2. 什么样的项目经验能通过简历筛选？
大厂 recruiters 在 15 秒内扫描简历时，会重点看：
🔹 项目是否技术相关？（SWE/DS/AI 等方向匹配）
🔹 是否有可量化的成果？（如“优化算法使性能提升40%”）
🔹 是否用到主流技术栈？（AWS、React、TensorFlow等）
📌 大厂认可的实习申请项目类型（按含金量排序）
企业级项目（最高含金量）
在科技公司（即使是小厂）的实习项目。
例如：“在Amazon AWS 团队优化了 S3 存储检索延迟”。
开源贡献（Open Source）
向 Apache、Linux、Kubernetes 等知名项目提交 PR。
例如：“为 TensorFlow 修复了 GPU 内存泄漏 bug”。
课程/研究项目（Course Projects）
名校高难度课程项目（如 CMU 的 15-445 数据库系统）。
例如：“用 C++ 实现了一个小型关系型数据库”。
个人项目（Personal Projects）
技术栈清晰、有部署 Demo 的项目。
例如：“开发了一个基于 GPT-4 的简历优化工具，日均用户 1k+”。
Kaggle/竞赛项目（辅助加分）
Top 10% 的 Kaggle 比赛排名或 ACM-ICPC 经历。
例如：“Kaggle 房价预测比赛前 5%”。
3. 不同岗位的具体项目要求
🔹 软件工程（SWE）实习
必备项目类型：
1-2 个 Web/App 开发项目（React + Node.js 或 Android/iOS）。
1 个 系统设计类项目（如分布式爬虫、迷你数据库）。
技术栈关键词：
前端：React, Angular, Vue
后端：Spring Boot, Django, Go
云计算：AWS (EC2/S3), Docker, Kubernetes
🔹 数据科学（DS）实习
必备项目类型：
1 个 端到端数据分析项目（SQL + Python + Tableau）。
1 个 机器学习模型部署项目（Flask + Heroku）。
技术栈关键词：
Python (Pandas, Scikit-learn)
SQL (窗口函数、查询优化)
Big Data (Spark, Hadoop)
🔹 机器学习（ML/AI）实习
必备项目类型：
1 篇 顶会论文（NeurIPS/ICML/CVPR）或复现论文。
1 个 深度学习部署项目（如 PyTorch 模型转 ONNX + 移动端推理）。
技术栈关键词：
PyTorch/TensorFlow
Transformer, LLM 微调经验
CUDA/GPU 优化
4. 猎头内部数据：拿到面试的简历长什么样？
我们分析了 2023 年 50 份成功进入 FAANG 实习面试的留学生简历，发现：
100% 有 2+ 个技术项目（平均 3.5 个）。
70% 有 1 段以上相关实习（其余用研究/开源替代）。
30% 有开源贡献或竞赛奖项（如 Hackathon 获奖）。
📌 典型案例：
CMU 硕士生（Amazon 实习 Offer）：
项目：1 段校内数据库研究 + 1 个全栈项目（Next.js + AWS）。
实习：1 段国内二线厂后端开发经历。
UC Berkeley 本科生（Google SWE 实习 Offer）：
项目：2 个开源贡献（Kubernetes 文档优化 + 个人博客系统）。
实习：无，但用 TA 经历弥补。
5. 给留学生的行动建议
如果缺乏实习经历：
Uoffer美国本土企业合作实训项目，行业认可，支持opt/cpt
