美西时间3月31日，Techie在线上举行了Healthcare行业数据岗位最新面试经验和内推资源分享，刚拿到CVS Healthcare DS offer的Olivia同学为大家带来了宝贵求职时间线梳理、改简历tips和面试诀窍。
学员背景
Olivia同学是国内本科，在纽约完成了统计学硕士学位。也是Techie上一期数据科学集训营成员。于2024年拿到CVS Heath Data Scientist的offer并入职工作。
关于CVS公司
CVS是大家耳熟能详的美国医疗保健公司，也是美国最大的药妆连锁零售商之一。
除此之外，CVS还是一所国际生友好的公司，对国际生愿意提供sponsorship，在Data方面的工作岗位上，留学生/中国人比例很高。公司近期也有不少data岗位放出，Techie可以提供内推机会。
如果大家有感兴趣的职位的话，欢迎扫描下图二维码联系Techie汪淼老师。
找工求职时间线
  • 2023年11月底，Olivia同学经过朋友提醒，发现CVS有工作岗位opening，所以投递了自己的简历。
  • 过了两周左右recruiter reached out进行电话面试。这一轮非常很简单，大约10-15分钟，主要就是看一下是否是个good fit。然后约接下来正式面试邀请。
  • 第二轮面试为technical skills。比如sql、Python以及Machine Learning相关知识。
  • 第三轮面试为problem solving skills，经常会以case study的形式出现。 
  • 第四轮面试则是team match。
总体来说，CVS的面试过程非常紧凑，每一轮之间的间隔都很短，一共四轮。如果通过的话一般会在很快的时间内就知道下一轮。所以整个过程大约持续了三周就结束了。最后Olivia同学在圣诞节前后拿到offer。
投简历、找面试机会的小技巧
每个找工求职的留子大概都会有这样的问题：到底是用linkedin还是indeed？到底是该海投广撒网还是经营社交网络并寻求相关人士的帮助？
Olivia同学给出的建议是：推荐使用Linkedin寻找资源并且主动reachout。比如心仪公司可能在招某些特定背景或是项目经验的人，刚好自己合适。如果发现了这样的机会，最好的办法就是主动去联系hiring manager了解更多信息。
有些i人伙伴又要内耗了：我发了消息，对方不回复，怎么办？
其实我们换位思考一下，大部分的人在看到这类消息还是愿意提供帮助的，但可能是当下没有时间或是精力。所以不要失去信心，发出消息只是希望的开始，为建立下一步规划做好准备。这就是海投达不到的效果。
如果对方回复了，那恭喜你，大概有 30%的概率你可以拿到一个面试机会， 50%也许你能拿下这场面试。
当对方回复你的时候，说明他们已经在心里evaluate过你一遍并觉得和你聊天是有意义的。这个机会可以帮助你更进一步了解这个公司，职位，人等等并为此好好准备。有些特别nice的人甚至还会给出简历和项目上的建议，毕竟面试到后面都是和team或者team的boss打交道，这个时候如果你已经比99%的candidate对这个岗位了解得更加深入的话，你就会有更多的概率比他们拿到offer。
这就是好好利用身边的资源，争取面试机会的重要性。
简历是最重要的敲门砖
说完了高效投简历的方法，来说说简历本身。
毋庸置疑，不好的简历参差不齐，好的简历是一定经历过千锤百炼的。
  • 第一，要customize你的简历去match你想要的公司或者岗位的特定要求。比如可以各方面收集这个公司的评论。想要知道他们感兴趣的人是怎样的，然后找自己相关的经历和技能，把自己match上去。
  • 第二，多强调自己的亮点，并且最好是和他们看中的或是提到的亮点有重合。这个时候就提现到networking的好处了，一个和team或是Hiring Manager好的chat可以得到很多有用的信息。
简历确实是敲门砖。 无论交给机器还是人类筛选，把简历从一张薄薄的纸变成一块敲门砖都是需要下很大功夫的。所以总结下来就是：精准投放简历，了解对方喜好，根据要求找到自己match的点，尽力在任何的resource去找到能帮助到自己的人。 
面试备考经验
Olivia同学根据自己的经验，将Data Scientist职位的面试分为以下几个大的板块进行针对性的复习。
sql
对于大部分同学来说，sql是相对比较好上手的部分。但是sql最让人紧张的地方就是你往往不知道自己的盲区在哪，面试的时候也比较容易慌乱，很容易让原本不难的面试变得stressful。
打个比方，各种sql版本不一样，语法也会有一些差别，在面试的时候你可能是在白板，也可能是在各式各样的测试环境下写sql。很难保证每一次都是非常顺利不出任何错误。（小编以前就遇到过有个平台不支持inline的comments，结果明明code没写错，却因为写了两条comments而跑一次报错一次，简直怀疑人生……）
除了这种极少数情况之外，大部分的sql“突发状况”都是来源于我们对sql的本质和来龙去脉的了解不够深入。准备充分，才会在有限时间内以不变应万变。Techie数据科学集训营的课程能够极好地帮同学们查漏补缺，巩固知识基础，而不仅仅是局限于把题解出来。
Python
考察Python之前，建议和和recruiter多沟通，确认一下考察的是data manipulation（pandas，numpy等）还是algorithm （有点偏向SDE的范围）还是那句话，多练多下苦功夫，才能在真正面试的时候临危不乱。
反正Olivia同学自己是在面试之前把LeetCode上的30天Python Training在两天内刷完了……
Machine Learning
这也是DS面试必考的部分，也是决定是否让candidate进入到下一轮的较为重要的部分。所以打好扎实的基础也是十分必要的。
Techie不仅有清晰课程大纲，包括还有必考的ML知识点。在时间很紧迫的情况下，其实最需要的就是一个复习的思路，详略得当地涵盖每一个需要的重点。Olivia同学根据Techie的内容大纲和知识点，自己准备了一些answer，做成填空题。并且把课程一页一页当做flashcard进行读背。虽然只有一整天的复习时间，但是由于复习计划安排得当，最后面试官问的所有的问题都准备到了，并且因为抓住了重点，答案准备得非常完善，极大地impressed到了面试官。
Olivia同学的additional tips
也许同学在准备复习的过程中不太确定到底是准备基础知识还是较难的知识。面试其实是更侧重于考察基本知识面的一轮。
在有限时间内，面试官一般不会考一些很nitch很冷门的内容，主要是看一些基本的、重点的或是实际操作中经常会发生的一些知识点，看看面试人是否有比较好的sense。
Techie的课程和汪老师当时准备的面试资料非常有用，可以让同学们在在准备的过程中，非常系统地知道面试考的范围在哪里。 毕竟面试的时候并不是生硬地考察某某概念，而是联系具体场景进行提问，这就非常考验学员的综合能力。
BQ问题怎么办？
说了这么多硬核的内容，那该如何准备BQ的问题？
BQ的备考模式和technical有些不同。其实更多在于不断的practice和增加熟练度。多准备自己的故事。比如说把某厂的BQ题库每一道题都准备3个故事，然后找了朋友进行mock interview。这个过程也许会很辛苦，但是恰恰是这样的高强度准备可以短期内显著提升你的mussle memory，会让你不仅在BQ的面试，在其他的面试中你的soft skill可能也会被“渲染”和提升。
虽然你不一定会记住你准备的所有的故事，但是你会发现讲到最后你会把你最熟悉或是最solid的故事讲的越来越好，于是最后哪怕被问到超纲的问题，还是会有到节奏的底气，因为你会知道他们想要问什么。
Techie在网上有一篇关于BQ总结文章，会给大家系统地梳理BQ的考点以及拆解经典BQ问题的“得分点”。这对同学准备BQ问题十分有帮助。
对职场新人的一些建议
求职从0到1非常艰难。大家也要有这个心理准备，做好准备put effort，有效管理时间，把时间花到值得的事情和值得的公司上，查清楚公司是不是留学生友好。这也是为什么networking有时候比海投有效的原因，因为indeed没有办法告诉我们这些比较nuanced的信息。知己知彼才能百战百胜。
被拒绝也不要灰心。我曾经过无数次rejection。但是每一次都要给自己很多鼓励，要知道你最终拿到的才是你一直追求的offer。有的时候这一次的失败是对下一次的成功做准备。我在拿到cvs的offer之前有个面试到了最后一轮，但是直接reject，也没有啥feedback，当时是很伤心的。但是如果没有那次的挫折，也许我在后面也不会表现得那么好。所以要对每一次的挫折怀着感激加反省的心情。一步一步make yourself better。要相信只要有经历你就会成长，会在真正属于自己的这个公司表现得更加自信。
从去年10月到现在，我总共收到rejection letter137封。fail的面试有大概17次。很伤心的数据，但是每一次失败，都会让我在下一次的表现的更好。所以被拒绝也不要灰心，毕竟DS是一个新兴行业，有着大好的前景，肯定有机会。只要自己不要灰心不要放弃，肯定会有很好的属于自己的offer。
如果在面试的时候表现的不好，紧张。怎么办？
首先调整好自己的心态。不要觉得自己100%回答对。人在压力的情况下并不一定能保证准确率。你该更努力去准备的是如果答错了如何去临场反应，解释自己错在了哪里。如果合情合理的话，大家都是可以理解的。在没有唯一正确答案下，你还是可以给自己找一定空间进行弥补。毕竟在基本skillset ok的情况下，大家都在考察你是不是能和整个team乃至公司合得来，态度总能比能力更能给人留下深刻的印象。毕竟面试结束之后，大家被hiring manager问到最多的问题是：do you want to work with him/her ？
Techie的YouTube官方账号上有本次分享会的完整回放，感兴趣的小伙伴可以自行搜索或者点击原文链接查看视频。
Olivia同学在采访中多次提到的Techie数据科学集训营火热招生中：
Techie针对SDE的编程算法集训营小班课也火热招生中：
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