#人才招聘
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Anthropic最有權勢華人來了！清華校友，不到30歲，搭檔GPT-3一作

又有人高調加入了Anthropic。 這次還是個清華校友。 Sihao Huang，任職Anthropic前沿計算戰略負責人，搭檔是大名鼎鼎的Anthropic聯合創始人兼首席算力官Tom Brown。 也一舉成為了Anthropic已知公開職級最高的華人。
Anthropic最有權勢華人來了！清華校友，不到30歲，搭檔GPT-3一作
科技#Anthropic#人才招聘#Sihao Huang
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晶圓大廠大招聘！

台積電在中科二期規劃4座1.4奈米廠，推進建廠與供應鏈對接，為因應徵才需求，勞工局和台積電資材管理組織與慈善基金會合作，本周六（15日）將舉行台積電供應商聯合征才，釋出上百個優質職缺，其中86%職缺起薪4萬元新台幣起跳，展現產業搶才的誠意與競爭力。 這次征才活動邀請麗明營造、洋基工程、信紘科技及盟立自動化等20家知名台積電供應鏈大廠參加，提供包含環境系統設計規劃工程師、營建工程師、機電工程師及電控應用工程師等超過上百個多元專業職缺，全力支援半導體供應鏈的人力補實與中科二期開發案的建廠需求。 因應台積電擴廠所帶動的龐大人才需求，勞工局長林淑媛表示，鑑於求職者對台積電供應鏈產業發展前景及就業穩定性具有高度認同，活動特別聚焦基層技術人才招募，透過精準媒合機制，有效串聯企業用才需求與在地人才資源。 勞工局期盼藉由此次合作，協助供應鏈廠商順利延攬所需人才，提升企業招募效能，進一步強化中部半導體產業聚落的人力支援能量；同時也為台中市民提供穩定、優質且具發展性的就業機會，實現在地就業、產業發展與城市共榮的多贏目標。(大話晶片)
晶圓大廠大招聘！
國際#台積電#人才招聘#供應商
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消息稱 SK 海力士在美招募 DRAM - 邏輯 3D 堆疊領域技術人才

還得用本地人 韓媒 ZDNET Korea 當地時間24日報導稱，SK海力士正通過其位於美國加利福尼亞州聖何塞的海外子公司招募 DRAM - 邏輯 3D 堆疊領域技術人才。 這一分支在招聘啟事中表示這項技術主要面向裝置內 AI 市場，“我們正在尋找能夠與美國客戶緊密合作，領導 3D 堆疊 DRAM 邏輯晶片聯合設計的優秀人才”，“我們的目標是提供滿足不斷變化的技術要求和市場需求的晶片設計解決方案”。 由於位寬相對有限，標準 LPDDR 並不能很好地承擔大型端側 AI 模型推理任務。而 3D 垂直堆疊 DRAM Die 與邏輯 Die 可在兩者之間建立更多短距離 I/O 連接，從而提升頻寬、降低延遲、改進能效，多家記憶體企業都在進行這一方面的探索。 (AMP實驗室)
消息稱 SK 海力士在美招募 DRAM - 邏輯 3D 堆疊領域技術人才
美股#SK海力士#美國#人才招聘
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特斯拉招募資深晶片工程師：瞄準2nm先進製程

近日特斯拉正式啟動全球範圍內的資深晶片工程師招募工作，CEO伊隆·馬斯克親自下場推進招聘事宜。據悉，此次招募的核心崗位為流程整合工程師等資深晶片相關職位，並非普通工程崗位，而是主導先進邏輯系統單晶片（SoC）開發的關鍵角色，覆蓋從新產品匯入、量產良率提升、製程窗口分析，到產品認證與DPPM降低的完整流程。招募門檻也是十分嚴苛，應徵者需具備學士以上學歷，並擁有至少十年以上先進製程開發經驗，涵蓋良率提升、代工廠合作與供應鏈管理能力。此次大規模招募背後，是特斯拉雄心勃勃的Terafab超級晶片工廠計畫。該計畫於2025年11月特斯拉年度股東大會首次公佈，2026年3月22日正式啟動工廠建設，選址於美國德克薩斯州超級工廠北園區，瞄準2奈米先進製程，計畫投資200-400億美元，最終實現月產100萬片晶圓、年產1000-2000億顆AI晶片的目標，產品將覆蓋FSD自動駕駛、Optimus人形機器人、Cybercab無人計程車及Dojo資料中心等全場景。馬斯克在2025年第四季度財報電話會議中也曾強調，未來3-4年，晶片將成為制約特斯拉增長的關鍵因素，人工智慧邏輯晶片和儲存晶片的供應穩定性備受擔憂。據測算，到2030年，特斯拉每年對人工智慧晶片的需求或將達到1200萬顆，而全球現有供應鏈難以匹配這一規模。 (TechWeb)
特斯拉招募資深晶片工程師：瞄準2nm先進製程
美股#特斯拉#晶片工程師#2nm製程
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Fortune雜誌—馬斯克：招聘時不要只看簡歷

馬斯克暢想的是，把高能耗的AI訓練和為其提供能源的太陽能電站一起搬到太空中，那裡“永遠是晴天”，陽光無限量供應，太陽能發電能力可達地面數倍。在最近參與的一檔將近3小時的播客裡，他給出了具體預測：只需36個月，太空就將成為部署AI的最便宜去處，那裡不受地面電網、土地和冷卻水的制約，太陽能輻射穩定得像“永動機”。圖片來源：Allison Robbert/AFP via Getty Images億萬富翁首席執行長伊隆·馬斯克表示，在爭奪科技霸權的角逐中，找到合適的人才並非易事。馬斯克以其“事必躬親”的領導風格著稱（他自己曾戲稱這是“奈米級管理”）。在招聘上也是如此。他表示，在SpaceX創立初期，他親自面試了最早的幾千名員工，後來實在沒時間才作罷。馬斯克在與Stripe聯合創始人約翰·克里森以及科技播客主德瓦克什·帕特爾共同錄製的一期播客中表示，他現在更多依賴團隊來發掘人才的“驚豔特質”，並要求團隊用要點形式提供“卓越能力證明”。馬斯克說道：“通常我會告訴別人——其實也是在告誡自己——不要只看簡歷。要相信現場交流。簡歷看起來可能非常亮眼……但如果聊了20分鐘後還沒有‘驚豔’的感覺，那你就該相信這場對話，而不是紙上的東西。”這一策略成效顯著。馬斯克補充道，特斯拉（Tesla）目前的高管團隊，平均任期已達到10到12年。不過他也提到，在公司早期快速增長階段，高管崗位的更替曾一度相當頻繁。他回憶起有一段時期，蘋果（Apple）等公司曾對特斯拉高管和工程師展開“地毯式轟炸”，狂打電話挖牆腳。根據CNBC的資料，2018年，蘋果為其後來被叫停的電動汽車項目以及其他崗位，聘用了46名特斯拉前員工。馬斯克表示，當時業界普遍認為，特斯拉員工身上帶著某種“明星光環”，彷彿只要有特斯拉工作背景，就自帶能讓企業成功的特質。他表示，蘋果當時給出的薪酬往往是特斯拉的兩倍，並解釋稱，在矽谷挖人之所以容易，是因為員工在不同公司之間跳槽，通常無需搬家或改變生活方式。馬斯克旗下的五家公司共有20萬名員工，他坦言自己在用人問題上也犯過一些錯誤。他表示：“我自己也曾經陷入這種‘明星光環’的誤區，心想：‘哦，我們從Google（Google）或蘋果挖一個人來，他馬上就能成功。’”但他補充道，亮眼的履歷和出色的工作經歷，並不能代表全部。馬斯克認為，應聘者的天賦、進取心和可靠性同樣重要。他表示：“我認為，本性善良很重要。我一度低估了這一點。所以要考察：他們是否善良？是否值得信任？是否聰明勤奮？”馬斯克旗下公司的人員變動最近一段時間，馬斯克旗下公司遭遇了高管流失潮：有人選擇離職創業或暫時休整，也有人因職業倦怠，或對他的政治立場、戰略決策以及近期裁員感到失望而離開。據《金融時報》報導，近幾年，特斯拉的首席資訊官，以及公司公共事務部門和美國電池與動力總成業務的多名高層管理人員，已相繼離職。與此同時，馬斯克旗下初創公司xAI也出現人事變動。首席財務官邁克·利伯托雷在任職僅三個月後便跳槽至OpenAI。他在LinkedIn上寫道：“102 天——一周7天都在辦公室；每周工作120多個小時；只能說，這是一段瘋狂的經歷。”多名員工向《金融時報》表示，馬斯克對xAI員工施加了更大壓力，而他們認為，這與他同OpenAI首席執行長薩姆·奧爾特曼之間的競爭關係及私人恩怨有關。去年8月，作為OpenAI早期投資人的馬斯克，對OpenAI和蘋果提起反壟斷訴訟，指控二者試圖限制AI領域的競爭。而OpenAI則指控馬斯克存在騷擾行為，並試圖拖慢公司的發展處理程序。（財富中文網）
Fortune雜誌—馬斯克：招聘時不要只看簡歷
美股#馬斯克#人才招聘
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都 AI 時代了，還需要招人嗎？

上周的文章130 GB 記憶體……Claude Code 又崩了裡，我提了一下正在招人，沒想到還真收到了兩份簡歷。還有五六個人來諮詢，問我在招什麼人？做什麼事？團隊畫像什麼樣？……這裡挑幾個問題簡要說一下，也順便招人：1 . 都 AI 時代了，為什麼還要招人？讓 AI 來幹不行嗎？當然需要人。一方面是面向使用者：需要去洞察問題和機會、找到最合適的解決路徑、去獲取真實的使用者反饋，目前確實還需要人，AI 還不太行，當然會用但不能全聽它的。另一方面是面向 AI：程式設計確實不再是瓶頸了，但如何去給 AI 下發任務、驗收結果，還是需要人的。當然，我們做了很多自動化收集 issue，AI 自己開 branch、自己開發、自己提 pr、多 agent cross review、自己幹 test、ci 的工作（後面我可以 share 一下）……但離全 AI 化還有不小距離。還有就是，時機很重要，人多了，當然會有一些 context 切換而帶來的摩擦和損耗，但只要這個人的加入，能讓整體的結果更提前，那就是合適的。當然，摩擦損耗的程度也與個人的能力和團隊協作的機制有關。我不敢說現在已經是最優，但我會一直去審視和調整，最大化地減小損耗，最大化個人的能力釋放。2. 需要什麼樣的人？AI First：凡事先AI，找人之前先找 AI靠譜：事事有回應、問題終結者敏銳：能從混亂中找到規律，從不變中找到機會聰明：被認為比身邊大部分人聰明自信：自認為比身邊大部分人聰明不設限：❌：我是做……的，我不會……，✅：在 AI 加持下，我什麼都可以！全端：IC、有較好技術或演算法基礎、科班出身、暫謝絕純 vibe coder（除非有不錯的案例加持）以及，這個人的加入能提升而非降低團隊的平均水平3. 當前團隊畫像一半是 00 前後，也有 85 後清華、北航、國防科大等字節、網易、阿里、特斯拉等4. 團隊規劃現在不到 10 人，計畫每月 +5 人，年底 50 人爬蟲、演算法，工程、全端、AI Agent、……還有產品，不過其實，職能的邊界不會分得非常清楚5.  年齡有限制嗎？不太有，當然太大可能不太合適。兩個角度：年齡無關：靠譜的人老了依舊靠譜，不靠譜的人年輕時就不靠譜年齡有關：年輕人的成功經驗和和苦澀經驗都不多，慣性和約束也不多，會更願意試錯；所以新鳥老鳥都可6. 公司現狀0人民幣收入，都是其他幣種，涉及 100+ 國家已實現規模化盈利，國內頭部美元機構投資，輪次和金額就暫不透露了。7. 公司做什麼騎在模型廠商身上、而非躺在其身下的垂類 agent我的判斷是，模型廠商至少五年內不會做，也基本做不好。業務上先賣個小關子，具體的私信我簡歷，我再告訴你😆8. 工作和 AGI Hunt 公眾號有關嗎？無關。還真有不少人問我這個問題，還有主動問招不招編輯的……公眾號不招人，也沒這方面需求和預算，這就是我每天 20 分鐘寫點東西分享一下的號而已，佛系寫寫。9. 薪資薪資 open，基本沒上限，當然和小扎是完全沒法比的，這個要有預期10. 福利提供最好的模型和充足的額度。其他的你來提，我來滿足 (AGI Hunt)
科技#AI時代#人才招聘
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競賽獎金上千萬美元，量化公司的搶人大戰已經是next level了……

一道題 = 千萬獎金 + 頂配Offer？金融圈最瘋狂的“尋人啟事”正在上演量化大佬懸賞千萬美金只為找到能解題天才一場關於智商與財富的極限挑戰正式開局懸賞1000萬美金解題 XTX Markets太捨得下本了近日，金融圈被一則消息刷屏：英國最大的單一納稅人、XTX Markets創始人Alex Gerko和他的公司，再次擲出重金，懸賞求解數學難題。cr. efc“懸萬金解題”，其實是XTX Markets的老傳統了，早在2023年，XTX Markets就推出了一項獎勵計畫——人工智慧數學奧林匹克（AIMO）。這是XTX Markets於2023年推出的“挑戰基金”，該基金旨在推動AI技術社區一起開發能夠像國際數學奧林匹克（IMO）頂尖人才一樣表現的AI模型！根據AIMO網站的介紹，其500萬美元的“終極大獎”將頒發給首個公開分享的、進入AIMO批准競賽並達到相當於IMO金牌水平的人工智慧模型。就在近日，第三項高達220萬美元的“階段性進步獎”競賽也已開啟，面向全球招募頂尖解題高手。cr. AIMO第三期階段性獎項總基金為$2,207,152，本輪競賽排名獎項如下：第一名：$262,144第二名：$131,072第三名：$65,536第四名：$32,768第五名：$16,384此外，還設有特別獎項，獎金$110,000。本階段的賽事基於首屆AIMO競賽（由Numina項目於2024年7月奪冠）及第二屆AIMO競賽（由輝達NemoSkills團隊於2025年4月奪冠）的基礎展開，題目難度大幅提升，並配備了業界領先的計算資源。報名截止日期為2026年4月9日，從Kaggle的資訊看，目前已經至少有4900名參與者報名搶奪這天價獎金了。關於AIMO - Progress Prize 3賽事的細節，以及前兩賽段的冠軍隊伍分享，WST都給大家整理好了，篇幅有限這裡就不一一展開，想深入瞭解的同學可以加入小助理獲取~不知道看到這裡的小夥伴們是否有和我一樣的感受——XTX Markets也太有錢了！帶大家簡單瞭解一下Alex Gerko和他的XTX Markets：Alex Gerko出生於俄羅斯，擁有莫斯科國立大學數學學士、碩士及該校數學博士學位；2004年，Alex Gerko在德意志銀行從事股票交易，之後轉行進入外匯交易領域；2009-2015年，加入總部位於英國的避險基金GSA Capital；2015年1月，創立了XTX Markets。XTX Markets是一家base在英國的演算法交易公司，利用演算法在各種交易場所進行價格差異交易，Gerko持有該公司75%的股份。截至2024年，該公司在全球擁有超過250名員工，他們利用最先進的機器學習技術，對股票、固定收益、貨幣、商品和加密貨幣等5萬多種金融工具進行價格預測。XTX Markets有多壕氣？據可蒐集到的資料顯示，2024年公司12.8億英鎊的利潤分配給了31位合夥人，其中某高額薪酬的成員分得6.825億英鎊，其餘30位合夥人平均每人1990萬英鎊（近2億人民幣），比去年提升逾500萬英鎊。普通員工到手的分紅也不普通：2024年，XTX LLP的19名員工平均薪資55萬英鎊。而且，XTX Markets特別願意提拔年輕的量化人才，比如2019年才走出校園的Ivan Belonogov，短短幾年就晉陞為合夥人。cr. LinkedInIvan的履歷上最不容忽視的，就是滿滿一頁的競賽獲獎經歷：為什麼XTX Markets如此不惜重金尋找全球最聰明的大腦？這背後，揭示的正是量化金融行業一個公開的秘密：對頂尖競賽人才，尤其是數理競賽天才的極致追捧。為什麼量化巨頭在招聘時會尤其重視那些競賽獲獎者？從本質上來說，核心原因在於，這類候選人的能力畫像與量化行業對頂尖數理、演算法、工程落地能力的核心需求高度匹配，這些獎項都很好地證明了其強大的邏輯思維和問題解決能力。在量化圈，遠遠不止XTX Markets和Jane Street會斥巨資去贊助各種競賽，還有不少頭部公司直接開設競賽去選拔候選人，比如：Jane Street Electronic Trading Challenge24h Hackathon，無需金融基礎，拼程式碼與策略，用自研演算法在虛擬市場trading，難度較高但參與感很強IMC Prosperity相對更綜合而且很好玩，涵蓋交易策略、風險管理和市場分析，比較考驗團隊合作，邊學邊玩，有機會能拿到IMC面試直通名額WorldQuant Challenge九坤/幻方量化大賽（中國私募最愛，前50名直接發Offer） (WallStreetTequila)
競賽獎金上千萬美元，量化公司的搶人大戰已經是next level了……
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Meta白人員工破大防：華人工程師扎堆，“說中文”成原罪？

在北美矽谷大廠裡用中文聊天到底算不算一種“文化冒犯”？部分白人員工：不懂普通話的我像身處地獄華人員工be like：1. Meta上熱搜，因為中國人太多？最近，Meta 的華人員工又一次被推到了風口浪尖。cr. Blind大概意思是，有個哥們在Blind發帖稱Meta華人太多，結果底下有個回覆就開始控訴華人四宗罪：1、中國人在正式會議中說英文，但一結束就用中文交流；2、中國人會排斥非中國人，比如午餐絕不會邀請非中國人加入；3、他們當中很多人英語水平很差，以至於很難理解他們所說的內容；4、他們當中有些人沒有邊界感。這位樓主表示，Meta廣告部門尤其是在門洛帕克總部，他所在的團隊中國人佔比80%。這對於完全不懂普通話的他來說簡直是噩夢。有多少朋友看完第一反應be like：以下是辯方有理有據的發言“英語母語者終於體會到了非英語者在英語世界裡的邊緣處境，我願稱之為當白人成為minority之後的破防”：“吃飯不帶非華人，有沒有可能是白人飯太難吃”以及“合理懷疑是三哥在挑撥離間”：總結一下大家的最終論點：以上截圖源自xiaohongshustatista曾在2022年統計過Meta技術部門和非技術部門中各大族裔的佔比，技術部門中亞裔佔比最高，達到了55.8%：cr. statista2. Meta不是個例，華人改變科技格局其實這已經不是Meta第一次因為華人太多而被控訴，一年前也有類似的吐槽帖出現在Reddit：評論區的資料其實比樓主的吐槽更精彩。“在矽谷隨便挑一家公司，你就會發現工程部門大多是中國人和印度人，不僅僅是在Meta”“大型科技公司60%是印度人，30%是中國人，初創公司仍有70%是白人的原因大機率是不提供sponsor…”以上截圖源自Reddit矽谷正走向“華人時代”最好的例子，就是2023年馬斯克創辦的xAI，創始團隊的12人中，有5位是華人科學家：吳宇懷：xAI核心科學家之一，出生在浙江，2021年獲多倫多大學機器學習博士學位，師從諾貝爾獎得主、深度學習之父Geoffrey Hinton；張國棟：本科畢業於浙大，後於多倫多大學獲得博士學位，同樣師從Geoffrey Hinton，加入xAI前，其職業經歷覆蓋微軟亞洲研究院、Google大腦、DeepMind等頂尖機構；此外，還有本碩就讀於哈佛大學數學系的楊格，本科畢業於清華大學，碩博畢業於卡內基梅隆大學的戴子航，以及吳宇懷的導師、同樣畢業於多倫多大學的Jimmy Ba。cr. 網路，左起分別為馬斯克、吳宇懷、Jimmy Ba今年科技AI圈反反覆覆的搶人大戰，更是證實了華人科學家正成為頂尖科技公司的核心力量。今年6月Meta成立了“超級智能實驗室”，整個團隊44個核心成員中，有超過一半是華人，小扎更是不惜重金招兵買馬，組建的“AI夢之隊”中，華人學者依舊超半數：7月，Meta又從Apple挖走了華裔基礎模型負責人龐若鳴（Ruoming Pang），年薪高達2億美元。Nvidia老總黃仁勳，6月直聘了量化華人、清華校友朱邦華和焦劍濤：黃仁勳與95後清華校友朱邦華根據MacroPolo資料，2019年美國頂級AI研究機構中，擁有本科中國國籍背景的研究人員佔比為29%，僅僅三年後的2022年，這個數字飆升至47%，而美國本土只有18%。毫無疑問的是，2025年隨著AI競爭的加劇，華人科學家的價值將進一步凸顯。為什麼華人工程師在矽谷如此受歡迎？簡單來說是因為他們在AI時代格外具有“最稀缺的高價值資源”。2025年第66屆國際數學奧林匹克競賽（IMO）共產生了72塊金牌，其中中國6名隊員全員奪金，滿分的5位金牌選手中，有2名是中國學生。中國教育體系從小就關注孩子的數學、物理等基礎學科訓練，華人工程師從小接受高強度數理教育，具備深厚的數學功底，如線性代數、機率論等。從晶片到模型，從硬體驅動到演算法驅動，AI競爭的核心已轉向演算法設計、架構創新與資料理解，而這些，恰恰是華人工程師與生俱來的強項。“華人科學家正在接管矽谷”正在成為事實。7月，黃仁勳在北京脫下標誌性皮衣，身著唐裝，用中文演講的行為似乎也在回應這一趨勢。黃仁勳 NVIDIA“中國做得太棒了！全球50%的AI研究人員是中國人，你無法阻止他們推進AI發展。”3. 華人站在矽谷中央，留學生如何入局？前兩年我們看科技圈，總是從layoffs.fyi的裁員資料上感到焦慮。但2025年，裁員大幅減少的同時，AI發展對華人的歡迎也給了所有向往矽谷的新人一顆定心丸。cr. layoffs.fyi如果想在未來的灣區擁有一席之地，有那些熱門的崗位值得留學生沖？1）演算法工程師Algorithm Engineer人工智慧領域的核心人才，主要負責研究、開發和最佳化各種人工智慧演算法。需要深入理解機器學習、深度學習等演算法原理，針對不同的業務場景設計和實現合適的演算法模型。要求從業者具備紮實的數學基礎（線性代數、機率統計）和機器學習理論，精通Python等程式語言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，並且能夠從海量資料中挖掘有價值的資訊來最佳化演算法。學歷上本科是門檻，頭部企業更傾向碩士/博士。2）機器學習工程師Machine Learning Engineer機器學習工程師是專注於將機器學習模型落地應用的技術專家，主要負責模型訓練、最佳化和部署。他們需要紮實的Python/Java程式設計能力，精通TensorFlow/PyTorch框架，熟悉資料預處理、特徵工程和模型調優。與演算法工程師相比更側重工程實現，與資料科學家相比更專注技術落地。核心技能包括分散式運算、模型壓縮和雲端部署，需掌握Docker/Kubernetes等工具。企業招聘時看重工程能力和項目經驗，薪資範圍20-60萬，自動駕駛、推薦系統等領域需求旺盛，需具備將演算法轉化為實際產品的能力。3）提示詞工程師Prompt Engineer提示詞工程師（Prompt Engineer）是AI時代的新興職業，負責設計、最佳化和調整與大模型（如GPT、Claude等）互動的提示詞（Prompt），以提升AI輸出的精準度和實用性。企業招聘時通常要求本科及以上學歷（電腦、AI、語言學相關專業優先），熟悉Python程式設計及主流大模型（如LLaMA、DeepSeek）的調優方法，掌握思維鏈引導、角色扮演等Prompt Engineering技巧。還有更多AI時代熱門的崗位以及工作內容和招聘要求，WST為大家整理了一份檔案，需要的同學可以加入小助理獲取。過去幾年，就算你不是尖子生，但只要你畢業於名校，依舊可以收到多個工作類型、地點、薪水和僱主都很有吸引力的工作邀請。但現在的情況是，很多GPA高達4.0的優秀畢業生，連一個Offer也拿不到。時間線為王，低年級是超車的好機會對於想要留美上岸科技大廠的留學生們來說，2025年的機會是比2024年多，但相比繁盛時期依舊更少，但門檻卻因為AI的強勢加入而水漲船高，想要絲滑上岸也需要經歷一番苦戰。簡言之，大一大二打基礎階段則要付出更多的努力。這裡就不得不提許多海外頂級公司都會開放針對低年級學生的早期項目，既能快速瞭解行業狀況，感受企業氛圍，又可以瞭解公司內部的招聘流程，進而加速求職過程。別以為低年級項目只是諮詢/金融行業的專屬，基本上我們熟悉的幾個科技大廠都會開放低年級項目申請。有的是針對大一大二學生，而有的項目已經將年齡捲到了高中畢業生。Nvidia Ignite ProgramDuolingo Thrive ProgramMicrosoft Explore ProgramUber STAR項目Lyft Early Talent ProgramGoogle STEP項目（大一、大二學生可申請）；Summer of Code（面向高中畢業生的實習）Palantir Sophomore internship；Meritocracy Fellowship（面向高中畢業生的實習）Meta University項目Amazon Propel ProgramSalesforce、LinkedIn、Amex、Micron、Dropbox 、Capital One等公司也有相關低年級項目申請。 (WallStreetTequila)
Meta白人員工破大防：華人工程師扎堆，“說中文”成原罪？
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