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[跳槽 Job hopping] 性格外向、技术略差的数据科学家应该去哪儿?

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最近准备跳槽遇到很多困惑,希望有经验的大牛们能给点意见!

先来说说我的背景:我是国内985生物专业毕业,拿到全额奖学金到美国读硕士毕业。毕业后在大制药公司从事研究工作4年。工作内容主要是数据处理,在工作中我自学了python 和 machine learning, 渐渐转型成了data scientist,也做过几个月java software development的项目。我觉得我的一个优点是学习能力很强,可以很快学习新技术然后应用到工作中,另外我很resourceful,总是能找到合适的资源,或者遇到技术难题也总能找到合适的人来指点迷津。在传统行业和同事相比,我的编程能力和建模能力已经不错了,不过前几天一去了两个IT大厂面试,我还是立刻被打回了原形。具体发现自己的差距在于编程还是不够熟练,leetcode只刷了20题,另外被问到一些关于tech product desgin and metrics 的时候也是一脸懵,和我平时工作的内容差别真的挺大。我另外的一个特点就是性格外向,交流能力还算不错,也擅长发现别人的优点。在现单位我很擅长整合需求和资源,通过联系不同组的人攻克项目难关让项目落地,因为工作中很多问题不是技术问题,而是交流问题。在这些方面我的贡献也受到认可。工作中我也在培训新员工,给他们安排任务。不同组的人也愿意和我合作。

为什么想换工作:
现在的工资90k, 有401k match,但是没有bonus 和股票。 在传统行业数据科学家的工资成长并不快。如果能进大厂,假设我的收入增加一倍,当然很诱人。另外我觉得自己学习能力强,如果定下心来学习肯定能实现目标。我不觉得我学习能力比大厂sde, ds 差,只是入错了行。和刷题王进谷歌的故事一样,我不服气!

目前求职的困惑:


因为传统行业的要求不高,我做machine learning的时候应用能力强,但是对于深层次的理论研究不足。我面试的几个职位都是machine learning engineer 和 research scientist,他们对于基础理论很重视,对与编程要求很高。总的来说,我虽然做了3年machine learning,但是还是技术略差,去大厂面试经常被鄙视。
如果退一步去找偏data analytics的工作,business question 很多。大厂的业务我并不了解,需要一段时间的学习才能很好的回答如何增加business value。python 的编程题一个都不问了,却要问很多sql。sql我从来没用过,可以从头开始学。
我也考虑过PM方面的职位,可能和我的性格比较匹配,但是开始脱离技术,又有点心虚。没有面试过这样的职位,不知道面试的时候我的差距在哪里。

另外一方面我发现我的交流能力,整合资源的能力对于我目前找工作几乎没有帮助。我很自信我到了新的工作岗位可以给单位提供很多价值,即便我不是技术上最牛的,我也可以整合资源给项目添砖加瓦,也能帮助项目组培养融洽合作的气氛,认真负责、有始有终让项目落地。但是现在难在找到一个这样的岗位让我有所贡献。

其实写这篇文章的一个目的是给自己打脸, 自己技术有点差。也欢迎大家继续来打我的脸!
如果大家有什么职场建议,也欢迎!



补充内容 (2019-9-25 08:59):
感谢地里各位给我的建议。想清楚了几点:
(1)resourcefulness 是长期优势,在面试中没啥用。
(2)进入ds 职位基本门槛还是要过,需要补足短板
(3)外向性格更适合商业和产品ds
(4) 题能刷就刷吧,现在50题了

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xfuyun 2019-9-21 08:32:08 | 显示全部楼层
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要想清楚自己要什么就好做决定了。90k 湾区各公司的的MLE ,triple这个也是轻轻松松。 你愿意刷题么?愿意学习系统设计吗,比如把design data-intensive applications啃一遍,另外 ML应用很强,不妨也刷一刷kaggle,拿几个好看的名次也很有帮助. From 1point 3acres bbs

性格外向,和人打交道这种属于长久优势,进了门槛后自然能体现。但不能用来弥补最初门槛
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低球 2019-9-22 08:27:05 | 显示全部楼层
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如果是我,会选择继续 DS,优先熟练 SQL,加强对商业的洞见和解释能力,和会用数字讲故事。

楼主有 3年 ML 的经验,却不会写 SQL。对于 MLE 来说,另外要补强算法和ML Design,也无法发挥你性格的优势。
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有个重要因素是现在mle越来越看重工程能力了,大厂如百度,当算法工程师也是要负责自己的那部分代码做实验、推全上线的。光有模型输出最多只是一个index并不能被真正使用啊。
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给楼主点赞。其实工作中,和stakeholder打交道 、真正帮他们解决问题,是非常必须和优秀的能力。我和楼主的困惑类似。加油💪
楼主可以稍微花点时间加强技术(站在战略性角度学习技术)。我觉得你很快可以做到manager职位。那样的话,牢固的基础知识有助于你去管理那些技术很强但是对business不感兴趣的牛人。

补充内容 (2019-9-22 12:22):
另外,sql不难,还是学一下吧。我的“固有印象”是,会python的人,熟练掌握sql是个given。可能你之前做的项目比较炫酷都不需要sql?🤣
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sichpo 2019-9-22 06:05:40 | 显示全部楼层
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大佬好强,研究生全奖就看出来是学霸了lol。
因为leetcode只刷了20题,不熟悉基本的算法和数据结构就觉得自己技术差吗。其实可以多熟悉一下计算机大一大二的基本功课,然后做到200题再回来看看啊。
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看楼主的描述感觉技术一点也不差 只是还没到位啊 毕竟都是做分析为主的 之前也应该没有学过算法和数据结构吧?那做不出题来也是很正常的嘛 ~~ 我觉得楼主只是需要再学习一些时间 而不是找一个地方可以依赖楼主的resourcefulness 而不提高技术 想想楼主再学一段时间能技术又好又会沟通又能协调团队 那不是无敌吗 哈哈哈 😁

我之前全职工作也差不多两年 后来准备转DS 很干脆就辞了回学校 本来我也考虑过自学强转的 也接到了一些面试 还有一些network可以帮忙推我 但是实在是觉得不系统学习即使是拿下了offer 可能之后工作上也会有很多问题 没想到后来越学越欢 渐渐都有转码心了 哈哈哈 现在直接不想做DS 每天刷题看算法就很开心 楼主既然工作中ML就做很多了 不如找一些好的材料 再系统地把知识补补 然后看看算法什么的 过几个月再去面试也不迟啊?
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 楼主| YINWU 2019-9-21 13:15:59 | 显示全部楼层
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mchen117 发表于 2019-9-21 02:36
看楼主的描述感觉技术一点也不差 只是还没到位啊 毕竟都是做分析为主的 之前也应该没有学过算法和数据结构 ...

感谢你的回复!多谢提醒,我还是好好培养一下硬实力。
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 楼主| YINWU 2019-9-21 13:20:43 | 显示全部楼层
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xfuyun 发表于 2019-9-21 08:32
要想清楚自己要什么就好做决定了。90k 湾区各公司的的MLE ,triple这个也是轻轻松松。 你愿意刷题么?愿意 ...

谢谢回复和推荐的书!我刷题还是很开心的, 继续刷下去。不知道你是否是在flag 等大厂做mle 或者 applied scientist, 不知道要刷题刷到什么程度?leetcode median level 刷通透?
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kaikaila 2019-9-22 19:13:30 | 显示全部楼层
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lz有考虑过consulting firm吗?mbb那种,尤其是Mckinsey digital部门?
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supersmm 2019-9-23 00:37:15 | 显示全部楼层
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感觉当PM挺适合啊
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