【非面经】2020应届生找工经验总结

承蒙地里各位朋友各种资源关照，LZ总算在今年6月找到了工作（尽管还在苦逼等SSN发下来进行背调，不过anyway总算是有了offer，希望不会出什么岔子）。开个总结帖回顾一下过去的经历，也希望可以帮到未来与我背景相似的找工作的朋友们。



[b]背景介绍：[/b]LZ国内211 Finance毕业，一直有出国计计划；LZ并不属于别人家孩子，普通的学校普通的专业普通的GPA，有幸申请上美国学校，从此开始了转BA之旅；
硕士主要的学习内容：Data Science, Digital Marketing, MarketIntelligence，从课程title上就可以看出LZ并不是属于特别tech的那一卦（或者说心有余而力不足233）

[b]面试汇总2020 Fulltime：[/b]ZypMedia (OperationAnalyst)
腾讯（游戏运营）
America Credit Acceptance(Data Scientist)
FidelityInvestment (Data Analyst)
Amazon (KnowledgeEngineer)
CVS (Data Analyst)
YipitData (DataSpecialist)
GEICO (ProductModeling Analyst)

[b]找工准备[/b][b]
[/b]
[b]Tech能力[/b]SQL的重要性对BA或者DA来说不必多谈了，必备技能越熟练越好；主要通过学校课程，蠡口以及HackerRank练习；
Python/R 以及Machine Learning:作为BA或者DA通常并不被要求对Machine Learning有特别深入的了解，大多数面试停留于调包侠层面，但重要的是了解各Model的优缺点，以及如何与具体场景结合使用，以下推荐几个资源
Machine Learning入门：
https://www.udemy.com/course/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp/
Pandas入门：
https://www.udemy.com/course/data-analysis-with-pandas/
Data ScientistTake Home Challenge（地里很火的一本书）
[b]Tableau/Power BI （可视化）:[/b]没什么可说的，属于熟能生巧的技能，有兴趣的朋友可以去考一个Tableau Associate证书，基本能cover到面试中会被问到的所有题目，临时抱佛脚可以参考以下视频：https://www.youtube.com/watch?v=Kkg27cnLc1I&t=1133s
[b]Business Understanding方面[/b]A/B Testing：推荐Udacity的A/B Testing教程；https://classroom.udacity.com/courses/ud257
需要反复看多次看（因为不使用的话很容易忘记）
Data ScientistTake Home Challenge的product问答
Case Study：咨询行业的传统面试项目，可以帮助你站在一个比较高的level了解行业公司结构，可以把这个当成一个日常的练习项目
平时看Medium各种Blog，推荐一个https://medium.com/stellarpeers
各类书籍比如Lean Analytics, Cracking a PM Interview等等


[b]寻找机会[/b]

寻找机会无非是两个方法：Networking和海投，LZ对Networking更有一些经验；
Networking大概分为两种：Info Session型和直接要内推型Info Session型Networking应该在硕士起始就开始抓，主要目的是与校友建立联系，了解美国职场现状、学长学姐去向，并通过这些信息结合自身兴趣确定自己想要去的行业/公司。在未来如果看到有合适的招聘可以向该公司的connection要内推。请把这项工作看成一个长期的过程，在春天播种了秋天才会有收获；并且不要把要内推当成这项Networking的主要目的：人各有各的优秀，仅仅是和他们聊天并向他们学习就已经是受益匪浅的事情了。
直接要内推型Networking就比较直接了，看到喜欢的岗位直接去Linkedin上找在公司里的校友>=同胞>员工要refer；如果过了几天没有反应的话不要犹豫，自己先投吧。
海投对于海投，LZ咨询过的校友主要分成两派：疯狂海投派和随缘海投派；
疯狂海投派就是把主要时间花在海投上，到找到工作之前可能会投1000份（数字存疑）左右；据LZ了解确实有不少人通过这种海投找到工作，说明这确实是一种行之有效的手段值得尝试；
随缘海投派就是LZ本人，引用我学姐的话，就是把海投当成调解焦虑的一种手段，而不求真正的结果。我个人是只投past24 hours的opportunity，力求职位的时效性。
海投的效果比较随缘了。LZ本人是小样本，海投了200+左右，仅收到2个笔试，回复率实在是有点惨不忍睹
[b]面试心得[/b]总结：越早面越好，越早面越好，越早面越好（重要的事情说三遍）,相信自己，不要依赖面经。
LZ一直是预约最早的available time，机会稍纵即逝，你永远不知道有多少个人在于你同时竞争，因此兵贵神速，其实多出来的两三天并不能帮你多准备多少东西，准备面试的过程大概像一个Sigmoid函数吧，准备到了一定的时间就到了自己能力的瓶颈了，堆时间带来的进步会很有限了，不如赶紧面了。
面经可以看，但是请把面经当作对于自己掌握的知识的应用和补漏，LZ个人认为完全依赖面经是会起到反效果的，往往会导致在面试中遇到没见过的题目出现心态雪崩的情况导致面试挂掉。
电面是聊简历的面试，请对自己的简历烂熟于心，不要出现面试官问到自己都想不起来的内容；需要准备后续内容，经典后续题：
What are the difficulties you met at the time?
What would you doif you can do it differently?
Why did youchoose this algorithm? Why not the others?

Onsite面试（VO）：通常除了聊建立还会出现BQ和CaseStudy。最好的准备BQ方法大概是参加一场Amazon的面试（雾），按着准备Amazon BQ的规格把BQ都准备好了面别的公司就没有什么压力了，地里写亚马逊BQ的帖子已经很多了这里就不多重复说了。

Case Study重在平时练习，真正面试时请多Clarify，不要害怕让面试官觉得你什么都不知道，事实上一头雾水的的去答题比clarify清楚以后一层层抽丝剥茧要好得多。

Tech Interview通常指SQL（对DA来说），重点是思路的交流和沟通，不要闷头写代码，请务必在说代码的时候说清楚思路；另一个重要的点是细心，SQL往往需要更加的细心，确保自己没有看错表格/题意。

[b]写在最后的话[/b]

LZ当时也在回国和在美国找工作之间纠结了很久，最后还是决定想试试在美国工作的感觉。LZ现在的感受是：做好选择，坚定信念；理解只是选择问题，选择的时候谁也不知道后果。做好选择，坚定信念；理解只是选择问题，选择的时候谁也不知道后果。疫情确实是一个不可控因素，带来了很多的困难，不过在20岁时候经历这样的困难，总比在四五十岁中年时候经历这样的困难要好的多吧。
相信运气的存在，有时候不是不报，是时候未到；LZ networking时很多学长学姐都和LZ说上岸还是要看运气，很多人都qualified，但就是看谁能抓住那个机会，因此可能‘发现机会’这个环节比准备面试这个环节还重要得多。面试被拒也不要心态爆炸和丧失信心，很多时候（或者说绝大多数时候）并不是因为能力不行，而是因为culture不fit或者和团队里的人聊不来，也许换一家公司就找到气质相符的team了呢？
最后还是要感谢一下一直支持帮助我的NPY和朋友们！希望每一位找工作的朋友们能尽快早日上岸！

Reference

（LZ看了地里太多的帖子了学到太多，在这里不可能把所有看过的帖子贴全，只能留一些让LZ最印象深刻的了）
https://www.1point3acres.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=469408&extra=page%3D1%26filter%3Ddigest%26digest%3D1%26digest%3D1
https://www.1point3acres.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=573130&extra=page%3D1%26filter%3Ddigest%26digest%3D1%26digest%3D1
https://www.1point3acres.com/bbs/thread-526088-1-1.html

希望你能多写自己的经历！感谢分享！

拥抱广阔世界 发表于 2020-7-8 13:18
想问下楼主面试的时候有被问到过什么类型的ml问题啊，感觉楼主的技术栈所投的岗位应该不会被问到太多这方面 ...

就一些简历上写的算法的原理比如rf啥的

harryiori 发表于 2020-8-23 06:46
请问lz拿到offer的是校招还是社招岗位啊？另外 Google analytics的证书有必要吗？

应该是社招哈  google analytics的我没考过我也不好说哈哈哈

收藏了谢谢楼主的分享！

同今年毕业 楼主知道还有哪些公司在招new grad吗。。。投了好久的简历都没有消息。。崩溃ing。。。

楼主十分优秀，今年找工作难度十分之大，尤其是marketing这边

感谢楼主！超级详细🙏zszszs

楼主的贴子很实用！！！可以问问最后去了哪家了么

今年找工作不容易啊，楼主太优秀了！恭喜找到工作。谢谢楼主整理分享学习资源，受教了。

谢谢楼主，很详细

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