机器学习在职跳槽找工经验总结

很有见地啊，我自己又有些羞于启齿，比起追求nb的新ml algorithm，我更喜欢做data visualization 和细致的分析... 另外楼主能不能私信下career coach的信息？

楼主的customize 简历能力非常强啊 (20/50=40% 通过率), 能不能再elaborate一下你下面的这个操作，有栗子就更好了:)

"反思的过程帮助我过滤掉一些本来我可能会尝试申请的职缺，更重要的是，我学会针对每份工作 customize 我的简历。其实我只修改简历最上面的自我介绍，只有两行，但是我会找到那个公司的 mission 或者市场或者文化和我的经验和兴趣的共性，然后针对的表达。所以我其实简历和 recruiter 关过的还蛮顺利的。"

写的太好了，非常有帮助！

說得很對 世界的確沒有dream job 事在人為

谢谢楼主分享啊， 可以私信我下career coach吗？ 谢谢！

谢谢总结！这些观点非常实在又很容易被忽略

感谢分享！另外能否求一下career coach的linkedin，已加米，非常感谢> <

非常赞同楼主的观点， 特别是思考自己想要的是什么这一点。
我觉得在Data Scientist的职业初期，最重要的不是工资多少，公司多有名气，而是有没有找到一个mentor，养成良好的工作习惯。

networking对于在职找工作真的蛮重要的，哪怕拿不到referral，也可以作为了解目标公司analytics team的size and structure一种途径，这样在投简历的时候能更有针对性。
除了多参加高质量的conference，可以参加一些local的 meet-up去认识人。

请问楼主当mle需要准备系统设计吗？

学到很多谢谢lz！ 同求career coach 信息。谢谢！