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Question: 如何应对 Software Engineering 求职中的拒绝？公司拒绝了我，HR 不理解我的价值，而 Tech Leads 或技术人员本可以更好地评估。有些人擅长优化简历通过 HR 筛选，有些人擅长面试，有些人擅长实际工作。你如何看待这种不确定性？美团创始人王兴提到过“鸵鸟原理”：如果你明显比竞争对手强出许多，人们就会认可你。
Answer:
Software Engineering 领域的求职拒绝非常普遍，且往往令人沮丧，尤其是当你觉得 HR 忽略了你的技术价值，而 Tech Lead 本可以看清这一点时。招聘流程包含多个阶段，由不同的 Gatekeepers 把关，每个人都有自己的标准和局限性。
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HR/简历筛选阶段 — 侧重于 Keywords、格式、公司名气、工作年限以及“风险”信号（例如频繁跳槽）。许多优秀的 Engineer 会在这里被过滤掉，因为他们的简历不符合 ATS (Applicant Tracking System) 的筛选逻辑，或者缺乏显眼的标签。HR 通常缺乏深度的技术知识，因此他们依赖于大厂背景或列出的特定 Tools/Languages 等替代指标。
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技术评估阶段 — Tech Leads、Senior Engineers 或 Hiring Managers 通过 Coding Tests、System Design、Behavioral Questions 和解决问题的能力来评估真实水平。这个阶段能更好地识别谁能胜任工作。
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你提到的三种类型是真实存在的：
- 简历达人：擅长针对 ATS 和 HR 进行优化（量化成就、清晰的排版、行业术语）。
- 面试高手：擅长 LeetCode 风格的算法题、沟通表达以及在压力下的表现。
- 实干明星：能交付卓越的工作，但在面试或简历呈现上可能会遇到困难。
这个过程充满了噪音和不确定性——它并非纯粹的唯才论。运气、时机、竞争者池、面试官的心情以及主观的匹配度都会产生影响。即使是最顶尖的 Engineer 也会多次被拒绝。
如何实际面对和处理拒绝：
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不要内化为个人否定 — 拒绝通常意味着“不适合这个职位/流程”，而不是“你不够好”。许多伟大的 Engineer 在入职理想岗位前都经历过数十次拒绝。
- 改进你能控制的部分：
- 简历：根据职位描述进行定制（匹配 JD 中的 Keywords），量化影响力（例如“为 10M+ 用户降低了 40% 的 Latency”），从同行或 LinkedIn/Reddit 等平台获取反馈。
- 策略性投递：瞄准背景契合的公司（例如，如果你有很强的 Open-source 经验或特定领域经验，就投向相关的公司）。广撒网但要聪明（在积极找工作时投递 50–100+ 份申请）。
- 内推/Networking：内推可以绕过 HR 筛选——联系校友、前同事或目标公司的 LinkedIn 好友。
- 面试准备：练习 Coding (LeetCode Medium/Hard)、System Design (Grokking 课程)、Behavioral (STAR 法则)。Mock Interview 非常有帮助。
- 建立长期实力 — 专注于真实技能：开发 Side Projects，贡献 Open-source，深耕高需求领域（如 Distributed Systems、ML Infra、Cloud）。优秀的作品最终会说话。
关于王兴的“鸵鸟原理” (Ostrich Principle)：他用了鸡、火鸡和鸵鸟的类比——微小的差距不具备说服力（在鸡看来，火鸡只是大了一点点），但巨大且明显的优势（鸵鸟的体型）会迫使人们认可。在竞争中（无论是商业还是个人），边际上的提升往往会被忽视或产生争议；只有当你显著地优于他人时，人们（招聘者、竞争者、市场）才会清晰地承认你的价值。
在求职中，这意味着：
- 只是“稍好一点”可能无法在众多的简历和候选人中脱颖而出。
- 努力在某些有价值的领域做到明显更强：例如稀缺的领域专业知识、被证明的高影响力项目、卓越的代码速度/质量、强大的 GitHub Portfolio，或者来自受敬重的 Engineer 的背书。
- 如果你显然是顶尖水平（例如具有 FAANG 级别的技能和成果），更多的门会自动开启，人们会更快地“感知”到你的价值。
但在实践中，即使是非常强大的候选人也会遇到随机性。关键在于坚持：将拒绝视为数据，不断迭代，并继续前进。大多数成功的 Engineer 都被拒绝过很多次——这是游戏规则的一部分。
保持韧性，持续积淀，当你的优势达到“鸵鸟级别”且对合适的人显而易见时，机遇自会降临。
References:
- 总结王兴内部分享的各种中文来源（如知乎、36Kr、雪球），将“鸵鸟原理”解释为“只有优势非常明显时，才算真正的竞争优势”，并使用了鸡-火鸡-鸵鸟的类比。