① PG 的 The PhD Grind 里提到的教职申请和经费申请的艰难与复杂，以及 569 说的“大学申请之后的所有的申请都更加复杂”（再次感叹 UChi 之行几乎重塑了我的世界观），仍然在我脑海中 N 多次回荡。
② 越发感觉，求职的学问如此丰富，每一关都有好多技巧，甚至比我之前探索了好多年的“学习方法”还要复杂。继续被社会毒打的我，在剧烈的成长曲线下，愈发感觉自己变得更社会、更强大。下面是我对求职的一些观察，以及和申研的对比，和求职比起来，上次春招甚至申研，都只是小打小闹了。
③ （1）找工比申研的稳定性更差，随机性更高。公司的多样性远远超过研究生项目之间的差异，同时招人的数量也可能每年都有大得多的起伏。另外，申研要交申请费而找工没有申请费，而且研究生学校招人的回报可能更高，因此找工更需要申请人去主动联系公司。
④ （2）学校招生办一般是在截止日期之后统一开始审材料；实习申请时，HR 则是滚动地看申请，这通常会给晚投递的人较大劣势。因此最好岗位一放出来就申请，那“岗位放出”这个信息怎么实时获取呢？这个就五花八门了，有零碎的同学聊天、HR 放广告，也有成体系的实习信息网站如 Intern Supply 以及各求职机构搞的内部工具。目前我获取信息的渠道主要还是看求职群里同学聊天。
⑤ （3）大公司的 SWE 都是统一的实习项目，而不考虑 SWE 无数的细分方向，这是因为学生一般都没有细分的专业经历。大公司需要的人才更丰富，所以相比业务比较单一的中小公司，理论上简历通过率应该更高？
⑥ （4）第一关审简历的 HR 通常不是专业技术人员，而是专业招聘人员。她们很可能看不懂 CS 简历里的技术细节（研究生招生官也可能出现看不懂技术内容的情况），但都有自己的一套评估申请者的方法。另外，有的公司是用机器筛简历的，于是就有求职者用不可见的白色添加各种自己并不了解的“关键词”来糊弄机器，真是骚操作。
⑦ （5）HR 也是活生生的人，即使公司的招人标准再详细，HR 也可能会有显性或隐性的偏见，带来评价的差异性，包括能力上的（比如有的 HR 更看重学历，有的直接跳过学校）和个人的（比如可能出现印度 HR 看到中文名字就更可能拒简历的情况）。
⑧ （6）名校学历的有用程度和公司有关，比如 trading 公司是学校和 GPA 控。求职过程中会遇到很多非名校出身的同学，他们的努力程度可能不亚于我们。当求职靠抢的时候，再牛学校的学生把握不了机会也无济于事，这也让我总是思考读名校到底是为了啥。
⑨ （7）学生求职者相对公司一般是弱势群体，更多的是我们需要公司而非相反，这就需要公司有一定社会责任心，担任培养和保护职场新人的责任（再次给腾讯点赞！）。像撤销 offer 或者刚入职就开除这种行为，可能对同学在职场的起步带来毁灭性的打击。
⑩ （8）有的公司（尤其是小公司）会问 why us 问题，甚至 Etsy 必须要写 cover letter，我很怀疑招人的人是否真的会看，如果想认真看的话肯定很快就吐了，这种题大家都会写废话，我们作为求职者难道不都是没感情地海投，哪家要去哪家吗。最近我写这种屁话（BS）的水平提升了不少啊。
⑪ （9）实习比申研的时间线还要提前小半年，这就带来一个问题：严重削弱了候选人的区分度，加重了选拔的随机性，导致找工靠吹逼多于靠实力。拿研一的同学来说，大家还没开始上课就要面试，所以大家都没有 GPA，对面试的准备都相对不足。
⑫ 这里赞一下 Veritasium 最新那期视频（讨论成功是否是考运气的），有很多深入的分析：
⑬ （1）很多时候，运气好的同学们（比如冰球选拔中出生靠 1 月的小朋友）容易积累起滚雪球式的优势，把本来实际上实力更强的人渐渐甩开。
⑭ （2）数学实验：从一万人选 10 人，假设运气占 5%，实力占 95%，随机分配运气分和实力分，则最后选出的 10 人的运气分平均 4.7%，远高于理论均值 2.5%。
⑮ 8.19 ~ 23 就光顾着总结这些东西了，我对人才选拔这个话题又有了很多更深的理解。当时的我对求职还是有点畏惧心理，每天忙着翻 robinhood 微信群聊天记录，消化大家的聊天，适应心态。
⑯ 8.26 下午终于做了 robinhood 发来的 CodeSignal 的测试，之前没看过面经，限时 70 分钟 39 分钟做完，最后拿了 844 分（满分 850）。本来简单点的题打算用更好的时间复杂度解的，后来发现直接暴力就行了…晚上注册了 Handshake，又投了几家公司。
⑰ 9.1 凌晨做了 Amazon 的 OA1，20 分钟要用 C++ 做 7 道 LC Easy，每题代码都写好了但有一处逻辑错误需要修改，时间非常紧张，毫无准备的我只做出 5 题。后来才在地里看到了面经，是一模一样的题…