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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