非名校出身的他,是如何拿到 Facebook 等5家頂尖科技公司的Offer?

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這篇文章是專門為那些即將開始找工作的人寫的。很多正在找工作的人可能會擔心因為自己不是畢業于常青藤名校而無法在頂尖科技公司找到一份理想的工作。還有可能其他人會告訴你說因為你不夠優秀而無法在微軟或Facebook找到一份工作。但是我想告訴你的是,即使你不是出身名校,你依然可以在全球頂尖的科技公司找到一份你理想中的工作。下面我分享一下我是如何找到我夢寐以求的工作的。

這篇文章將主要包含以下幾部分內容:

(1)我的個人背景。

(2)我是如何獲得眾多全球頂尖科技公司的面試機會的,這些公司包括Facebook、Amazon、LinkedIn、微軟、Twitter、Pinterest、Snapchat和其他公司。

(3)我是如何拿到幾家頂尖科技公司的軟件工程師職位的Offer的。

(4)我從面試經歷中學到的經驗。

我的個人背景

我并非畢業于常青藤名校(常青藤聯盟成員包括哈佛大學、耶魯大學、賓夕法尼亞大學、普林斯頓大學、哥倫比亞大學、布朗大學、達特茅斯學院、康奈爾大學)。我在愛達荷州的一所社區大學讀了兩年書,然后在一所小型天主教大學拿到了計算機科學學位。

我是在大三的時候就開始學習計算機科學的,因為當時我覺得這門學科聽起來非常有趣。在我成長的過程中,我擁有的的唯一一件類似電腦的產品就是超級任天堂的中國山寨版。甚至在當時,每次我放一盤磁帶進去的時候,它都會崩潰。

為了在大學期間能夠自力更生養活自己,我做了很多份的兼職。當我畢業的時候,我并沒能很快就找到一份工作。我申請了盡可能多的大型科技公司的職位,并有幸獲得了幾次電話面試的機會。

當時我對technical screen電話面試沒有任何概念,所以也就不知道該如何為這種面試做準備。我參加這些面試之前想當然地認為面試官可能會問我鏈表或者二叉樹是什么這類面試問題。

在參加的所有幾個電話面試中,我都沒有通過。

勇往直前

我沒有過多地探究自己是否優秀。我知道我的學習能力非常強。我需要的只是一個機會。正如大家所說的那樣,要廣撒網。而這正是我做的。

我接下來做了一件讓我特別引以為傲的事情。我寫了一個簡單的Python腳本,它在Craigslist上抓取了一些含有一些關鍵字的職位列表,并在電子表格中收集這些職位的電子郵件聯系方式。這并不是最聰明的解決辦法,但在Craigslist上發帖的人對他們所要招聘職位的描述出奇地準確。然而,Craigslist并不喜歡人們抓取他們網站上的內容。為了解決這個問題,我通過一個VPN運行我的腳本,并有一個計時器,每隔幾分鐘就會暫停腳本。雖然它兵不完美,但卻運行得很好。最后,我搜集了來自舊金山、波特蘭、斯波坎和西雅圖的公司的大約500封招聘電子郵件。我根據這些職位的具體發布時間和其它信息對結果進行了過濾,并通過添加越來越多的特性來改進它。后來我發現已經有一些機器人在爬Craigslist上的信息并發送自動電子郵件。這些公司大多是海外公司,它們希望將自己的公司推銷給美國市場。

我采用的一個變通方法是,我精心制作了電子郵件,我在郵件標題里使用了那些公司發布的招聘信息里的一些關鍵詞。然后,我在郵件正文部分添加了更多的細節信息,讓郵件內容看起來更個性化。我做了一個快速的A/B測試,就這樣,我收到的應聘公司的回復率從2-3%增加到了10%。

在發送的大約500封應聘電子郵件中,我收到了大約50份回復,其中一小部分給了我電話面試的機會。我之所以只發500封電子郵件,這是因為我時間不夠,需要盡快找到一份工作。我會盡可能提高面試通過率,而不是獲得盡可能多的面試機會。

幸運的是,我最終在西雅圖的一家創業公司找到了一份初級軟件工程師的工作。這家創業公司當時位于Kirkland,所以我必須坐45分鐘的巴士才能趕上面試的時間。

在接下來的3年半的時間里,我一直在這家公司工作。我在那里學到了很多東西,比如亞馬遜AWS、EC2、DynamoDB、SQS和Docker。我在這段時間里成長了很多。我學習了如何編寫模塊化的、可維護的代碼,我學會了如何對軟件設計進行推理,我也學會了如何處理人事方面的問題。

我周圍全是一群聰明的人,他們有的在微軟工作,有的在Amazon工作,有的在LinkedIn工作,我努力成為這群人中的一塊“海綿”,我盡可能多地從他們身上進行學習,這對我的職業生涯產生了非常巨大的影響。

在創業公司工作的日子

我在加入的第一家創業公司工作期間,我做的幾乎全部都是后臺開發方面的工作,中間會涉及一些開發運維。我開始編寫一些函數來添加或修改一個影響范圍很小的特性,不過這是一個了解代碼庫并進行一些代碼審查的好機會。一年之后,我開始負責代碼庫的一部分,然后我的任務是將一組特性轉換為服務。這是這家創業公司SOA階段的開始。我們開始將站點的各種組件轉換為服務,我就是在這個過程中學習更多有關RESTful服務、身份驗證、AWS服務、發布-訂閱、分布式系統等方面的知識的。

有趣的是,我并不是通過書本或正規的教育來學習這些知識的。相反,是因為我在實際工作中需要開發完成一系列功能部件,但我在這方面存在知識瓶頸。所以我想,那就邊學邊做吧。很多時候,我都陷入了分析癱瘓狀態,在這種狀態下,我過度分析了各種情形場景,最終無法取得進展。

那些艱難的時刻其實是最好的學習機會。我開始學習功能范圍、監視、警報和文檔方面的知識。這個過程的每一步都揭示出我需要學習更多的東西。在過去的2-3年時間里,我成長地最快,無論是作為一個個人還是作為軟件工程師都是如此。

我是如何準備面試的?

在經歷了第一次求職面試中的各種艱難曲折后,我告訴自己,在未來的求職面試中我必須做好充足地準備。

我開始通過對我擅長的、不擅長的以及我可以改進的地方進行概述,從而為未來的面試做好充分準備。我將它分為三個類別:數據結構、算法和系統設計

我在自己的正式職業生涯中基本都是在PHP領域工作,在大學里也學過C++,所以我想嘗試一些更簡單、更不繁瑣的面試。因為這個原因,我選擇了Python。這是一門用來學習的非常好的語言,它很容易學習,支持許多開箱即用的數據結構,并且可以在白板上快速書寫。我是通過Youtube上的一些視頻教程學習Python的,并閱讀了教學文檔。另外,我選擇學習Python的另一個原因是,它具有很高的可讀性,而且在白板上書寫很容易。這是C++和Python之間的一個簡單的比較:

下面是用C++語言寫的降序排序:

非名校出身的我,是如何拿到Facebook、谷歌、微軟、亞馬遜和Twitter的Offer的?

下面是用Python寫的版本:

非名校出身的我,是如何拿到Facebook、谷歌、微軟、亞馬遜和Twitter的Offer的?

我積累的經驗的是,很多應聘者在面試過程中會在簡潔方面犯錯。在45分鐘的面試中,你需要用大部分的時間來解決實際問題。

黃金小建議:選擇一種不那么冗長的語言,這樣你就可以在白板上更快地寫代碼了。

面試準備模式

我花了大約一個星期的時間在LeetCode、HackerRank和Project Euler中做了一些簡單的測試挑戰,以便熟悉它們的接口,并讓自己開始習慣用Python編寫代碼。

第一周我了解了我在某些編程語言方面的能力水平。我又花了一周時間來進行一些設計上的挑戰,并盡可能做到深入和廣泛。

這對我來說是非常有趣的,因為我經常查看iOS應用,并試圖弄清楚它們是如何做到的。例如,你如何從頭開始重新開發Instagram?(我在Facebook面試時曾被問到這個問題)。我的專業背景是API設計和服務導向式架構。因此,我借此機會展示了我將如何設計我自己的Instagram版本。因為我在一些業余項目中積累了一點iOS應用編程經驗,所以我在回答這個面試問題時可以稍微講一下回調函數等方面的內容。我一開始講的是我想在我自己的Instagram版本中加入的一些功能:贊、上傳照片和簡單的時間線。功能范圍使我能夠構建一個非??煽康腁PI,因為我非常了解這些場景。然后我畫了一些概要設計圖片,介紹了客戶端機如何與后端交互,以及后端如何存儲數據。

我從小處著手,然后在需要的地方添加更多的組件,并主動尋找瓶頸所在。我做了一些有根據的猜測(而非盲目的猜測),以及每一項技術是如何融入進去的的。同樣重要的是,什么技術無法很好地融合進去。例如,為什么要使用Cassandra而非MySQL來存儲某些信息,為什么要使用OAuth而不是通過簡單的認證,是使用Cassandra還是Memcached來緩存數據,是使用流媒體還是批處理處理等等。

在這里,你需要探索的領域還有很多。因此僅僅通過一個小時的溝通是不夠的。為了能夠更好地回答這類面試問題,你必須閱讀并學會權衡取舍。一個行業的技術優勢和劣勢是什么。為此,我推薦一個網站:HighScalability。

回答這類面試問題時,要做到就像和同事進行一次典型的頭腦風暴一樣,做盡可能廣泛和深入地探索。你要知道,這些設計面試的目的是要了解你的知識面有多廣,以及你了解的有多深入,這是一個讓你脫穎而出的機會,這一點很重要。我在Youtube上看了一段關于如何解決設計問題的視頻,它給了我深刻的洞察力,為我在回答設計類面試題中提供了巨大的幫助。我從中學到的兩個主要經驗是:推動設計對話、展示你所知道的。

我列出了自己在下面這些領域里的能力水平:數據結構(鏈表、散列映射、二進制樹、二進制搜索樹、堆、數組)、算法(二進制搜索、哈希、動態規劃、排序)和特定語言的語法和庫(例如,Python的lambda、附加和索引)

我選擇了我最不擅長的領域,并開始研究它:算法。算法從來都不是我的強項。我大學畢業已經有一段時間了,在我的日常職業生涯中,我沒有花太多時間在二進位搜索上。我對每個算法的運行原理在使用場景一個初步的了解,但我無法在10分鐘內寫出二分查找程序,不管是在白板上還是在面試官面前都是如此。

我買了一堆精美的細馬克筆,效果非常好。但在面試室里的馬克筆通常都不好用,我通常在面試室里會花2-3分鐘找一支能用的筆,而這2-3分鐘是你浪費不起的。另外,細馬克筆允許你在一個典型的白板上寫5-8行代碼。

黃金小建議:自己準備一盒馬克筆。

我從Costco花了50美元買了一塊白板,從亞馬遜買了一些相關書籍,然后開始了我的編程實踐。我確保我在二分查找、遞歸、動態規劃、BFS和DFS上做了專門的提升練習。很多的面試問題都是圍繞遞歸和二分查找展開的。我所見過的最好的面試問題是那些有很多不同解決方案的面試問題。

在參加Google的面試中,我曾被問到一個與文件系統目錄有關的問題,以及如何遍歷這些目錄(提示:遞歸)。我很快就解決了這個問題,然后面試官問了如何在那個目錄中找出一個丟失的文件。這個問題相對更難一點,但是我還是解決了。然后我們討論了如何重建目錄,如何對它進行序列化和反序列化,我們花了大量的時間討論文件目錄在底層是如何運行的。對我來說,這是一次非常愉快的面試。

參加頂尖科技公司的面試

可以這么說,參加這類面試是一次令人神經崩潰的經歷,給人的感覺如同做過山車。

我是根據下面這個方式來分配我的時間的:20%的時間用于簡歷制作,20%的時間用于調查研究,60%的時間用于面試準備。

我將自己20%的時間都用在整理自己的簡歷上了,而我的簡歷至少有三年時間都沒有更新過了。我仔細研究了我過去做過的所有事情,并選擇了一些我從頭負責到底至的項目,不用考慮項目的復雜性如何。

我之所以會這么做,主要有兩個方面的原因。從頭到尾負責一個項目需要紀律和領導能力,這是我想向面試官重點突出的兩個能力。其次,對于那些我從頭至尾負責的項目,我可以向面試官深入且廣泛地描述項目的各個方面。這一點在我參加Twitter的面試時回答有關設計的面試問題時發揮了重要作用,在Twitter的面試中,面試官不僅對我負責的項目的設計工作進行了嚴格的考察,而且還對背后的決策進行了考察。

我會將20%的時間用于調查研究。這里說的調查研究是指對我感興趣的公司進行盡職調查,并尋求內部推薦的機會。通過內部推薦的方式能夠大大提高求職信的回復率。根據我自己的實際經驗,我向20多家創業公司和中等規模的公司發送了求職cold message,只有少數幾家公司回復了。但是如果得到對方公司內部員工推薦的話,那么對方公司幾乎都會在一周時間內內給我回復信息。

我并不善于交際,我認識的能將引薦給我感興趣的公司的人其實并不多。為了解決這個問題,我會經常使用LinkedIn。LinkedIn里有一個搜索功能,我經常用它來搜索1?度聯系人和2度聯系人。所謂1度聯系人,就是通過接受邀請直接建立聯系的會員。你可以查看他們的個人檔案和人脈信息,不受限制地向對方發送站內信,還可以在你的個人首頁看到對方在領英的動態消息。所謂2度聯系人,就是已經與你的1?度聯系人建立聯系的會員。通俗理解就是你好友的好友,一般是沒有建立直接聯系,但和你可能有交點的人群。免費賬戶可以看到2度人脈的個人檔案,可以看到和對方的共同聯系人,但不可以直接發站內信。

非名校出身的我,是如何拿到Facebook、谷歌、微軟、亞馬遜和Twitter的Offer的?

LinkedIn的搜索功能

這是非常重要的,因為給一個人你不認識的人直接打求職電話是非常困難的。當接到不請自來的陌生人打來的電話時,人們通常都非常謹慎,通過這種方式很難很快建立信任關系。LinkedIn在我調查研究階段對我的幫助非常大。

回顧我面試過的所有公司,以下是我對每一家公司的看法:

  • Facebook/Google:很機械化。標準的面試流程,我和這些公司無法建立任何情感連接。
  • Pinterest:在這家公司的面試體驗并不是最好的,但這家公司是一個很酷的公司,產品也是很酷的產品。
  • 微軟:我非常喜歡我所面試的團隊,尤其是團隊經理。標準的面試問題,但是非常個性化。是我的第二選擇,當然這個因人而異,微軟每個團隊的面試風格是各不相同的。
  • Amazon:標準的面試流程。大概有50%的人會喜歡這種面試風格,也有大概50%不喜歡這種面試風格。
  • Twitter:面試流程非常有趣和個性化。我個人非常喜歡它的面試流程,非常重視個人和我過去做過的事情。
  • Snapchat:在洛杉磯有非常酷的辦公室,有很多人都決定在創業的大潮中加入其中。
  • Lyft:離我住的地方不遠,辦公室很不過,標準的面試流程,我對這家公司沒有太強烈的感覺。

下面分享一下我最喜歡的一家公司及其面試流程

從很多方面來說,我認為要通過Twitter的面試都是非常困難的。但與此同時,Twitter的面試流程比我面試過的其他任何公司都更有趣、也更個性化。

Twitter的面試流程大概是這樣的:與一個工程經理進行簡單的介紹性電話面試。接下來是一到兩輪的技術電話面試,這取決于你的表現。如果通過電話面試,他們會把安排你到應聘工作地點進行現場面試,我是在西雅圖參加的現場面試。一共有3輪1小時15分鐘的現場面試,每場面試都有兩個面試官。

最開始的兩輪電話技術面試都是標準化面試,你需要在一個共享的編碼文檔中通過編程來解決實際的問題。

現場面試更像是一種雙方的互動交談,也不會讓人感到太害怕恐懼。面試官會問你一些關于你過去參與過的項目的深度問題,他們會詢問你過去做過的事情。如果你過去曾負責過一個項目,那么面試官就會問一些有關這個項目的問題。面試官鼓勵你用這些項目作為參考,并從中來試探你的想法。

其它公司的面試感受

相比之下,我覺得Facebook和Google的面試更加機械化。他們有1-2輪的技術電話面試,5到6輪的現場編碼考核。每一輪面試都需要你在白板上進行編碼,還要要求你在一個相對合理的時間內完成一個近乎完美的解決方案。

Facebook有兩輪編碼面試,一個設計面試,一輪行為面試。在一天面試快要結束的時候,我又參加了一輪shadow面試((即老員工面試,自己旁聽),這部分面試并沒有計入我的面試總分。

Google有5輪編碼面試,沒有一輪有關設計的面試,期間沒有一位面試官問我之前做過的項目。雖然我并不認為這是一種糟糕的面試方法,但這種面試讓我感覺太機械化了,并沒有給工程師提供多少機會來展示他們的能力。有些人在這種面試中表現得非常好,就像有些學生在考試中表現優異一樣。

我并不是喜歡在Pinterest的面試體驗。我認為Pinterest這款產品本身非常有意思,他們的工程技術團隊似乎也在解決一些非常酷的技術問題。但是我在Pinterest的面試體驗卻是非常糟糕的。

Pinterest有三輪編程面試、一輪設計面試。在這4輪面試中,設計面試是最讓我失望的。為什么這么說呢?面試官遲到了,他花了幾分鐘時間在我瀏覽了一下我的簡歷,然后開始在白板上畫一些API。他簡短地描述了他期望API做什么,并問我該如何解決這個問題。我們闡明了API的特性,然后我開始使用白板描述我的解決方案,大概5分鐘后,我轉過頭發現他竟然睡著了。這次面試體驗太糟糕了。我在一項調研問卷中向招聘人員反饋了這個問題,但是沒有收到任何回復。

我就不詳細和大家分享我在面試中被問到的所有問題的細節了,不過我想和大家分享我在準備面試的過程中學到的一些經驗和有用的技巧。

我學到的東西:

(1)簡歷內容一定要做到實事求是

大多數公司的面試官會問你一些關于你的簡歷上的內容的問題,面試官通常能夠根據你的回答很容易判斷你是否在簡歷內容上作假了。此外,對一個項目做到100%的了解要比對10個不同項目有10%的了解要好得多。

(2)簡歷最好只用一頁

對于科技公司來說尤其如此,因為科技領域有一個普遍的共識,只有當你有博士后的研究經歷或者親自深度負責過很多項目,這時你的簡歷有2頁或更多頁才是合理的,否則最好用一頁。

(3)多出去社交并建立一個自己的人脈網絡

軟件工程師職位的競爭非常激烈,這些頂尖的科技公司每天要篩選成千上萬份簡歷。如果你應聘的公司內部有員工幫你引薦,那么你的簡歷被關注的可能性會更高。

(4)精心準備面試內容

每一個對你感興趣的公司都想知道:你為什么對他們感興趣?

一個糟糕的回答是:

我現在急需找到一份工作幫賺錢支付賬單。

一個不那么糟糕的回答是:

我在網上瀏覽,發現了你們公司,好像你們在做一款非常有趣的產品。

一個很好的回答是:

我知道你們公司在X領域做了一些有趣的工作來實現Y。我在過去做過一些工作,這是我學過的關于A、B、C的知識,這些知識可能與X領域有關。我對Y非常感興趣,因為……(不要將這當作一個固定的模板。相反,你應該從中找到模式,——做充分的調查研究,向你應聘的公司展示為什么你和這家公司是非常匹配的。)

其它一些建議

技術面試是非常困難的。然而,最好的機會是留給那些準備好的人。

(1)早做準備,而且要做充分地準備

每個人都知道他們應該為面試做準備,但大多數人都不知道如何才能真正做好準備。就像任何值得做的事情一樣,需要刻意練習才能在某件事上有出色得表現。而刻意練習意味著你需要有一套系統。

(2)建立一套用來練習技術技能的系統

我會根據1-10分的評分方式對自己的表現進行評分,并努力提升我自己最不擅長的領域。我花了好幾天時間研究不同類型的面試問題,直到我完全掌握了每個概念。我每天都在Evernote上做筆記,筆記內容包括編程技巧、常見錯誤和誤解、用于解決特定問題的框架等等。

非名校出身的我,是如何拿到Facebook、谷歌、微軟、亞馬遜和Twitter的Offer的?

我的Notebook

(3)將你掌握和學會的知識記在本子上

我同時使用Evernote和OneNote來記錄和追蹤事情。我用OneNote來記錄技術方面的內容或代碼,因為我可以按照我喜歡的方式來對這些筆記進行格式化。我用Evernote主要寫一些文章或感想。上面的圖片顯示的是我在架構和系統設計上的一些想法。

非名校出身的我,是如何拿到Facebook、谷歌、微軟、亞馬遜和Twitter的Offer的?

Evernote主要用于記錄想法/技巧

(4)把所有的事情都記錄下來,即使你認為你不會用到它也要記錄下來

我非常健忘,所以我會將我學會的任何東西都記錄下來,包括shell命令。我會時不時地閱讀技術博客,如果我發現任何有趣的東西,我都會立刻在Evernote上將其記錄下來。我會每星期或每月對記錄過的內容做一次整理優化。這個習慣在我的職業生涯中對我的幫助很大。

(5)模擬面試

這絕對是非常有價值的,我極力推薦大家這樣做。我會和朋友一起進行模擬面試,并盡可能多地練習。如果你找不到朋友一起練習模擬面試,那么我推薦你使用Refdash,這是一款“面試即服務”的產品。這個平臺上有一群在Google、Facebook和微軟等大型科技公司工作的面試官。這些面試官會評估你的編碼和設計技能。最重要的是,在每次模擬面試后它都會給你打出一個分數,并給出一些具體可行的改進方法。

(6)允許自己失敗

在我整個應聘過程中,我經歷過很多次的失敗。有時失敗只是因為你運氣不好。即使你面試失敗了,這對你來說也不是世界末日。公司在招聘的過程中傾向于說“不”,因為這對他們來說風險更低。從長遠來看,犯假陽性的錯誤比假陰性的錯誤的成本更高。最初的幾次拒絕給人造成的打擊最大。當我剛開始面試的時候,我幾次電話面試都沒有通過,我的自信心也受到了嚴重打擊。我對自己的能力也開始心存懷疑,并開始擔心自己的技能在當今的就業市場中已經不受待見了。然而,我給自己支了一招:如果你失敗了10次,那么再多嘗試10次。你所需要的只是一次成功,這種安慰給了我很大的信心,讓我能夠不斷嘗試,當我拿到第一個Offer之后,后來的其它Offer來得就會容易很多。

我花了大約兩個月的時間來為我的面試做準備和并做各種模擬練習。我每周大概會在這方面花20個小時,或者每個月花80小時,在全職工作之余進行學習和記筆記。

為了充實我的簡歷,我花了3年半的時間去專心刻意地工作。在日常工作中,我會有意識地選擇那些困難棘手的工作,這樣我就能比其他人學到更多東西。盡管我并非畢業于常青藤名校,之前也沒有在頂尖科技公司工作的經驗,但我對我所負責過的項目有一個清晰透徹的理解,并在簡歷中體現出這一點,從而讓自己在面試中能脫穎而出。這是有可能做到的,因為我做了很多研究,并將我學到的所有東西都記錄了下來,并建立一個用來練習技術技能的系統。

要記住:堅強的人能夠生存,堅韌的人能夠茁壯成長。

小結

不要放棄,為機會而時刻準備著,多練習,并始終懷有希望。專注于過程,并在整個過程中采用嚴格、專門的方法。

我推薦的書籍和工具:

  • 書籍《Elements of Programming Interviews: The Insiders’ Guide》?:對解決那些非常難的編程問題非常有幫助。
  • 書籍《Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions》:很好地覆蓋了基本的CS知識。
  • OneNote:我使用這款工具來存儲所有的代碼片段。
  • Evernote:我使用這款工具來記錄存儲其它所有東西。
  • CodeRunner:我非常喜歡這款Mac應用,我曾多次使用它來運行特定的Python腳本和函數,而且效果非常好。
  • Jobscan:我聽說過很多關于它的很酷的事情,建議你試試它的簡歷篩選工具。
  • Refdash:由一群前Google員工運營的產品。用這款產品來模擬面試的效果非常贊。我在Refdash上碰到的面試官曾在Google工作過,他為我指出了很多我應該關注的地方,以及Google面試的主要評分依據。我強烈建議你嘗試一下。
  • CodePath:一個幫助人們進入科技行業工作做準備的非盈利組織。公司的兩位負責人Tim和Nathan都是很棒的人,我從他們那里學到了很多。這個社區非常有幫助,每個人都愿意伸出援手。

 

原文地址:https://medium.freecodecamp.org/how-i-landed-offers-from-microsoft-amazon-and-twitter-without-an-ivy-league-degree-d62cfe286eb8

譯者:達達,由36氪編譯組出品。編輯:郝鵬程。

譯文地址:http://36kr.com/p/5122385.html

本文由 @郝鵬程 授權發布于人人都是產品經理,未經作者許可,禁止轉載。

題圖來自 Pixabay,基于 CC0 協議

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