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0【本期嘉宾】Gary同学
本科：南开大学人工智能专业，硕士：纽约大学计算机专业研一在读。来Offer旗舰班+项目班+Data班学员，在来Offer的帮助下，拿到2026暑期Amazon Intern 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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孙博士介绍并邀请嘉宾分享其成功获得亚马逊实习的经历。 Gary同学分享其留学背景、求职时间线及选择赴美深造的原因。 Gary同学表示自己本科就读于南开大学人工智能专业，于2025年3月开始准备求职，参加了LaiOffer的旗舰班，并于2025年9月入学纽约大学后开始投递简历，最终在2026年3月中拿到亚马逊面试，3月底获得Offer。Gary同学释选择赴美读计算机科学是为了接触不同文化和工作模式，为未来职业发展提供更多选择。
关于中美计算机与人工智能教育体系差异及其对求职影响的探讨。 孙博士首先指出国内大学将人工智能从计算机学院独立出来的现象，并询问Gary同学关于国内AI本科与海外CS硕士组合在求职中的优势。Gary同学认为国内AI本科更侧重机器学习应用，而美国CS硕士补充了算法、操作系统等基础计算机能力，这种组合使其在投递MLE或SDE岗位时更具灵活性，是进入外企或在北美工作的加分项。
孙博士分享对大学教育及工业界能力需求的看法。 孙博士指出国内高校课程设置与工业界需求存在脱节，并分享了自己早年通过实践项目提升能力的经历。随后，孙博士询问Gary同学在求职过程中做对的关键事项。Gary同学回应称，最早参加了项目班以丰富简历，在拿到NYU录取后，为在北美求职又参加了旗舰班系统学习算法，并强调了提早准备算法的重要性。
关于LaiOffer课程与学校教学差异，以及大学教育定位的深入讨论。 Gary同学指出学校算法课程与求职场景适配度不高，而LaiOffer的课程提供了成体系的解题思路和高效的总结，例如讲解递归时如何画递归树和分析base case。孙博士借此引申，指出大学本科教育的目的是保障教育公平性，而非培养能达到硅谷大厂面试要求的拔尖人才，顶级人才的培养需要额外的努力和准备。
Gary同学详细拆解获得亚马逊实习的三阶段时间线。 Gary将过程分为三个阶段：第一步是前期准备与投递，亚马逊在10月底开岗后即投递；第二步是等待面试，期间持续刷题并投递其他公司，直到3月初收到OA，3月中获得面试，并指出今年亚马逊流程是先进行Team Match再发面试；第三步是面试准备，在拿到面试后，将精力集中在BQ和有针对性的Coding刷题上，最终在3月末面试并很快拿到Offer。
孙博士强调早期准备的重要性。 孙博士询问Gary同学在刷题、项目、投递三方面的优先级、时间投入和具体成果。Gary同学回应称，项目准备最早，在申请美研时即开始；刷题方面，结合LaiOffer题库和LeetCode，总计约400-500道，并强调融会贯通和讲解能力的重要性。孙博士补充说明，题目数量并非关键，重在归纳总结和举一反三的能力。
关于项目实践价值、投递策略及北美求职竞争态势的总结。 孙博士询问Gary同学为何作为科班生仍需做LaiOffer的项目。Gary同学解释称，学校项目技术栈单一，而LaiOffer的项目涵盖从前端到后端的全栈过程，更能体现技术全面性，适配更多岗位。孙博士进一步探讨了大学教育与工业界实践的差异，强调真才实学需在实战压力中获得。随后，Gary同学分享了投递数据：主要通过海投（约200多个岗位），内推仅5-10个，最终仅获得约5个OA。孙博士最后总结指出，北美求职遵循“一九原则”，即最顶尖的少数学生垄断了绝大多数Offer，成功取决于动手能力和启动时间。
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