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[其他] 北美数据打工人上岸分享

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zhu640 | 显示全部楼层 |阅读模式
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2021(7-9月)-IEOR硕士+1-3年 | 网上海投| 分析|数据科学类全职@Microsoft

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经历了各种七七八八之后终于拿到全职offer了。。。想在这里记录分享一下自己的经历。希望对大家有所帮助,大神就可以略过了。作为一个非名校非热门专业毕业,没有什么背景的小白,能靠自己的努力拿到offer觉得十分幸运。还记得刚上学那会儿,完全不知道自己将来想做什么能做什么,本科期间从来没有参加过实习,研究生期间参加career fair感觉也只是起到了自我安慰的作用。network也是,没有目标也不知道为什么参加,只是觉得去了没有浪费这个机会而已,重在参与。大多同学能留下来的都去了工业界,然而我读书期间并没有计划也没考相关证书,所以到最后一学期都没有找到实习。这时候我才真正开始思考,未来能干嘛,幸好最后一学期,跟着几个朋友上了两个数据分析相关的课,网上自学了下sql和python,终于在快毕业的时候找到了个数据岗的实习。
实习期间老板觉得我表现很好,提了可以给我转正,以为可以上岸了,结果疫情来了,公司裁员,还没高兴几天就突然就失业了。没办法,因为本来就没什么竞争力而且公司都在裁员,投了简历毫无音讯,最后opt失业期快用完索性接了个大厂contractor的offer,想着先干着一方面可以积累经验,另一方面保证身份不会失效。
之后一直也没能找到工作,contract时间快到了,是的,然后我又失业了。幸运的是现在行情好了,公司开放了很多岗位,所以在最后关头,终于上岸了。
总结了一下一直没能上岸的原因,大概是一开始就没有想清楚自己未来做什么,中途一直在要不要转码要不要回国要不要再读个master中纠结,并且对自己的能力也没有足够认识,浪费时间投了一堆完全不match的岗位。我前前后后一共投了有六七百封简历,最后只拿到一个offer。每次看到大佬们选offer,选公司,我都超级羡慕,后来想想别人付出的肯定比自己多多了。. check 1point3acres for more.

想分享一些思考总结。如果简历没问题的情况下(拿给大佬帮忙看大部分人都觉得挺好时),投了很多却没有面试的话,可以倒回去看看岗位要求是不是真的和你的学历经历相符,还有prefered requirement我觉得就约等于base requirement。还有就是可以去看看该岗位的面经,看看那些题你都能不能答上来。
我觉得海投和内推其实没很大差别,我拿到的面试全是自己海投的,主要用的就是领英。同时会看看地里最近的面经,看看哪些公司正在招人,然后直接去这些公司官网投。这个我觉得是最高效的方法。
针对数据分析的岗位,我的准备包括:BQ 按照亚麻的LP准备编故事,sql是刷完3遍蠡口database所有的题(不看答案自己从头到尾写出来),看了谷歌A/Btesting的课,概率统计看的是上学时的笔记,Python我工作中一直都有用就没准备,看了Tableau的公开图表学习别人是怎么设计dashboard的,case方面看了case in point和 data science take home challenges,主要学习总结case分析的大体框架和思路。然后就是地里的面经。最后就是看看面试公司的产品,然后面试时随机应变。不过以上针对大部分面试是够用的。
因为我也当过contractor,想说看看这方面的看法。contractor的要求确实比full time低,面试大概就是跟hiring manager面一到两轮。process也很快,最快2周就能入职,所以如果有opt失业期的问题,我觉得正规的contractor和icc都是可以考虑的(总比guakao强吧)。可以作为一个缓冲期,组里有hc的话说不定还有机会转正,同时大厂contractor的经历我觉得还是很加分的。不好的方面就是工资福利肯定没有fte好,同时可能会有温水煮青蛙的感觉,就觉得苟着也挺好,可能就失去动力了。。。我之前找的contractor都是recruiter在领英上找到我,所以对如何选staffing company并没有什么经验,不过根据我接触过的staffing company来说,给的工资都大同小异,只要是e-verified的公司我觉得就问题不大。. check 1point3acres for more.

我觉得很幸运的一点是,不管实习还是当contractor期间,老板和组里的人都超级nice,让我做的事情也是有impact的,在后来的面试中有不少的帮助。期间也有面到onsite被拒的,当时打击不小,一度自我怀疑。现在想想,除了自己没发挥好,可能就是不match吧。希望没上岸的朋友继续加油!

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Mingjie 2021-9-24 02:47:17 | 显示全部楼层
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恭喜上岸!!
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 楼主| zhu640 2021-9-24 05:38:14 | 显示全部楼层
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小羊VOHG 发表于 2021-9-23 13:09
求问要准备machine learning, deep learning吗?

ML我看的是O'REILLY 的machine learning with scikit-learn。如果是面da或者bie的话对ml这块要求没很高,我被问到的都是简历里自己写的内容,深入一点的话Udacity里吴恩达的课好像不错,不过我没跟完。
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 楼主| zhu640 2021-9-24 05:30:35 | 显示全部楼层
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sheilaYXJ 发表于 2021-9-23 11:53
恭喜lz, 也谢谢lz的分享,请问下lz可以分享以下大厂的staffing company么? 太感谢了

我面过的是tech mahindra和pactera。他们两家都sponsor h1b的。
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sheilaYXJ 2021-9-24 02:53:09 | 显示全部楼层
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恭喜lz, 也谢谢lz的分享,请问下lz可以分享以下大厂的staffing company么? 太感谢了
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小羊VOHG 2021-9-24 04:09:49 来自APP | 显示全部楼层
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求问要准备machine learning, deep learning吗?
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lamian 2021-9-24 07:10:21 来自APP | 显示全部楼层
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恭喜,同IEOR专业,请问下你是DS岗位吗?在Microsoft是什么产品组的呀
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sheilaYXJ 2021-9-24 09:24:50 | 显示全部楼层
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zhu640 发表于 2021-9-23 17:30
我面过的是tech mahindra和pactera。他们两家都sponsor h1b的。

谢谢lz回复 pactera是pactera edge么? 因为linkedin上面有两个pactera
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 楼主| zhu640 2021-9-24 23:53:48 | 显示全部楼层
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sheilaYXJ 发表于 2021-9-23 18:24
谢谢lz回复 pactera是pactera edge么? 因为linkedin上面有两个pactera

是的zszszszs
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sheilaYXJ 2021-9-25 05:28:21 | 显示全部楼层
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好的 谢谢lz
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