人物 | 百万年薪起步的FLAG数据工程师岗位也中意应届生?

►前言:

相信不少心仪科技公司的同学对FLAG一定不陌生。FLAG是这几家顶级科技公司的缩写: Facebook, LinkedIn, Apple/Amazon, 和Google. 由于薪资高、职位多、名声大,这些科技公司近年来备受应届生的欢迎。那么公司的DE岗位薪水到底有多高?先一起来看看工资表。

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如此诱人的岗位到底中意什么背景的候选者?今天PH求职请到毕业于纽大DS专业的Robin导师来分享他的职场心得和技巧,告诉大家在DS方向的求职路上如何化劣势为优势。

PH求职数据科学部门导师 – Robin

►Q:是什么让你申请DS analytics方向?

我申请的是偏analytics的DS/DE。这个岗位可以结合我本科商科的优势和master所学的ds知识。我觉得和本科理工科的同学比起来,我在分析方向上比较有优势。这些职位一般和商业决策贴合的比较紧密,也和我从本科开始就想做的data driven decision making比较契合。

►Q:对该岗位未来的career path有什么理解?

DS/DE未来的路还是很广的。一方面,本身学习产品的知识之后可以往偏tech的PM方向走,也很好创业。另一方面,在大公司继续打拼向管理层努力也是个很好的选择。

►Q:对工作地点的选择有什么心得 (东部/西部/HK/大陆)?

个人感觉全球的公司都是选总部就对了。如果追求生活品质/不打算长期留美的话西雅图是个很好的选择。科技类HK机会可能没有很多,大陆可能是打拼一段时间起点高一些之后比较好的方案。

►Q:对找工作networking有什么心得?

整体来说networking还是很重要的,不管是利用领英,校友资源,还是一亩三分地尬聊。Networking可以让你对公司整体有个把握,面试的时候会比较从容。很多人都说公司文化不重要,有个工作就行。我觉得不是这样的。和公司一起成长是职业发展很重要的一环,所以选择一个公司文化和自己性格匹配度高的工作环境对未来发展有很大帮助。

►Q:整个读研/本科期间申请工作准备面试的timeline是怎样的呢?

我因为本科时候面试经验比较多,所以大量的时间是花在准备technical上。我很早就拿到了intern的面试机会,当时有一周时间准备,大概就是夜以继日刷题。之后拿到offer就佛系投一投了。

►Q:最后录取公司的面试流程和每轮面试考点大概是怎样的呢?

Intern的话,两轮,python和SQL,python主要就是看看基础,都是比较简单的,只要会就可以了。SQL要求高一些,是一组题,考察SQL各个命令的熟悉程度。

►Q:面试前准备了哪几类知识点? 每类是如何准备的?

Python做一做leetcode easy就可以了,SQL有一些网站上有应用题,但是要多练几组。

►Q:个人觉得求职最具大的难点是什么?如何克服的呢?

我个人最大的困难是think out loud。因为平时自己做题是闷着头写出来就可以,但是面试的时候面试官想知道你的每一步想法,所以要边说边写,这样本身会降低解题速度。克服方法就是多练咯,不怕尬的话就录一下像看看自己的表现,提升很快。

面试中的沟通技巧

►Q:如果实习拿到return offer最重要的因素是什么?

最重要的是多沟通。

你每天做了什么事情老板并不知道,所以要及时跟老板汇报,最好把每天做的事情都整理好,然后每周做一个总结。每次meeting的时候直接去问哪些方面做得好,哪些地方有待提高,甚至不要怕去问怎么才能拿到return。

其次是要做出成果之后要懂得去present,其实这也是沟通的一个方面。说和做在职场都很重要。还有就是尽量比要求的多做,如果能超出期望的工作一定会让leadership印象深刻。

►Q:如果重来一次,有哪些求职策略会进行调整呢?

取得先发优势是很重要的,我一开学的时候没有留意也不了解学校的求职活动,差点就错过了我最终的实习机会。所以我觉得可以提前做做功课,在一开学的秋招或者公司宣讲会上就有准备地去申请。其次拿到offer之后也应该继续多面一些练练手(顺便可以旅游哈哈哈)。

►Q:对正在求职的学弟学妹还有什么想说的吗?

找工作是实力和运气的结合,不管是找到的早还是晚心态都一定要平和。找到工作只是职业发展最开始的部分,之后的路还很长。工作都是会有的,最重要的还是找到自己喜欢的。


►结语:

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