SDE（软件工程师）岗位如何上岸？SDE上岸秘籍

如果你想在找软件工程/代码的工作，一份SDE（软件工程师）岗位上岸秘籍是必不可少的，那么下面为大家分享SDE上岸秘籍。

学术界和工业界差别很大

在学校里用并行计算，转到工业界要学分布式计算。这只是冰山一角：

在学术界做Research，你写出来的代码大部分时候是给自己用的。但在SDE的工业界，你写的代码会是很大系统中的一小部分。写代码的工作只占30%-40%，你还会设计新的Feature，Review同事的代码等等，当然，当你资历足够多的时候，也会面试候选人。

面试不是考试，也是考试

就像学校里面的考试，北美大厂的SDE面试题也有标准答案。

但不似你现在面临的期末考试，你答出正确答案，不是面试官想看的东西。你在整个面试过程中的表现更为重要。

面试官会以看同事的角度看待你：可以做出题，就好。当时当刻不一定要完美。他们更看重你在写题过程中体现出的沟通和Problem Solving Under Pressure能力。

当然，也不是所有面试中会考的东西都会在日常工作中用到。但方式方式和思路是互通的。

所以，要成为一名软件工程师，你需要什么？

最基本的是数据结构和算法。

当你在练习——通常是靠刷题来练——的时候，老师说，要注意培养自己的SDE职业素养：主人翁精神Ownership和优秀的写代码的习惯，产出Clean Code。

Ownership是亚麻的Leadership Principal之一。

在现在VO的年代，面试官会在云上（通常是GitHub）提供给你代码结构，需要你复制到本地你习惯的软件里。这样的话就可以马上跑一下测试，比传统的白板更可靠。

uoffer老师的一大建议，就是：

不要等着面试官来问你，你写的码工不工作？

Test-Driven Development是很常见的开发模式，在面试中自己先把Test写出来，就是Ownership的一大体现。

在代码的功能对了之后，但肯定还能改进。把重复的东西拿走，把Code清理干净。平时刷题时就养成良好的写码习惯，就很重要。

当你想要多快好省的写出代码时，往往会花很长时间，最后跑出来一堆错误。所以工业界的磨练会告诉你，要先考虑功能，再优化性能，分两步走。在面试时中你也应该这样分别考虑。

Softskills，沟通能力，难道不会自然培养吗？

在SDE的工作中，千万别默认任何东西。自己说话的时候就要把细节讲清楚。比如说，同样是“代码写完”，究竟是进展什么到什么程度？被别人review，放到新环境测试，有很多环节呢。

面试的时候，你得从对方的角度来想，我之前的项目经历和对方当下或者将来要做的事情有什么关系？

对于我们想转码同学，当然就要积累合适的项目经历——

在找工难度和身份问题愈加难办的今天，技术岗位，尤其是数据方向的，对各个非STEM专业的留学生格外友好。

作为21世纪最性感的职业，用工市场对于数据科学家/工程师/分析师需求量大，这是短时间内不会改变的现状。

无论是面提到的大厂，还是越来越多的日益成熟独角兽，科技公司往往更愿意为你办身份的手续。而科技岗是他们永远在招的岗位。

相对于本地学生，我们留学生更容易在分析类技能上突出优势。无论你的专业读的是Marketing/Comms/Econ/Finance/...在Domain Knowledge的基础上掌握数据方向的技能，无疑会让你在找工作时更具竞争力。