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0【本期嘉宾】Simon同学
本科、研究生均就读于华盛顿大学 EE专业，大四转码，来Offer旗舰班+项目班学员，研一拿到Amazon SDE实习offer，研二拿到Amazon return offer。
【主持人】孙博士
来Offer创始人。谷歌前高级软件工程师、面试官。南加州大学（USC）CS博士，主攻高效AI和搜索算法。麻省理工（MIT Sloan）商学院EMBA。
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孙博士介绍了嘉宾Simon同学的学业与求职背景。 Simon同学详细介绍了其从华盛顿大学电气工程专业大四开始转码，通过训练项目，在研究生一年级秋招期间获得亚马逊实习，并于实习后收到Incline通知，最终在今年春季拿到Return Offer并计划于6月底入职的时间线。
探讨EE专业学生在美国的就业现状与转码趋势。 孙博士提出了关于EE专业就业率、产业结构以及为何大量EE学生转向软件行业的问题。Simon同学解释了EE专业的广泛性及其包含的信号处理、电力电子、芯片设计等多个分支，并指出EE在美国的就业岗位远少于软件工程师，尤其是信号处理方向，许多岗位要求博士学位，导致就业困难。孙博士进一步分析了硬件行业“赢者通吃”的产业结构是EE岗位稀少、H-1B签证数量远低于软件工程师的根本原因。
Simon同学分享了在华大期间为转码所做的学业准备与规划。 孙博士询问了Simon同学在华大辅修CS课程的情况。Simon同学表示，除了EE专业课，他还学习了华大对非CS专业开放的算法、人工智能、数据库等课程，这些课程对其打好算法基础和了解技术栈很有帮助。Simon同学指出其学校EE专业大部分学生都有转码意向，许多人甚至通过夜校项目为转码争取更多时间。当被问及转码建议时，Simon同学强调要尽早规划，了解软件工程师的招聘时间线，并认为回到过去他依然会选择转码。
讨论软件工程师求职的时间规划与简历投递策略。 Simon同学回顾了他从大四春季开始训练，在研一秋招投递实习岗位，并于来年一二月份收到亚马逊面试，最终在2025年夏天完成实习的过程。孙博士详细解释了亚马逊等大公司招聘窗口期短、简历筛选“先到先得”的特点，强调信息获取的时效性和集团化作战的重要性，并指出GPA在求职中作用有限，公司更看重项目经验和实习经历。
Simon同学分享了在亚马逊的实习内容与获得Return Offer的经验。 Simon同学介绍其为期两个多月的实习项目是为公司内部大语言模型构建自动化知识录入流程，以提升模型在专业领域的回答能力。关于如何获得Return Offer，Simon同学强调了在高质量完成工作的同时，职场情商和沟通的重要性，包括与队友、导师和经理保持定期沟通，遇到困难及时求助。孙博士询问了亚马逊领导力原则在实习评估中的应用以及团队氛围，Simon同学确认了这些原则是评估标准，并表示其团队成员友好，工作压力适中，他认识的实习生朋友基本都拿到了Return Offer。
讨论实习薪资、时间分配及对学术成绩的务实看法。 孙博士询问了Simon同学在亚马逊实习的月薪，Simon同学回答税前9000多美元，税后7800美元。孙博士补充说明，加上房补，外地实习生的月收入可达约12000美元。对于如何平衡EE学业与转码准备，Simon同学建议将时间和精力优先分配给刷题和项目，学校课程以保证通过、维持F-1身份即可，并可通过咨询学长、选择“水课”来达成此目标。孙博士随后强调了在美国求职的务实性，指出GPA达到3.5以上已足够，真正的竞争力在于动手能力和真才实学，而非盲目追求高GPA或发表无影响力的论文。
Simon同学对比了系统性算法训练与单纯刷题的区别，分享了其求职优势。 孙博士询问了来Offer训练相较于单纯刷题的优势。Simon同学指出，许多同学刷题存在“刷一题忘一题”的问题，而来Offer的算法班通过系统性地总结算法类型、建立代码框架、进行错题整理和逻辑表达训练，帮助他实现了从“背题”到“会做题、能讲题”的转变，使其在面试中能够清晰、流畅地分析和解决问题。孙博士进一步阐述了教育的本质在于建立知识体系和培养举一反三的思维能力，而不仅仅是提供题目资源。
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