2019 new grad 上岸经验贴（BA）

这是一篇回馈经验贴。
我是一所东部不知名大学UMD 19届BA毕业生。BA是UMD新开的专业，时长为一年半，我们是第二届学生。所以无论是从学校知名度还是专业知名度来看，我们都是不占优势的。然而从12月毕业到现在，我们专业已有接近80%的人上岸了，并且大家去的公司也都不错，包括四大，麦肯锡，SAP， IMF等等。所以，我请了十个同学来与大家分享经验。同为在大海里漂泊过的人，我们希望自己一路摸爬滚打总结出来的经验，可以帮助大家在求职过程中少走一些弯路。也希望我们的经验能给那些非名校毕业的小伙伴们一些信心。
我将在这个帖子里，陆续更新大家发给我的总结。
我先说说我自己，我本科是工商管理，毫无计算机背景。我是19年12月底上的岸。目前在VA一家半国营性质的金融机构做数据分析工作，package 10w和FLAG公司的大牛们没办法比，但对于毫无经验的New grad来说，在VA生活也足够了。这份工作是通过学校招聘会得到的， 前后面试大概花了一个月左右。我面的是predictive modeler岗位，实质上是一个作为一个auditor监控和分析公司model的风险。
1.最重要的是事前需要十分了解所面职位的职责
可以通过在领英上找在相同职位上工作的人去了解
2.根据职位职责去改变自己面试时的说辞以及早做准备。
当时为了准备这个面试自学了SAS并且在一周内考了SAS认证。面试时，面试官问完我所有经历后，一脸好奇的问我为什么要学SAS，因为我没有相关项目经历。我当时心里就觉得稳了，回答道：我为了这个职位学的，因为我要评估别人的model我需要明白别人的代码。而我们公司用python，R, SAS的人都有。前两个我已经掌握了，所以自学了SAS以便更好的评估别人的代码。
3.事后找面试官follow-up。
面完以后，当晚我在领英加了我的hiring manager，并且给他发了一封200字左右的信。（我觉得这个很重要，强烈建议同学们面完以后，上领英搜面试官。注意是面试官，不是HR。如果有五个面试官，就发五封不一样的邮件。如果你的HR还没有决定是不是要你，那么这样做极大可能让他们不再犹豫，最后选你）之后，我也一直在领英上和我的HRM保持互动，比如告诉他我最近又考了什么证书啊，还需要再做什么准备啊。
十一月去面的，十二月初收到了offer成功上岸。

其他同学的经验稍后也会放出。
完整版也会在3.8号VX公众号

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Unlock interview details and practice with AI
Curated Interview Questions from Top Companies

上面放出
收集整理不易，麻烦大家加加米，感恩！

来自FINRA的小姐姐：

更好的在后面等你
目标明确，要坚定的走下去！面试遇到过很多挫折，会有人不欣赏你，也有人觉得你太差劲，会找出方方面面的原因来否定你，不要因为一句话一些评价就否定自己。
我记得当时第一次面试，面完最后一轮就凉了，后来其中一个面我的人专门给我私信了，她觉得我表现的很好，但是综合考虑下来还是没能给过。毕竟当时也是第一个练手的公司啊，自己也没有感觉发挥的很好。'It's nothing personal, it's just business'这是她表达给我的观点。虽然因为第一次失败很丧，但走出低落期后，想想这句话也是很有道理。他们肯定是做过多方面的分析的，从你背景，兴趣，能力，公司需求等等，他们应该比我更能看清楚我是否适合这个岗位。
事实证明，我现在工作岗位确实是比那个岗位适合我太多了！
所以，别急着否定自己，时间会给你答案。你只需要坚持自己的梦想，坚定的走下去就好了。
更让你的实力匹配你的热爱
大学毕业后尝试了不同岗位，一直没有遇到让自己每天充满期待的工作！甚至研究生winter break的实习经历让我更加明确我不要做什么！summer 实习更加印证了我一心想做tech jobs,越tech越好，就想做有挑战性的工作呀。
但正因为自己太了解自己想做的是什么，就更要学知识充实好自己，面试的时候才不至于fail。但也不要盲目自信，明明是business analytics背景的人，却一心想做data engineer.就算拿到面试岗位，也会因为能力不够格被刷下来。即使展现出再多的热爱，人家也很难考虑你，毕竟软实力是要在硬实力够硬的情况下才能做锦上添花。
后来慢慢做了一些适当的调整，在保证是技术岗位前提下，加入本身的business school出来的背景，找到了合适的岗位。面试的时候觉得特别轻松，因为我非常自信在这个岗位上自己的tech水平肯定是过关的，analyze那一套就靠说就好了。在面试的时候充分展示自己对岗位的兴趣。我面试的时候manager真的是什么都问了，stats里的Chi square test, normal distribution, python, SQL里的advanced windows function,machine learning,clustering的elbow point 甚至是scala！！！我是万万没想到要问scala,但这个岗位是处理大数据的，所以scala也是情理之中。
So be fully prepared before interviews. 如果申请的是技术岗，那你必须得保证技术是绝对的过关。
好好努力全世界都会帮你
我觉得硬实力，软实力都没毛病之后缺的就是东风了。
成功上岸需要两种运气。一种是manager正好和你投缘的运气。这种聊得来的感觉我体会特别深刻。之前凉了的面试总感觉和manager很生分，但是最后录我的manager一上来和我聊的就很投机，大家好像是在一起工作，我在不断的提出我的想法帮助他如何用数据解决他手头上棘手的business case。
疯狂海投也绝对能增加运气啊。在我身上，networking没什么用，唯一体现就是summer intern的公司给了return offer。但是想要得到其他公司的offer的话全靠海投。得到越多面试机会越好，这样成功的机会总是会大一点的！海投的时候给自己制定计划，每天投20家，不要过多，过多会造成厌烦情绪，也会失去全方面了解一家公司的时间，也不可过少，这样也会错过很多好机会呀。

来自comscore小姐姐：

谢邀！仅仅谈找全职的话，笔者从10月份就开始海投（每天大概12-20份，一周投递一两天），但因为学业繁忙无法好好准备面试，加上企业也希望候选能尽快入职，所以从10月到12月毕业之前这段时间的面试基本就是打酱油。
12月毕业之后因为是感恩节-圣诞-新年假期，接到的面试不多面试节奏不也太快，所以12月到2月初基本都是在海投（一天20-30份，每天投递，早晚都投）加学习，因为我的求职方向是数据分析或数据科学，学习内容会包括SQL、统计、和机器学习模型。这个时间段我发现自己虽然能拿面试，但是很多时候连第一轮HR都过不了因此错过了很多很好的机会，所以此时我去到了学校的求职中心寻求帮助。我的职业教练John Malone告诉我第一轮甚至后面所有轮次的面试，都要记得帮HR或Hiring Manager“connect the dots”，也就是告诉他们我的技能点和这个职位有什么联系，我的背景可以如何为公司做贡献。得到了启发之后，我开始修改自己的自我介绍和应对所有面试问题的说辞，成功破除了这一阶段的瓶颈。
2月之后我开始专注准备我手上comscore的面试停止了海投，虽然其间也接到了其他零零散散的面试，但基本都是随意准备一下JD就上，把大部分经历集中到了comscore身上。当时我拿到了comscore第一轮面试，就上领英向相同岗位的前辈询问面经，再加上自己的准备顺利撑过了两轮。第三轮给一个数据集进行分析，有些问题我没办法拿主意，我首先问了之前在领英上联系到的学姐，然后去学校捕捉教授，当时非常幸运地扑到了教我们统计的教授，因此顺利的解决了笔试。终面和三个manager聊天，学姐说SQL很看重所以我准备了SQL，再者就是上领英看每一个人的资料来准备面试时要问他们的问题。周四终面周一拿到了offer，整个面试过程历时一个月。
总结经验下来，因为我有一份很好的暑期实习所以拿到面试不是问题，但是我忽略了面试准备至关重要所以走了一些弯路，因此一定要对面试重视起来，全方位地像准备期末考试一样准备面试；过程中会非常难过，因此心态一定要好并且按时吃饭睡觉，找工作嘛就是谁能熬到最后谁就能赢，觉得累得不行了就休息一下，毕竟求职的过程是马拉松而不是百米冲刺。祝大家好运！

来自S&P Global小姐姐
我是从19年7月开始正式准备找工的，10月签下这个公司的offer。
找工之前的准备：多做项目，保持好成绩，尽量找实习，找不到实习最好在学校做RA/TA/GA。我没有在暑假找到一份实习，于是留校和教授做项目，也和班里其他伙伴一起做项目。在面试过程中，我的RA和项目被问及的次数很多，所以一定要做好。成绩对于new grads比较重要。4.0绩点可以让人眼前一亮。
network：我主要用linkedin来network，也会参加当地的meetup。约自己感兴趣的公司的员工information interview。校友优先。也可以直接要内推。找教授聊天，定位自己并找出自己的优劣势。
投递简历：网申居多，也有内推和去career fair。
修改简历：我大概一共修改了上百次简历，尽量保证简历上没有多余的词句。把最相关的信息发在简历上。用STAR的形式叙述经历。多让前辈或同学帮忙修改自己的简历，会有很多新的收获。
准备面试：分为行为面，技术面和case study。行为面之前准备关于自己的小故事，熟悉项目工作经验的每一个环节。技术面比较直接，machine learning，statistics，python和sql。case study是我在本次找工季最欠缺的，好几个二面挂在了case study上。建议大家提前准备好这一块。
找工的心得：
1. 机会只给有准备的人。题没刷够或者知识点没复习到位是没办法通过面试的。
2. 多了解公司的产品，信息，行业行情，公司发展战略，企业文化。Onsite必考（我猜）
3. 一定要找一份自己喜爱的工作，热爱的行业。看JD，如果你对做的事情感兴趣，那就可以申，否则，慎投。

来自IMF的小姐姐：

想分享的第一点是在海投的过程中，多关注学校校招平台。校招上投的简历会有更大概率被HR看到，我自己的亲身经历是在校招平台上投递的简历回应率比我自己海投大很多。第二点是在找工作的过程中，建立一个worksheet, 投过哪些公司哪些职位，投递渠道是什么，哪一天投的，有无后续，职位链接是什么。首先这张表格可以很方便在后续收到面试通知时能很快找到这个职位的信息，在准备behavioral interview时可以很快根据requirement包装自己的小故事，同时有助于track自己每天的找工进程，进行自我激励。第三点，也是我觉得最重要的一点，找一个一起找工作的伙伴。我当时和一个朋友建立了类似的找工作小组，在学校的自习室一起海投，一起mock interview，一起分享信息和技能，朋友的帮助，尤其是心态方面的，在整个相当辛苦的的过程中非常关键。

来自EY小姐姐：

19年11月初我同时拿到了EY和另一个生命科学公司的offer，就很幸运挺早就上岸了。我觉得在我找全职工作的过程里最重要的一点就是利用好学校的资源。EY的职位是HireSmith上投的，另一个公司的职位是在Career Fair上匹配成功的。我觉得学校资源的好处就是这些公司是真的有opening而且愿意来招target school的学生。然后学校的资源还包括career coach的当面指导。Career coach除了告诉我面试怎么准备以外，连onsite的晚宴和第二天的面试穿什么衣服都帮我考虑到了。除了这个以外我觉得最重要的还是自信和敢于表达自己吧。多去social和network会发现遇到很多愿意帮助你和真心希望看到你成功的人。不过network和social是一条很难也长的路，我自己也还在慢慢摸索。有需要具体经验的可以联系我。希望大家都可以拿到dream offer进入dream company。

真的超级有用的信息！感谢！

p.s. 已经加米！楼主可否分享一下公众号？期待关注！

zhizhizhi123 发表于 2020-3-8 21:26
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朵一可二

完整版会在3.8晚上十点左右发布

lz请问ds和cs找工哪种待遇更好哦（不好意思我是小白，在混申cs/ai/ds 不太了解行情 谢谢啦！

filamenta 发表于 2020-3-9 00:29
lz请问ds和cs找工哪种待遇更好哦（不好意思我是小白，在混申cs/ai/ds 不太了解行情 谢谢啦！

这个要看公司，不同公司给的待遇不同。