有小伙伴说，往年七夕是秀恩爱的，而今年，已经变成晒秋招offer了......
亚马逊2023年New Grad offer已经开始发放
没错！步入8月，北美留学生的秋招也提前开始了！
就在上周，谷歌放出了2023年实习岗！窗口期仅剩14天。
除谷歌以外，还有亚马逊、Uber、TikTok、微软也都在本周陆续放出New Grad和全职岗！尤其是TikTok正在大力发展电商业务组，对人才十分友好，正在疯狂招人！
还有领英还放出了很多秋招提前批、春招补录名额，CS/Data岗位都有！
（上下滑动浏览）
秋招提前开始！哪些公司正在热招？
简历如何修改？
面试如何准备？
北美科技岗位汇总表✅
CS/Data求职简历模版✅
谷歌/亚麻面试官讲座✅
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求职CS岗
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求职数据岗
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入群后，你将可以收获
北美找工作简历模版集锦
北美地区CS/Data
秋招岗位汇总表（实时更新）
还有......
CS岗求职专场
求职Data小伙伴请下滑
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如果你想了解2022年秋招最新题型
直播 | 2022秋招准备与面试题型特点
主讲人：孙老师
谷歌前资深工程师、面试官。
USC CS博士，主攻高效AI和搜索算法。
已帮助6000+留学生进入谷歌、亚马逊、腾讯等中美一线大厂。
你将可以了解：
在校生/应届生如何备战2022年秋招
谷歌/亚马逊想要什么样的人才
CS/Data秋招面试题型分析
2022年秋季招聘趋势解读
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如果你想提前了熟知大厂面试流程
直播 | 谷歌级别全流程模拟面试
主讲人：Tommy老师
现任一线大厂资深软件工程师、面试官
曾在Snapchat等多家明星独角兽及一线大厂任职
具有丰富的行业阅历和求职经验。
讲座大纲：
现场还原一线大厂CS岗面试流程
直播揭秘面试打分方法与考察标准
解析CS面试中常见的问题和误区
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还有助你上岸谷歌/亚马逊的学习法
直播 |大厂Tech Lead力荐!
助你横扫大厂offer的高效学习法！
主讲人：Anna老师
北美科技大厂现任Tech Lead。
资深软件工程师。
具有丰富的行业阅历和求职经验。
你将可以了解：
如何在短时间内斩获名企offer
怎样去制定学习计划并坚持执行
如何合理地安排时间，减少拖延
高效备战面试的checklist有哪些
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Data岗求职专场
1
如果你正在求职数据岗，需要技术指导
重磅 |大厂数据岗
推荐系统考核重点与满分攻略
主讲人：Nathan老师
知名能源公司数据科学总监。
有近20年数据分析/商业分析经验。
领导过多个能源，金融，IT领域大型项目。
你将可以了解：
秋招推荐系统面试真题与满分攻略
大厂推荐系统考核重点与形式流程
推荐系统在工业界中的实际应用分析
数据岗求职必备技术栈与准备方法
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如果你不了解2022Data岗求职趋势
重磅 | 缓招？停招？大厂面试官
解读秋招形势与面试攻略
*入群私信群主即可领取讲座
主讲人：Logan老师
现任知名流媒体公司Senior Machine Learning Engineer、面试官
曾任职于Apple，专攻Fraud Detection领域
你将可以了解：
2022Data岗位细分及职业前景
大厂Data岗招聘有哪些新趋势
如何高效进行Data岗求职准备
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如果你想提前练习大厂面试流程
重磅 | 数据岗秋招
Case Study模拟面试
*入群私信群主即可领取讲座
主讲人：Chow老师
现任一线科技大厂数据科学家、面试官
深耕工业界多年，常年参与公司招聘，具有丰富的面试官经历
你将可以了解：
科技公司Case Study仿真模拟面试
根据需求、端到端解决商业问题的方法
2022暑期数据岗面试方法
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除了以上的暑期的精品讲座外
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帮助6000+留学生上岸的
CS/Data岗求职课！
1
想去华尔街/硅谷做数据科学家？
求职CS岗位请下滑！
【人工智能与数据科学强化课程】
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想去硅谷/科技大厂做软件工程师？
【软件工程师旗舰核心课程】
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3
为什么这两门课，不容错过？
成立9年！6000+留学生已上岸！
不"保offer"，不"卖"实习，不用模版，不刷死题！
我们是硅谷IT黄埔军校来Offer，也是新东方自2018年起的北美战略合作伙伴！成立9年，来Offer已帮助6000+北美留学生成功上岸中美一线大厂。连续9年，超过330周，每周都会发布18-30枚真名实姓offer，即便是疫情期也从未间断。
此为来Offer部分offer榜，
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是如何帮助大家上岸的：
（百位学员成功心得，请关注公众号来Offer网）
学员名单
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点击阅读故事
Ceci
疫情在职跳槽
圆梦谷歌DS
Kai
毕业前1个月
极限求职上岸亚麻
Hannah
New Grad小白
拿下Meta
Zoey
OPT过期前极限上岸
谷歌产品分析岗
还有我们在北美高校举办的线下求职活动
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人工智能与数据科学强化课程
本 期 亮 点
软件工程师课程请下滑
10+实习级别项目，求职实战为导向！
大厂导师全程指导，保姆级打造简历！
为了帮助同学们彻底摆脱“一面难求”的困境，能在求职路上事半功倍，本期课程将以实战为导向，将有硅谷、华尔街的一线导师，手把手带你完成10+个工业界项目，做完就能直接搬上简历！
10+优质项目有哪些
课程前中期你将学习两个基础项目：
银行用户预测与分析
本项目以用户银行数据信息为例，带领学员应用多种监督学习模型(例如逻辑回归，随机森林)对银行用户流失进行预测和分析。
同时，进一步分析影响流失的关键因素，为提高用户留存做出更好的商业决策。
通过本项目，您将学到如何使用Pandas做数据探索、数据分析、数据预处理，以及如何通过Sklearn使用机器学习模型。
电商平台用户评价分析
随着互联网的兴起，用户也越来越愿意表达自己的想法。
在本项目中，我们会使用机器学习的方法来分析某知名电商的用户评价数据，从文本中发现一些隐含信息和内在联系，进而在未来使用这些信息来帮助我们解决一些商业问题，如提高转化率。
通过本项目，您可以掌握TFIDF、PCA、Python、K-means聚类算法、自然语言处理等知识。
课程后期，同学们可以根据自己不同的求职兴趣方向，选择完成DS/DE 或 BA/DA track的对应项目。
时间允许、有能力的同学，也完全可以两个track同时学习！
如果选择DS/DE track，你将学习：
旧金山犯罪数据分析和预警
本项目以旧金山地区犯罪数据为例，带领学员建立从数据采集、清洗、存储、分析的一整套数据分析的工作流。
通过对于不同地区犯罪数据，天气数据的分析和建模，建立可能的犯罪事件预测机制。
通过本项目，您能了解到Spark RDD、Spark SQL、OLAP、回归分析、Data Pipeline等数据科学家常用知识与工具。
Netflix电影数据分析和推荐系统
推荐系统是互联网公司的现金奶牛。Google、Netflix、Uber、Airbnb、Pinterest等公司都需要拥有推荐系统的设计与开发能力的人才。
本项目以Netflix电影数据为训练数据，带领学员掌握主流的推荐系统的算法。
通过本项目，您能并熟练使用Spark Machine Learning Pipeline建立自己的协同过滤算法，并部署推荐系统到生产型环境。
Google Gstore销售预测
与市场分析
Kaggle比赛是每一个DS/DA的炼金石，能够在Kaggle比赛中取得好的排名，是自我能力的最佳体现，也是公司判断人才非常重要的标准。
在本期课程中，我们以Google Gstore销售预测为范例，带领同学们熟练运用业界常用的LGBM, PyTorch DeepModel来实现自己的算法，帮助同学们熟悉Kaggle比赛中常用的打法，并且在Kaggle比赛中取得好的名次。
基于Auto-Encoder-Decoder
的电影推荐
随着深度学习技术的飞速发展，越来越多的互联网公司开始在推荐系统中使用深度学习。
本项目以深度学习模型Auto-Encoder-Decoder网络为基础，以IMDB电影数据为训练数据，使用TensorFlow建立Auto-Encoder-Decoder模型。通过模型提取用户及电影特征，最终实现电影的自动推荐。
基于LSTM的股票大盘指数预测
时间序列（Time Series）是我们在日常生活和社会工作中十分常见的一种数据，它是通过将一系列时间点上的观测值按等时间间隔测量来获取的数据集合。
本项目以LSTM为基础，以股票数据作为训练数据，带您通过TensorFlow，建立时间序列数据分析的深度学习模型。最终实现个股的伴随时间的未来变化趋势，以及对应的大盘指数的变化预测和分析。
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如果选择BA/DA track，你将学习：
纽约出租车数据
与股市走向关系分析
随着计算机技术的提高，我们现在很容易从不相关的数据中挖掘出隐藏的信息。这里，我们将遵循相同的思路，分析研究纽约出租车和股市的关系。看似纷繁复杂的纽约交通是否隐藏着有趣的信息呢？
在大作业的实战中，同学们将会运用之前学习过的所有知识来合理探索数据，包括商业问题的数据化，提出合理问题，并对数据进行归纳整理，选择合理统计模型，验证猜想。
E-Commerce营销策略优化
电子商务的发展已经如日中天。早在2017年，全球零售电子商务营业额达到了2.290万亿美元，约占零售总额的10.1%。
在本项目中，同学会通过分析某知名电商网站销量和产品信息，系统化的学习个性化设计，新顾客吸引与鼓励顾客再购物方法，商业推销途径优化，然后建立一个网页产品销量预测模型。
数据可视化
与Tableau应用举例
“一图胜千言”。如何利用可视化来理解和沟通数据已经成为现代数据分析不可或缺的能力。
在本项目中， 我们将一起学习可视化的基本原理和最佳实践，用Tableau对其经典数据集Global Superstore Retail Data做探索性数据分析和汇报总结。
同时还会使用Matplotlib, Seaborn and Pandas实现Python数据可视化分析。
数据异常检测与处理
电商业、Fintech业在疫情期间蓬勃发展，也伴随着越来越多的欺诈风险和金钱损失。
因此如何在海量数据中有效的鉴别少量欺诈交易，降低损失，而维持较好的客户体验，是各大公司艰巨的挑战。
在本项目中，我们将一起分析处理某知名电商交易数据，通过系统的洞察数据中关联/模式，建立完整机器学习解决方案，基于数据给出切实可行的商业建议，最小化企业欺诈损失。
Fintech用户信用评级建模分析
数据挖掘和数据分析是互联网金融风险控制中最重要的一环。在国外，P2P的鼻祖Lending Club，在国内，阿里金融都能够做到较好地控制小贷风险。
这些公司通过海量庞杂的数据，建立完善的风险评估系统，对用户做好信用评级来降低自身风险。
本项目将利用LendingClub的实际案例，帮助同学学习互联网金融公司及传统银行怎样通过分析，建模来融合多维，多来源的数据，区分正常用户和欺诈用户，降低贷款风险。
除此之外，为了更好地帮助基础薄弱的同学们掌握学习数据知识，能够更好地在秋招中求职，本期课程数量仍是105+节，将继续延续广受好评的——
Python入门课 & 基础加强课
以及项目辅导课
入学后你将参与分班教学，如果你对：
Python基础
高斯分布
贝叶斯定理
中心极限定理
最大似然估计
等数据岗必备求职知识还不太了解，那么本期的基础加强训练课将帮助你解决这些问题，建立好知识框架。让基础薄弱的同学在上正式课之前就夯实基础！
你将可以在基础加强课中学习到：
概率与统计基础知识及理论
机器学习理论基础
2022年数据岗招聘常见面试题
Python入门理论及项目(基本数据类型,列表,元组与字符串, 函数,数据科学必备类库等)
除此之外
课程还有4大亮点
1
30+节编程课-扎实你的面试能力!
2
分track教学-与工业界接轨的项目
3
谷歌/麦肯锡师资团队做你后盾!
4
免费1对1求职服务（简历修改/模拟面试）
现在，这么棒的课要在
8月4日 美西时间 7PM
开启免费试听啦！
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软件工程师旗舰核心课程
本 期 亮 点
课程全面升级
1门课 = 5个月内容！！
为了帮助大家全面备战大厂招聘，本期课程将在3个月正式课程的基础上：
1个月基础加强课程
1个月免费Database系统知识拔高课程
概率与抽样专项辅导课
全部！免！费！赠！送！
内容加料！含金量翻番！报名1门课程即可收获5个月课程内容！全方位提升求职硬实力！
凡是报名本期来Offer【软件工程师旗舰核心课程】，并坚持连续12周完成课程训练任务的同学，均可免费获得！
在1个月免费基础加强课程中，你将从编程语言和基础算法学起。我们会带您在课上一起写代码、调试，帮助您快速入门，消除编程恐惧感。
在1个月免费Database课程中，你将可以学习到数据结构，算法，计算机组成，编译原理，分布式系统，并行计算等相关知识。还可以详细了解：
DBMS的基本设计逻辑与概念
DBMS的具体内部实现
建立DBMS概念与实现的系统化理解
提升数据领域技术发展和应用的理解
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1
大厂面试官直播教学
谁用谁知道的科学训练法
想进竞争激烈的一线科技公司？面试中算法关是考察的重中之重！
来Offer的课程采取直播互动授课，任课老师都有在谷歌、Meta等一线公司做面试官的经验！
来Offer学员算法之所以这么扎实，少不了老师们精心研制的【举一反三】训练法！
此外，来Offer还有独家面试题库 ——LaiCode！里面700多道题，都是老师们根据自己多年在一线公司做面试官的经验，精心设计和挑选出的经典高频面试题目。
2
免费转专业基础训练营
害怕基础弱？上课跟不上？
没关系，我们会因材施教！
针对如EE/ME/CE等转专业的学员
本课程提供1个月的免费基础加强课程，加强coding基本功和Debug技巧，帮助你摆脱初学编程的恐惧感。在来Offer已公开和暂未公开的offer榜数据里，约38%来自CS专业，62%来自转专业同学。
对于已经有一定CS基础的同学
老师将带你从工业/实际操作的层面，重新“刷新”你对于算法、数据结构、程序语言等概念的理解。教学中结合实际动手coding，真正地将你培养成工业界所需要的人才。
3
强大的内推系统
在北美求职，内推是拿到面试的最高效方式！
凭借着遍布全美一线公司的华人校友关系网，和在工业界的良好offer口碑。目前，我们已和Uber、阿里巴巴等公司的招聘团队达成官方岗位直推合作！同时，我们还提供中美60+顶尖公司的内推资源！！
这些资源都能在来Offer独家内推平台LaiTalent上获得。LaiTalent仅对所有来Offer学员开放！
（LaiTalent网站截屏）
与此同时，我们还为上岸学员建立了来Offer校友内推群，为所有学员提供免费的职业生涯晋升/内推资源置换平台！
来Offer校友群内容
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4
50%理论课 + 50%实战课
来Offer从不培养“刷题的机器”，而是将每位学员打造成真正合格的未来尖端人才，这样才能在职场之路上越走越远。
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1对1简历修改
模拟面试+高效答疑
无限次1v1简历修改
老师们会为每位同学修改简历，并培训同学对简历中各项内容的英文描述能力。
每一次的简历修改，老师都会针对学生的简历内容进行评分及中英文feedback，直到学员的简历“ready to go”，能拿到大厂面试。
无限次1v1模拟面试
来Offer的老师均拥有多年在硅谷一线公司担任面试官的经验，无论是常规的behavior question，还是专业技术问题，都能帮你逐一攻破。
每一次的模拟面试，老师都会针对学生的各项表现进行打分和评价，并记录在LMS学习系统中。
高效答疑Q&A Board
在为期3个月的培训方案进行中，学员将拥有3位班主任老师及本期所有主讲老师的邮箱、电话和微信联系方式。以及专为学员设计的Q&A答疑平台的使用权限。
6
独家课程学习监督课程
来Offer关心每一位学生的学习进度与成长。
由来Offer独家研发的LMS课程系统，将统计每一位学员的综合出勤率、作业情况和考试情况。
通过数据报告，老师们可以及时发现不小心“掉队”的小伙伴，并立刻联系他们，帮助他们解决学习上困难，保证每个学员都能高质、高效地完成课程。
（LaiOffer LMS系统截图）
现在，这么棒的课
将在8月18日 7PM
开放免费试听啦!
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