DS工作一年后回顾和展望(求大米)

写在最开始，去年作为new grad经历3个月的苦战，最终在湾区某互联网公司(非FLAG)入职DS，也算是大厂，总结一些经验给求职的各位，求点有大米.
fulltime面试公司, 取其中11家 (非最后placement):
1. BCG -  Data Scientist - 面试流程极为复杂，挂在中间
2. NATERA - Data Scientist - HR动作极其缓慢，生科企业，DS基本全是Math PHD
3. Coursera - Data Scientist - 一个OA, Hackerrank link，里面什么都考，跟HM的聊天比较不顺利，他告诉我会考察A，结果半天问的全跟A无关
4. DiDi Labs - Risk Analyst -上来就是1-hr coding，要求4yr+ exp
5. Branch - Business Intelligence - HR + Teammate Coding+Data Case Review + Onsite 这是一家很好的startup
6. Ingram Micro - HR + HM Experience Review + Onsite (Past Project Presentation + Whiteboard Python+Linux coding + other) 这是一家传统生产供应链企业
7. Yelp - Data Scientist - HR (HR也考tech) +Teammate coding test 整个DS team大多是Phd
8. Samba TV - Data Scientist - HR+Take-home assignment - 这个take-home assignment 4小时，非常很intense，这种比较好的startup招人标准都不低
9. Google - Data Analyst, TRUST & SAFETY - HR+Video Interview+Onsite 面试经历非常的舒服
10. VISA - RISK ANALYST - HR挂 HR声音听不清

11. PAYPAL - RISK ANALYST -面试体验层次不齐


体会：
1. 很好的创业公司的面试会复杂，take-home assignment真的是件打消积极性的事情，不过从funnel角度来看，越少的人愿意做test，越少的竞争在你面前。
2. 传统的公司，基本上不清楚自己的data scientist是做什么，Ingram Micro找了个entry ds来考tech，题目乱七八糟不知所云，建议大家还是投湾区吧，baseline高点，面试质量有保障。
3. manager都喜欢有经验的人，教一个学生成为一个懂她kpi做事的人，需要很多功夫，所以如果是new grad的大家contract position也可以接一接，骑驴找马。
4. 工作后才知道，公司不给你offer，不代表你不好， 有时你面试安排比较靠后，前面4个candidate有个人已经不错了，老板会先给前面不错的那个人发offer，然后才面试你。
5. 国内大厂来湾区的，如果背景不够硬核，基本不用考虑了，一般要的是2yr+

关于面试:
跟HR:
1. HR很忙，有时候在你身上的Budget只有15min，电话里别把400字的自我介绍读完，2min最多吧
2. HR问你为什么要选这家公司的时候，一定要回答到对公司specific的点
3. HR面是为了在你简历上加备注，然后丢给HM看的，最好体现自己跟工作很relevant
4. New Grad不一定要说自己expect多少钱，因为HR很清楚new grad市价；Experienced问你要多少钱，你老实给个范围 (Based on my research, I would imagine that ...) ；
5. 最后一定要问问题，显得你感兴趣，一个比较好的结束方式是：“I do have other questions but those are more related to the work itself. I’ll save them for the hiring manager”。

跟HM：
1. Respect, 一定要对公司做research，否则HM觉得你在羞辱他，你瞧不起他的公司，瞧不起他team下的position
2. 有的时候，你面的很好，好到HM找不到理由把你拒掉，这个时候他会用很贱的方法是，再给你加面一轮，不一定跟另一个人合拍，碰巧那个喜欢挑刺，一蹴而就被刷了；

Tech Round:
1. 千万别抄，对面很多时候看得出来的，有的人刚拿到题目半天码不出一个正确样子的，突然一刻行云流水了，只要Interviewer对这个有怀疑，直接倒闭；
2. Code有点习惯，别写太乱，容易出错，另一方面interviewer以后会是review你code的那个人，看得头疼
.--
Onsite:
1. 大家都很忙，不会精心准备面试你的内容都是成年人，不会出钻牛角尖的考你；
2. 一般工作后scope会变窄，就熟悉自己平时干的那些知识和那些tool，没有足够的自信拿变陌生的知识去judge你，去领英上猜猜他们平时干什么，有条件问问same position的人；
3. DS职位一般是点招，空出来一个招一个，(除了G,F会招一片)，两个礼拜没信息，基本凉了；

要准备的 - 核心
1. Resume & Behavior Questions & Internship Exp & Course Project Descriptions
2. SQL (LeetCode + Hackerrank + 地里面经)
3. Python (LeetCode Easy, 偶尔做做Medium)
4. Machine Learning (ISLR, Machine Learning周志华)
5. Product (A/B Testing, Metric Design)
6. Stat & Prob
7. Questions for HR/HM/Teammates

1. 这些算是基本的，其他知识，大多不会考你，但说出来会加分吧，比方说我team用scala/spark很多，我修过课，team里的eng当时碰巧开始写spark，觉得写的没我的好，给了我极高的review。
2. 如果职位跟Text相关(social media)，Text Analytics你至少应该很熟悉，不谈NLP
3. 如果industry是fintech，anomaly detection那一套你得知道
4. 举例，FB和Google大部分利润来自于广告，跟广告相关的你不懂，即使进了公司，未来也走不远。

以后再写吧，求大米。

Jackie2931 发表于 2019-7-10 03:02
请教下在对公司做research的时候一般从哪些方面入手呢？我在准备的时候往往只是看公司的简介...然后感觉就 ...

个人习惯分公司，
大公司的话会去研究公司财报，看看公司最近的竞争和增长的痛点在哪里，个人对business挺感兴趣所以回答的通常比较好，最好就是表达对公司之后会大力投入的business深有兴趣，HR和HM会觉得你很好；
小公司的话，因为在发展期，产品一般不会多，对小公司来说，增长是最重要的，一般评价一下这些产品的scalability，profitability和跟peer的产品差异，跟HR/HM表达增加是很promising的，自己非常excited to be part of this.

感谢硬核分享！请问G家ds岗对new grad会考察多深呢？听说基本只招return啊

小汤圆壹号 发表于 2019-7-10 13:07
感谢楼主分享经验！楼主是有intern的new grad吗

有的，Intern经历还不错的。如果你没有intern经历，建议放点多点有的聊的project experience，有的人的project看起来非常平淡，堆列技能，其实碰到这种，有点懒得问。

楼主好人，感谢分享。

感谢楼主分享，很多感同身受

好棒！都是很实在的经验之谈。

感谢分享

谢谢楼主的分享！！硬核干货呀

请教下在对公司做research的时候一般从哪些方面入手呢？我在准备的时候往往只是看公司的简介...然后感觉就不知道重点是什么了？很茫然又花掉了很多的时间

感谢分享

感谢楼主分享！