<p style="text-align: justify;">Hello，我是毕业于<a href="https://www.compassedu.hk/majr_65736" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline; color: #1dadff;"><strong>哥伦比亚大学数据科学硕士项目</strong></span></a>的Phoebe，目前上岸了The home depot的ds岗位。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">Data science是当前非常热门的专业，但也有很多人认为数据科学在美国找工作并不是那么的容易；有的人会说DS在硅谷、纽约不会存在找工难的问题，只有在偏远的美国农村、经济不发达的州才比较困难。我觉得这些说法都不是十分准确的，能不能找到实习和工作，硬实力才是根本的区分度。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">接下来，我就给大家分享一下我自己的求职之路，希望能给大家一些启发。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">一、我的求职之路</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">当初选择来哥大主要还是考虑到哥大的藤校光环，不仅父母长辈喜欢，在国内外的认可度也都很高，如果以后回国找工作的话校友资源也很丰富。但真正到求职的时候我才发现，项目能提供的仅仅是课程资源还有项目中你所能发展的人脉网络，至于剩下的刷题和找工作，还是要靠自己挤时间一点一点去完成的。我认识的好几个我们这一届ds的都是很早就找到暑假intern了，但是背后的准备一定是很艰辛的，刷了多少夜只有他们自己清楚。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我觉得对于本科统计出身的我而言，来这个项目我有两个目的，一个是学到更硬核的coding技能和算法实现技能，一个是巩固statistical的理论知识。因为我当初在国内互联网实习的时候发现，做ds的同时，你的coding一定不能差（cs科班学的东西要懂些皮毛），同时统计的理论知识也要能融会贯通，实际中会应用。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">这也导致了一个困局，data science会因为这而高不成低不就。其实这也和可能很多人在选择项目的时候没有考虑好职业规划有关&mdash;&mdash;将来到底是要做data analytics，data science还是computer science？这也是我自己实际走过的弯路。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">记得刚来到哥大的第一学期，我想找consulting方面的工作，投了40多家，可还是被拒得心灰意冷，觉得天空都灰暗了。不过后来我一个很厉害的朋友跟我说她找工作的时候每天都投十几二十个，然后每天收五六封拒信，我才发现是我自己太玻璃心了。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">这样的日子持续了一段时间，在发现我自己的水平找consulting基本不可能、不找data没办法留下之后，我开始刷题为找data scientist的工作做准备（差不多少10月份）。到了1月份的career fair阶段，我开始猛投简历、继续刷题、准备面试。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">这里也和大家说一下，由于哥大和DS所属的institute都有很多career service和job fair，每周发的career email我都根本看不过来，handshake上的opening也是一抓一大把，所以只有来不及投，不存在没有职位可以投！那个时候我甚至动员了我男朋友给我投简历当工具人（不是，主要那时候真的接拒信接到麻木了）。总之那段时间真的基本就在面试，有的时候面python，有的时候面sql，有的时候还有take home challenge，就是焦头烂额的疯狂面试，基本没怎么睡觉。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">终于，到了4月份，我成功上岸了The home depot的ds岗位，总算结束了这段超级煎熬的时光。值得一提的是，在我放弃找consulting工作之后，男朋友给我投简历的时候也顺手投了几家consulting，居然收到了面试！而我专心找consulting的时候反而收不到，可能人生真的就是这么奇妙吧。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">二、求职tips</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">首先简要总结一下我找工作投简历的几个渠道：career fair（记得一定要发follow up，尤其是聊得不错的公司），handshake，linkedin（有钱的可以开premium，舍不得钱的可以在最关键的那个月用一下他们的免费一个月试用），glassdoor，还有像indeed这种也可以，indeed可以筛选最近1天/3天/一周内有po职位的公司。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">接下来我想给出一个比较好的找工作的timeline，也算是一些小tips，希望大家都顺利。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>◆拿到offer之后到入学前：</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">这个阶段英语不太好的同学一定要先学好英语，尤其练好交流能力。想转码或者找data scientist工作的就一定要开始刷题了！大部分fall找到工作的都是来的时候就lc200+的。关于刷题和上网课的网站，leetcode是主流，hackerrank的sql很多（但质量我和我同学都觉得不如leetcode），coursera肯定是首推，国内的慕课网还有B站对于在国内懒得翻墙的小伙伴来说真的是福音！Udemy和Udacity也是ok的，Udemy的课经常打折，趁新人折扣或者逢年过节促销的时候买也不贵；Udacity的还蛮贵的，但也有免费的课程，比如著名的A/B test。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>◆开学的第二周，九月中旬左右：</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">这个阶段就会迎来第一个career fair期了。这两到三周会有大量的career fair，有些career fair虽然说是针对cs专业的，但有相关技能的其他专业的同学其实也可以去！这中间还会有部分公司的on campus interview。如果大家在此之前就刷好题了，那么就可以等着接面试啦！career fair非常考验social能力，尤其没有经历过这个架势的陆本小伙伴一定要鼓起勇气硬着头皮上。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>◆十月到寒假：</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">如果career fair的结果不理想，大家可以趁着这个阶段复盘并总结原因，最好和career center或者ds所在工学院自己的职业导师聊一聊。简历有问题就修改简历，OA老挂就静下心来刷题，并且不要灰心，然后继续投简历。哥大是有专门的提供career consulting的老师的，可以约时间找她聊人生规划、改简历、改cover letter，给的建议都很实用。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">这期间不定时还会有alumni talk，大家也可以多和往届的学长学姐聊人生聊经验，甚至可以要refer。总之就是一定要主动，要勇敢走出comfort zone，勇敢问经验、要内推。毕竟大部分愿意出现在那个场合的alumni本身都是超级nice超级愿意share的呀！</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>◆Spring学期的第二周左右：</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">这个阶段就迎来春季的career fair了，春季的career fair没有fall多，但是也不少，handshake上也依然有很多opening。值得一提的是，很多data的opening往往在1-3月份才放出来，所以如果大家秋季找工作结果不理想也不要慌张！还有就是本科积累的不够多（像我这样）的小伙伴，秋季参加一下career fair找找感觉，主要focus在做project和刷题上，春季再好好找，也是完全ok的。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">大家千万不要被早早上岸的大佬吓到，把她们当作是正态分布的outliers就好。因为根据往届的经验，三四月才是大部分在美国找data工作的朋友们开始拿offer的时间，所以也完全不需要太慌张，好好学习好好培养能力才是正事儿。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我感觉美国的秋招/春招和国内还是不太一样的，感觉很玄学，连sde都不能板上钉钉地说秋招更顺利。比如我们这届秋招fb招的人很少，结果春招发了不少offer，amazon也是春天才捞了一大批人。data的话是春招的岗位更多，内推也多（因为春天会有人跳槽，或者春天的时候一年的财政预算确定下来之后如果决定扩招，这时候就会有opening了）。总之，如果届时秋招不顺利的话，小伙伴们千万不要气馁呀！</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">最后呢，当我毕业一年多再回看哥大DS项目的时候，我才感觉得最重要的其实是同学资源。我悟了，这个项目的coding课程除了想让你学硬核tech技能之外，还有一个很重要的buff，就是让你认识EE/CS的大佬们，毕业后跳槽全靠这些大佬carry啊！</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">所以，像我这样非cs专业、毕业没能进大厂（FLAG）的小伙伴，好好抱紧身边的大腿！祝愿他们fall就上岸大厂，维持良好的人际关系，将来他们的refer就是你的！</p>