OfferForge 导师 Dr. W. — 博士毕业，前 FAANG Senior MLE。研究方向为大规模分布式机器学习系统，曾在顶级国际学术会议发表多篇论文。负责团队学术方向把控与 MLE 面试辅导。
OfferForge 导师 Dr. S. — 前大厂 Senior SDE，精通分布式系统与大规模数据处理。曾在顶级技术会议发表多篇技术报告，专注于系统可扩展性与可靠性。负责课程体系设计与 System Design 面试辅导。
OfferForge 导师 Dr. L. — 前大厂 Senior SDE，深耕分布式系统与微服务架构。在服务治理、事件驱动架构方面有丰富实战经验。负责求职策略制定与 SDE 面试辅导。
Amazon 的新毕业生招聘流程相对标准化。这套流程的高度程序化和流水线化，使你可以通过多种身份进入流程。具体来说，只要你通过不同方式投递、准备不同内容的简历、使用不同的联系信息，系统就很难判断这些申请属于同一个人。于是，你就能在同一个招聘季，获得多个 OA 链接，分别进入多个独立的 VO 流程，哪怕是同一个职位或同一个岗位类型。这为你提供了“容错空间”，一次没发挥好，还有下一次。
是的。在简历和系统填写阶段，Amazon 并不会要求实名。你完全可以用不同的英文名、拼音形式，甚至用全名/缩写混合的方式，构建多个身份。举个例子，Kevin Li、K. Li、Kevin L.、Kevin W. Li，都可以被视为不同的系统身份。名字的真实性只在 offer 阶段才需要确认，HR 才会做身份绑定。也就是说，在进入面试流程之前，你拥有完全的名字灵活度。
很多人担心：我换了一份身份，简历上的经历写得不一样，会不会被查？答案是NO。Amazon 对新毕业生的背景核查，只限于 criminal check，也就是是否有犯罪记录的司法背景调查，不包括项目经历或工作经历核验。这意味着，只要你在面试过程中，能自圆其说，完整讲出项目细节，并能顺利回答 follow-up 的技术问题，Amazon 并不会去戳穿你的内容是否真实。它更重视的是你的实际表达、代码能力和系统设计思路，而不是去打电话查项目负责人。
为了不让系统误判为重复申请，你需要做好基础功课。每一份简历的内容都要有一定程度的差异，不能只修改格式。项目要重新组织描述，技能标签要调整，课程模块、兴趣部分都要做出差异。尤其要注意的是邮箱和 LinkedIn 链接，换掉后，系统查重的命中率将显著下降。时间的安排也很重要。每隔一两周投递一份新身份，会比在短时间内集中申请更加自然，也更容易避开系统的频繁触发机制。每一次 OA 要认真做，确保走进 VO 的流程。