"电商黑马"Wish
近年来的发展势头究竟有多强劲?
  • 2018年,Wish是手机端下载量最多的购物软件
  • 在北美,Wish是销售额排第三的电商公司
  • Wish的月活用户已高达9千万
最近在大量招兵买马的Wish,也是很多在冲刺秋招同学们的dream company。
而今天要跟我们分享求职经验的Tian Qi同学,就是一位刚刚加入Wish的数据科学家!
但你知道吗,今年6月刚毕业的Tian Qi同学,是刚刚从求职时间紧迫的一年制研究生项目毕业的new grad!不是Ph.D、没有全职经验的他是如何做到的呢?他有什么求职心得想和大家分享?
本周日(9月22日),Tian Qi同学还会为我们带来一场线上讲座,欢迎大家报名参加!
作者简介:Tian Qi
本科明尼苏达双城Statistics,研究生USF DS专业。在来Offer帮助下拿到了Wish的Data Scientist offer,实现了毕业和就业的无缝衔接。
大家好,我是Tian Qi。这是我入职Wish的第一周,每天的生活都充实而快乐!
回顾过去一年的求职经历,虽然我是科班出身,但我的研究生项目只有一年,任务繁重、时间紧迫。一眨眼,我离毕业就只有半年时间了,找全职迫在眉睫,没有留给我任何试错的空间。
而且,当时的我,在市场中的竞争力其实并不突出:
  • 我coding能力比较薄弱,这对于想求职DS的我来说是个短板;
  • 我对于求职面试几乎完全不了解,也不知从何准备;
  • 作为一名在校生,我没有业界的network,很难获得丰富的求职资源
想要求职Data岗位的你是否也有这样的苦恼?想知道我是如何全力准备,在短短一年时间内
实现从学生向数据科学家的转变的吗?
周日讲座我会和大家分享我的求职故事和心得!
在这篇文章里,我想先给大家分享2点经验教训:
1
各公司面试差异大
求职Data必须成为“多面手”
我面试过的公司有10+家,每一家公司在面试时的考察重点不尽相同。
有的公司非常重视简历,对细节问得很深入,甚至细到某个pipeline怎么写的、某个machine learning model的decision tree怎么构建的。
SQL是绝对的重点,一般考的次数多但都比较基本。不过,有的公司连SQL也能变着花儿地考,难度非常大。
还有的公司,对coding极其重视。我曾遇到某个金融公司的一轮onsite上,编程题考到了hard级别...
所以说,求职Data的小伙伴们,每一个方面的知识大家都要掌握好,不能存在侥幸心理,觉得自己有一两个弱项不会影响大局。有一个短板,说不定就和dream company失之交臂了。
2
多和老师们沟通交流
学会向更厉害的人寻求帮助
拿到头几个面试时,我没有给予足够的重视,没怎么准备就傻乎乎地去面试了。结果几个挺不错的公司,在HR关就挂了。
痛定思痛,我觉得自己不能这样对待每一个面试机会。于是,之后拿到面试后,我都会找来Offer老师做mock interview,果然发现了很多本应该避开的“坑”,也让我onsite和offer拿得多了起来。
不仅是mock interview,整个求职后期我都和来Offer老师保持了密切沟通。接下Wish这个offer也是和来Offer老师详聊后作出的决定。
求职路上,闭门造车是行不通的!
找到mentor不仅能让我们少走很多弯路,还能帮我们拓宽自己的关系网,这是对自己长期有益的投资。

还想知道:
- 应届生应该如何准备Data Scientist面试?

- 求职Data Scientist需要掌握哪些必备技术栈?
- Data Scientist岗位的面试流程和考察难度如何?
- Wish DS工作日常是怎样的?如何快速适应公司节奏?
欢迎大家来
9月22日 周日
美西时间 3-4PM
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讲座主题
作为New Grad,
我如何拿到独角兽Wish的数据科学家offer?
主讲人
Tian Qi,本科明尼苏达双城Statistics,研究生USF DS专业。在来Offer帮助下拿到了Wish的Data Scientist offer,实现了毕业和就业的无缝衔接。
讲座时间
美西时间 9月22日 周日 3-4PM
北京时间 9月23日 周一 6-7AM
讲座内容
  • 应届生如何准备Data Scientist面试?
  • DS求职需要掌握哪些必备技术栈
  • DS岗位的面试流程和考察难度如何?
  • Wish DS工作日常是怎样的?如何快速适应公司节奏?
参与方式
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10月2日,美西7PM
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