ds跳槽面试有感

先说下个人背景：大厂scientist，3～5年经验，第一年做的类似mle的工作，后几年做的marketing相关为主的ds。marketing 相关的project感觉都做过了，attribution，measurement，targeting，forecasting等等。基本都是end to end 的project，和stakeholder交流，design model，分享结果，模型上线一些列流程都会做。不算是analytics，因为也有很多ml model的project 但也绝对不是用deep learning的硬核scientist。 当时找ds的工作完全是能找到哪个就去做哪个（new grad ds大家都懂的），恰好入了marketing ds的门也就接着做下去了。


最近自己瞎投了些中型公司想了解下面试难度，方向为之后做准备。可能是因为有工作经验了，也可能是有些岗位恰好比较对口，收到的面试比想象中多，却没有好好准备，只能硬着头皮侃了：）目前拿了个去年股票涨的很好的公司的offer，其他的还得硬着头皮面，毕竟抱着学习的态度不是。 去年也投了几家但并不多，最后因为个人原因选择了公司内的一个team。主要是有一些感想想要分享以及还有些困惑：

1. 方向对口的组的面试会尤其得心应手。 可能因为过去几年都在marketing相关的组，而且marketing的model各种model几乎都接触了，其他公司做marketing的team对我也会尤其感兴趣（？宽容），感觉完全是在一个世界的人在交流。面试我也会觉得对我来说相对比较容易，因为有很多过去的经验可以侃。但这也给我带来了一些忧虑（日常焦虑），难道我一直就只能做这个方向了？对于ds这种非常吃经验的岗位，会不会我的方向就变得越来越窄了？

2. 对于我们这种非analytics也非硬核deeplearning的scientist，将来该怎么走才不会让自己的路越走越窄？我之前并不知道哪种方向适合我，于是我面了一家大厂的硬核scientist（如果我知道真这么硬核，我是绝对不会去面的😂）。 当时我想去做广告相关的东西（感觉很有钱景？），所以我跟recruiter说帮我找个广告组面。结果每轮都要2-3道算法题，还要考deep learning的知识（还好临时抱佛脚在udacity上学了一门课用上了）。 面了一天下来，我就知道，我这辈子可能都(z u o) 不(b u) 会 (liao) 这种人人敬仰的钱又多的硬核scientist了。 我想，人都是在不断尝试中知道自己适合什么吧。我下一步其实想去做analytics的scientist 然后想了解下广告相关的组或者是growth相关的组（和marketing 相关，也不算浪费过去的经验），最理想的当然是fb的ds analytics了。很多人在尝试从analytics转ml，我是少数反其道而行之的人？ 我的想法是在年轻时，最好还是尝试尽可能多的方向，然后再找到一个可以深耕下去的方向吧。而且我最深的感触是，即使你花了大力气转了看起来最核心最硬核别人一听都哇的那种组和岗位，如果自身实力和兴趣不足以让你继续学习以及survive，你会很痛苦，而且很难被promote。


3. 大家对不同方向的ds有什么看法呢？以下列出几个熟知的大类（从功能上区分的）：
risk，
marketing，
advertisement，
supply chain，
people analytics （hr）其实我一直对这个方向好好奇，
finance，
。。。。以下省略一万个方向


求加米！

. 1point 3 acres
和LZ的情况几乎一模一样，关注下这个帖子然后也可以后续讨论下。
我也是处于硬核DS和Product analytics之间，70%的工作是做模型，30%是做一些分析。

就我自己感受而言，做marketing的team其实挺好的，不至于越走越窄，不管是acquisition还是attrition，都是对公司revenue有直接影响的KPI，所以我觉得impact还挺大。至于未来发展，如果要继续在这个方向上走，我觉得需要多补充些product的知识。就别的方向而言，我个人是对转码没什么兴趣，虽然MLE和硬核DS的钱确实会多挺多，但是还是要考虑自己工作的兴趣方向。对于转纯product analytics方向的DS，我觉得还是要衡量下自己是否有那方面的天赋。说起来可能有点玄学，但是我感觉在这个方向上business sense确实非常重要。至于其他方向的DS，我也不太了解了，希望能在这个帖子下面也看到一些学习下。

之前面了一个startup 的deep learning research scientist 岗位，虽然面试题不是很难，但还是挂了。
关键是听技术头头说所有算法都是自己实现，所有灵感都是读最新paper自己参悟，我顿时凌乱了，退缩了。
这钱也不是很多，天天读paper实现新算法，那岂不是又回到读PHD 的苦逼生活了吗，我想想还是算了吧。
就是想找一个钱不少活不多，我草台，大家都草台的班子，你说是不是这个理儿啊？

sigtem 发表于 2021-7-29 13:47
我觉得硕士学历做纯粹的DS会遇到天花板，如果楼主能做全栈开发，前途无量啊

你这个留言简直牛头不对马嘴，楼主说这么清楚了他是MLE和分析中间的DS，而且已经工作几年了，和转码开发有半毛钱关系吗？

谢谢分享！同感方向对口的组会面试比较容易。有时候也在思考DS方向做到5年或者十年的时候我会做什么，做成senior？转PM？感觉都没有特别的吸引人，目前只是想要去感兴趣的domain，然后走一步看一步吧

People analytics 比较无聊🥱 主要是分析问卷那种 还是ads更香吧！

Justina1992 发表于 2021-7-28 18:10
谢谢分享！同感方向对口的组会面试比较容易。有时候也在思考DS方向做到5年或者十年的时候我会做什么，做成s ...

同感，我觉得职业发展初期多多尝试不同的东西是最好的。我虽然做了3年的marketing 为主的ds，但中间也换过组，不同的产品以及不同的模式也都不一样，学到了很多。下一步也想换个domain，看看别的领域的ds都在做什么。

sevengrain 发表于 2021-7-28 19:38
People analytics 比较无聊🥱 主要是分析问卷那种 还是ads更香吧！

我也觉得，只是很惊讶这个领域尤其是大厂也有不少这个方向的ds，打开了新世界的大门！

楼主这个帖子发到我心里
我现在也是大厂ds 一样也是什么都涉及点 但是绝对不硬核 毕业以后一直做risk相关 domain knowledge可谓是非常窄了……（哭
现在感觉是硬核ds做不了 product analytics我的product sense也不够

想问问硬核的有多硬核，可以举些栗子么

请问measurement和targeting是做什么的呢？
就是measurement和targeting面对的业务问题是什么呢？请问可以讲讲么？
targeting是已经churn的用户再召回？或者AB test或者causal inference么? 还是是uplift model这种么？还是其他的呢？
谢谢！

楼主在哪个公司，可以内推吗？我现在在国内做marketing ds的实习，马上去美国读ds硕士，想去了美国继续做这个方向

我觉得硕士学历做纯粹的DS会遇到天花板，如果楼主能做全栈开发，前途无量啊