中级农民
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2021(10-12月)-Stat/Biostat硕士+1-3年 | Other|BayArea湾区 DataEng全职@
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陆陆续续在job market 活跃了2个月了,面了不到20个公司,一开始主投ds,后来LinkedIn上太多de的岗的recruiter找我了就开始投de,但是一直被几个tech大公司疯狂拒,找不到原因,想请大家帮忙指点一下~
以下是被内推的情况:
AWS.1point3acres
SDM带着一个de2的岗位找到我,其实不是很fit,但我还是决定聊聊,然后他下属的一个recruiter来找到我,给我链接上官网投递,当时也顺手投了一个de1,后来de1秒拒,过了一周recruiter给feedback说hm说我的resume显示更适合ds。
2. Meta
还是叫Facebook的时候LinkedIn上有个data science manager 说在hiring,我connect了一下,对方看了我的linkedin说很impressive,当下要我的resume给我内推。过了两周被全拒,发现这个姐姐给我推了7,8个岗位,包括各种ds,de,很感谢了。. 1point3acres
3.Apple
很契合的岗位,地里找到海推,但是俩月过去了一点消息没有。
以下是面的一些其他大公司的情况:.1point3acres
Mckinsey -QuantumBlack ..
Recruiter主动LinkedIn上找我,de岗位,oa做完第二天约技术面,技术面考到了很多我不知道的东西,第二天被秒拒且冻了。
2. 某ecommerce
面到on-site约时间一直约不上,这个组我特别想去因为做的东西是ds+de结合的,但是已经三周过去了,on-site的时间还没确定。recruiter说是hiring team一直没有给时间。
3. 某biotech
急招,tech面要用r写sql,r太久没用了写不出来,应该是默拒了。
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还面了一些小公司,包括几个到了f轮的小startup。
下面是我的一些反思和改进:
1.hadoop, mapreduce
因为这俩词在jd太常见了,我就去udemy上上了一门课自学。然而我的日常工作是用sas,没有实现hadoop的环境。但是我基于mapreduce的思想(distributed computing)把工作中用到的pipeline优化了,通过partitioning+ parallel processing实现的,让它的运行时间从大于3h缩短到20min,并且通过了validation。这个尝试让我很开心,我很喜欢optimize codebase,经常下班或完成一个proj后主动去automate或optimize,这个工作没有给我太多的机会去尝试主流技术,但我也常常自己挖掘一些有意思的点去应用主流技术的思想。
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2.spark
面试的时候明显感受到面试官对于我spark经验不足而有犹豫,所以结束后我立马自学spark并把简历上的几个ML proj搬到spark用pyspark又做了一遍,当下遇到了一些udf没法处理的情况所以还没有更新在resume上。
刷题方面:
今年陆陆续续刷了一年的题,上了九章算法课,刷题是按分类刷的(双指针,dfs,bfs,dp,…),在前期面ds期间停了,因为面的不是tech厂的de所以一直没有重新刷,但是目前做过的oa是秒过的,一个例子就是前两周做的一个1h的oa,两道题15分钟写完通过全部test提交了。第二天recruiter传话说hm觉得很amazing,15min就写完了code还十分简洁。tech面的时候hm一直强调这个,15min写完了,code也很clean,concise什么什么的,我说可能是因为题太简单了(一道sql一道算法)。
因为我在工作中强迫自己用proc sql(环境是sas),加上我们工作是multi-task,我又喜欢留时间去develop complex codebase,所以写sql非常快。
. Waral dи,
我的简历在这里:
https://drive.google.com/file/d/ ... KZ/view?usp=sharing. Χ
因为在职跳槽所以关键信息做了一些马赛克处理,希望大家不要介意。
我的邮箱mkim15416@gmail.com
因为有一个很强烈的大厂梦,所以想在年末再冲刺一波大厂,希望大家能够帮我看看还有哪里需要改进的,如果有大佬愿意内推的话,真心十分感激了!.google и
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