在职转岗, 6个月拿下 Keep Data Scientist offer

2019 年 2 月 18 日 九章算法


职经历

我找工作历时6个月,前后电面外企10余家,onsite3家,远程面试国内企业10余家,求职方向主攻机器学习。18年12月份拿到国内外各一个offer,综合比较后,我选择接受国内算法工程师的offer,1月入职~


我在不同网站上投了很多简历,Indeed上225份,Linkedln上89份,Boss直聘上81份,还有一些未记录的、零散的,比如Master,Careerbuilder,glassdoor,以及一些公司网站。所以,投递简历的数目应该是在500-700之间。显而易见,投的简历很多,但得到的反馈很少。找工作的过程,会比较漫长、比较痛苦,因为不确定性、不可控性很高,需要保持积极心态坚持下去。建议找1-2个志同道合的朋友一起做项目、一起刷题,互相鼓励、互相探讨技术类问题、互相分享求职咨询。我当时就和两个朋友组成了学习小组,3个人霸占了学校教学楼下的小自习室,大概持续了5个月。


总结下来,海外求职途径主要有:在Career Fair上,与面试官进行交流;在Linkedln上,找目标岗位的在职员工套磁,看看有没有内推机会;在Alumni上,找校友,既可以是已经工作的校友,看看有没有内推机会,也可以是正在找工作的校友,可以互换咨询、交流经验。


另外,在国外找工作,提高口语很重要。我刚入学时,会有ESL课程,有一些Church会有international group、student group study和conversation的活动,都可以利用来练习口语。另外,ToastMasters,一个练习public speaking的俱乐部,对我的帮助很大,能让我有机会做一个提前准备的演讲;也会有table talking的环节,在1分半-2分钟的时间内进行即兴演讲。ToastMasters对我的提升很大,不仅是口语方面,而且我把这一部分和机器学习结合起来,在ToastMasters做了一些机器翻译、监督学习和非监督学习案例方面的分享,然后会有一些感兴趣的人进行额外的沟通交流。



课程帮助

拿到面试邀约之后,需要的准备主要是硬技能(hard skills)。当然,这些hard skills都是要反映在简历上的,包括数据结构&算法的能力,和数据科学&机器学习的能力。这些可以在简历上直接列出skill set,也可以在项目经历中体现出来。


数据结构&算法方面,我上了《九章算法班》,1个月左右的时间,学习内容包括双指针、排序、搜索(BFS、DFS)、数据结构的相关介绍(栈、数组、堆),还刷了三、四百道题。算法班是一门比较经典的课程,强烈推荐给正在找工作的同学们,很实用的一门课。


数据科学 &机器学习方面,我主要是上了九章算法的《人工智能集训营》,老师对基础知识做了介绍,然后会带着做项目。有课程的好处是老师把知识体系的架构都搭好了,跟着老师按部就班地走,在知识架构上自己再看一些其他资料做一些针对性的总结,比如国内的CSDN、国外的Medium这些技术论坛。



准备建议

准备面试前一定要做research,了解面试公司和面试官的背景。一般HR会告诉你面试官的姓名或者title之类的,可以去Linkedln上看面试官的资料。其实,看面试官的资料也是蛮有意思的、有很多可挖掘的东西。因为往往在面试中面试官会问一些问题,这种时候就可以从“经历”着手。比如,我遇到的两个面试官都是SNU的校友,面试时就有很多可聊的,像他们有类似“从那个公司离职后,工作两年又回到那个公司”的经历,我当时就问了“为什么会有这个决定?是什么让他重新回到这个公司?”

其次是强化训练,主要是看面经和做题。当时人工智能训练营为期3个月的课程,我有了很多积累,记了一本笔记。后来做面试准备时,看了一些面经、CSDN上的博客,把技术要点一条一条列下来,又记了一本笔记。这样,两本笔记很方便复习、总结和提升。关于面经,可以在Google上直接搜索“machine learning interview”和“choosing the right machine learning algorithm”,这两篇文章都很有用,特别是后面那篇文章,我通读了5、6遍。

最后是吃透简历上的内容。如果是自己还没吃透、一知半解的东西,尽量不要写到简历上,因为面试官一般都会围绕简历(特别是项目经验)来发问。在面试准备时,要把简历上项目多过几遍,比如调参的过程,模型的参数、数据集、维度等等。期待对大家有帮助~


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