2017年统计硕士找工作经历

因为地里基本都是码农找工经验，我想分享下一个普通的统计硕士找工经历，像我这种背景，可以拿到什么面试。


我是美本美硕，某中部耳熟能详的公立学校的统计专业。本科经历比较坎坷，坎坷到什么程度，
大三沉迷游戏一年，得了抑郁症，成绩差到差点毕不了业，休学了一学期，回美国之后因为后两学期成绩不错，得以进入本校的硕士项目。
由于本科成绩比较差，第一学期找暑期实习简历上连gpa都没有，虽然面了几个公司，但都挂了，第一个暑假也就没有实习(我是春季入学）。

秋季新学期开始，继续申请实习，运气不错，找到了17年暑期实习，虽然这个实习干的活并不是很data science,
比较多的时间在处理数据，没有什么亮点，但至少帮我拿到了一些面试。

说了这么多，就是想说明我背景真的很普通，唯一的亮点可能就是我上了很多公开课，
我大概有20个左右的各种网课的certificate, 这些也没法展现在简历上。

最终简历上的东西是一段保险公司实习，一个无薪的remote实习，两个TA经历，和一些machine learning course project.

正式开始找工作是9月20号左右, 海投+内推，前期基本申的是Data Scientist, 后边是只要沾边就申，前后
一共申请了200个公司, 其中包括Airbnb, facebook, google这种和把简历丢入无底洞没区别的公司。

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以下是我收到的所有面试，没有带面经，因为绝大部分是过简历。

OA+ HireVue+ ipat: Citadel, Akuna Capital，Rakuten, Goldman Sachs, JP Morgan， IBM

这些应该是申请了就自动发OA的，但我编程水平不行，没上过数据结构，Python也就用用numpy, pandas, 除了高盛全挂了。

Amazon（DS）: 过简历 + 简单SQL concept

找同学内推两天就收到了技术面，第一轮电面就挂了，当时问sql我连having和self join都不知道，可见我之前的找工
准备有多么不上心。暑假实习下了班之后基本就是打乒乓球，然后回家什么都不想干了。

面挂之后，后边又找同学内推了好些职位，全都很快 Reviewed Not Selected.

Sears, Cummins Allison:

前者入职时间不符，后者要求身份。

Citadel( Business Analyst):
Linkedin 海投， HR面，说给Hiring Manager决定，挂。

Goldman Sachs(FICC Commodities, Quantitative Sales Strategist)


网上海投，HR + 一轮Technical

过了HR轮后抱着绿皮书啃了好几天，结果一道概率，brain teaser的题都没问，过简历
加一些behavior，暗自窃喜，第二天拒。

我认为是背景不符合，没有任何金融经验，也没上过随机过程等课，当然更可能是有更strong的candidate.

Experian（Credit Modeling Analyst）:

招聘会上投的， 一轮电面。过简历，问了实习经历的某个细节，没回答好，挂。

Uber( Data Analyst - Insurance and Safty):

网上海投，HR轮，面完之后也是说会把信息给Hiring Manager，本以为背景符合，两天后拒。

Houzz(QA):

海投，Houzz是我准备最用心的公司，整整半个月，把简历过得滚瓜烂熟，SQL把SQL ZOO的大部分题都刷了，
leetcode办了会员，easy+medium全做完，最终还是挂了。

本来定在11月15号，但那天att网络爆炸，面试时间改到了20号。面试官是个烙印，
过简历+简单A/B testing + Code Pad SQL 。
自认为答的还可以，SQL我觉得做出来了，烙印的feedback是 I think you are right。。
两天后拒。

Withdraw:

Trip Advisor(Machine Learning Engineer）:
Dream Company之一，申请了整整两个月之后 HR联系，约1小时的Skype电面，最终没面。第一个
原因是已经答应别家公司的offer了，另一个原因是我自认为自己水平离这个职位差的还蛮远。当时申请了
好些Trip Advsior的职位，这个是我觉得最不符合的，没想到给面试的恰是这个职位。

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最终去的公司是芝加哥的一家market research公司，职位是data science analyst, 待遇比上不足，比下也好不了太多，但我满意了。

经验：

关于找Data Scientist如何如何难的帖子地里也有不少，我再补充些吧，对于普通统计硕士来说，找ds确实难，
绝大部分职位要求PHD，大部分公司的简历关都过不了。但补码刷题还是有必要，至少能过一些公司的OA，而且
it公司的oniste多多少少有些coding的题目。总之在满足毕业要求的前提下，能多上cs课就多上cs课吧。

很多machine learning的东西可以看看国内的一些总结，有些写的很不错，
比如 如何感性的理解EM 算法

关于内推，我找人内推了Uber, 微软，Discover, Amazon, Groupon，Wayfair, IBM， JP Morgan
除了Amazon给了一个面试，其它也基本被拒了，但毫无疑问，你们还是应该找内推，不要一时头脑发热去申请，
当时海投IBM的new grad data scientist，就是那个有Guru面试的， 被拒之后才想到要内推，后来内推的都是社招职位，自然全都挂了。

最后谢谢所有帮助过我的人，也祝大家都找到理想的工作，共勉。

Cassie小朋友 发表于 2017-12-29 02:53
楼主 想问下是什么时候毕业么！我和你经历还有申请的公司比较相似 我明年6月毕业 但是一直没有面试。。。很 ...

我是十二月份毕业，简历上也是写着12月毕业。我觉得还是抓住校招的机会，看看有没有哪些公司会固定从你们学校招人的，那种投了基本都有面试。Wayfair不是很清楚，看论坛上的帖子好像是要一月份入职，我自己也找人内推了这家公司，但是没回应。

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weyud 发表于 2017-12-30 14:48
这些都是在coursera上的？

哦不好意思，我以为你是我们学校的学生。Coursera的话可以上Andrew Ng的Machine Learning和deep learning series, 还有Rice的Python的specialization，JHU的data science specialization没什么必要上，还有听说Princeton的Algorithm也很不错。

顶一下同行，看着也很坎坷阿

顶一下同行，恭喜上岸

加油加油，好的开始是成功的一半。

楼主是中部哪个学校能分享一下吗？谢谢啊！

UIUC吗，加油

恭喜楼主上岸，顺问一下，终去的公司是芝加哥的一家market research公司，职位是data science analyst,是内推还是海投呢？谢

看楼主经历 真的不容易啊

FHW2000 发表于 2017-12-8 20:15
恭喜楼主上岸，顺问一下，终去的公司是芝加哥的一家market research公司，职位是data science analyst,是内 ...

是校园招聘会上投的