Tesla SE
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数据 / AI 方向真实案例。页面会说明学生背景、蒸汽提供的帮助,以及这条路径如何推进到最终结果。

学生背景
未公开
专业:未公开
求职阶段
全职 / 校招
目标地区:归国;方向:数据 / AI
蒸汽帮助
核心支持
首先与STEM接触沟通后,导师表示鸥同学最大的问题在于时间分配问题,在纠结的情况下并且今天求职市场大环境并不好,随便找找是不可…
问题背景
遇到的困难
相关细节暂未公开,页面会结合时间线和后续解法,呈现主要问题集中在准备节奏、表达方式和岗位匹配上。
蒸汽支持
蒸汽提供的帮助
首先与STEM接触沟通后,导师表示鸥同学最大的问题在于时间分配问题,在纠结的情况下并且今天求职市场大环境并不好,随便找找是不可能有好结果的。
同时EE专业算是半对口专业,简历上页缺乏招聘需求相匹配的关键词,因此非常容易成为了“沧海遗珠”。
O同学用了一个月时间决定还是要放弃科研这条路。
进入课程后,导师把常用算法和常见面试概率与面试中会遇到的实际场景应用题结合起来,O同学意识到之前没有透过现象把握到本质。
O同学反馈,自己之前都是盲目刷题,刷到新题忘旧题,对很多基础概念理解都不够透彻,最后能拿到特斯拉的offer一个很重要的原因是没有依靠刷题/背题。
秋招开始收到了一些公司的面试邀请,认真做好每一个OA(高通,特斯拉等),良好的态度面对每一个HR/Phone Interview, 抓住了特斯拉的机会,稳定发挥,拿到了最终的Offer。
就像上面说的,特斯拉的终面不是一个Leetcode刷题背题就能搞定的onsite, 所以日常mock反复在还原压力面下提升“经历”题,真的能帮助真正的面试中更讨喜。
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