给员工很大的自由度。目前 Databricks 可以让员工选择 wfh 或者是来办公室上班。

Databricks 的工程师们能力都很高，所以能和这些大佬共事能学到很多。从这跳出来的工程师都很受科技圈的认可。

2）专注动态数据的软件公司 Confluent

Confluent 总部位于加州山景城，成立于 2014 年。创始人有 3 位，分别是下图从左至右的 Jay Kreps、Neha Narkhede、  饶军（Jun Rao）。

这三位都曾是 Linkedln 的员工，是当时开发出 Apache Kafka 实时信息列队技术的团队成员，这一种技术工具可以帮助 Linkedln 处理其大量的信息、网络请求和个人资料浏览。也正因此，三位意识到了数据流对于大公司的重要性，于是走上了创业之路，创立了实时处理大量数据流的商业软件公司 Confluent。

Blind 上有 Confluent 的 Software Engineer 列出了在这家公司工作的 pros & cons，这里截图给大家作为参考

Confluent 这家公司现在还可以完全 remote，而且发展前景还不错。据公司 manager 透露项目较多、scope 比较大，进去可以学习到很多。

3）金融科技独角兽 Chime

在 Forbes 采访 Chime 的创始人兼首席执行官 Chris Britt，这位 51 岁的大佬谈到了 Chime 目前的业务和未来—— "Chime 是美国最大的纯数字银行，年营收达 15 亿美元，有 700 万客户使用其信用卡，每月交易额达 80 亿美元。"

这位创始人还提到 Chime 已经准备好在 2025 年进行 IPO。一般科技公司的薪资构成包括 base salary 和股票 RSU，如果未来 Chime 真的能成功上市，薪资方面肯定是有比较可观的涨幅。

最后说说如何才能拿到科技公司的 offer。

凭技术恰饭的 CS 学生，为了拿 Offer 多半都有疯狂刷 leetcode 的经历。但实际上，只会刷 leecode 不足以支持你拿到心仪 Offer。

一般来说北美头部科技公司的面试流程是这样的

简历筛选，初步了解情况，HR 约电话面试

Phone Screen：1-2 轮，在线编程

Onsite：5-8 轮不等。包含 2-3 轮 Coding，1-2 轮 Design，可能考察 1 轮项目经历、Culture Fit 和 Career Development

但如今科技公司也越来越注重行为面试，而这往往容易被大家忽视，因为 BQ 没答好错失 Offer 的同学大有人在。

亚麻的 5 轮 onsite，Behavior Questions 足足考了 2 轮，大大增加了行为面试的比重，算法占比降低。一向以面试硬核著称的 Google，也在选人时有自己的考察 " 清单 "，来确保 candidate 有公司想要的品质，据 WST 学员透露微软在 onsite 时也越来越频繁的考察 BQ。

给大家整理了一份科技大厂的行为面试真题合集，戳下图领取 ~

科技公司技术更新和迭代速度非常快，很多学校的 CS 课程多半是追赶不上的。但科技公司面试最看重还是你解决实际问题的能力。

因此有意愿求职 Tech 领域公司的大一、大二同学，不仅需要早早做实习，更需要恶补行业所需但学校不教的 CS 知识！

想要拿到顶级科技公司的高薪 offer，却担心自己 technical 没有准备好？拿到了面试邀请，却搞不懂面试题的套路？

不经过正规化和魔鬼式的训练，何谈年薪百万？

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