云咖啡讲座
时间： 6/22 周三9 PM EDT
导师来自：SSENSE
数据科学岗位细分&工作内容
商科背景转入Data岗需要掌握哪些必备技能？
各大行业对数据人才的需求如何？
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上次给大家介绍了想成为数据科学家
怎么更有方向性和针对性的去准备
今天给大家带来一些“硬菜”
有了“反向操作”之后也要正向走流程
今天我们就来学习一下
怎么创作DS招聘官喜欢的简历
以及常见面试问题
Data Scientist一直被视为需要统计，分析，机器学习和商业知识的全方位职业。数据科学家需要从数据中获得洞见，并基于这些做出决策。
一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。
无论你在成为数据科学家的路上有做过多少相关实习或者学习过相关课程，面试官在面试过程中肯定会把你简历上面的经历和技能都会问到，我们如何才能在众多求职者中脱颖而出？
简历如何准备？
第一步肯定是从简历出发，创作一份好的简历从来都不是一件容易的事情，为数据科学家这个抢手岗位准备简历更是难上加难。
下面会介绍一下作为Data Scientist的面试官希望在你的简历中看到的要点。
相关性
这个并不只是局限于一个岗位，几乎所有岗位的面试官都会在你的简历中寻找和Job Description有更加相关的内容。
即便是机器去筛选简历，“它们”也会关心你之前是否有和数据科学相关的工作，而不是你一味地表现出想和团队一起去工作。机器和面试官最大的区别是：机器是没有感情的，它们只有Yes or NO！
所以在准备简历之前，你要知道你的简历是发给谁的，同时在相关的内容中去体现你的特长。
如果你应聘的公司是科技公司或金融公司，你至少可以试着展示一些行业认知。你的简历不用因为每次申请重新回炉重做，但是应该对应不同公司的Job Description有所不同。
我遇到的一位招聘人员曾告诉我：“我非常欣赏那些与众不同的简历，我们喜欢想要从事这份工作的候选人，而不是想要从事任何工作的候选人。”
同学们有时不能理解根据Job Description修改简历的重要性，这就是投递简历被拒绝的很重要的一个原因：相关性和行业认知。招聘人员会看你是否了解这个行业，是否适合企业、部门以及项目。
关键词
如果投递数据科学岗位，一定会出现的关键词：Machine Learning和Statistics。
除了去研究如何增加或Cover到这些关键词，选择适合自己的、以及能够向招聘人员展示你的潜力的关键词也很重要。
前面说到现在大部分简历都是靠机器去筛选，我们要清楚地知道机器筛选都会去扫描简历中的哪些内容：教育背景、工作经验、技能和其他经历。
数据科学岗位会设置的一些关键词：
扫描工作经历这一步骤非常重要。机器筛选通常是挑选带有特定关键词相关的简历，因此，即便是你的简历中出现数据科学关键词的同义词，也是有用的。
有时候，在Cover Letter中加入关键词也会有比较好的效果：在正文部分加入关键词，来确保你的经历、能力和岗位的重要关键词、技能相匹配。
简明的突出专长
并不是所有的招聘人员都是擅长这个领域，除非看到你简历的是这个部门的负责人或未来和你一起在同部门工作的同事。
如果在简历中对于之前的一段项目或经历长篇大论，这绝对是错误的！
不知道同学们有没有参加过大型的招聘会？我之前参加过招聘会，有200多名求职者应聘同一个岗位。整场观察下来，面对这么多的求职者，招聘人员的注意力在一份简历上面停留的时间在10-15秒左右，如果招聘人员发现你其中一段经历或项目结果非常优秀，那种神情是一目了然的。对，就是你认为的两眼放光的感觉！
举个栗子
：
比如这两段经历：
那修改后是什么样子：
所以关键是简明扼要，避免出现多余的短语或者过于冗长的段落阐述做了哪些事情。数字也很重要！如果你的简历整篇都是文字，那数字的出现更能抓住招聘人员的眼球同时也能把你的结果来量化。我们可以把数字或指标加粗，来突出这件事情的结果。
在简历中注意这些细节性的信息，这无疑有助于你获得更多的关注。
数据科学面试流程&常见问题
北美大型科技公司数据科学岗位面试类型大同小异。我们以Netflix的数据科学岗位面试为例，面试过程如下：
  1. 首先是招聘人员的电话面试
  2. 然后是Hiring Manager的简短面试
  3. 技术面试
  4. 通过技术测试后安排Onsite Interview，这里会分为两部分，有6-7人。
电话面试
第一次面试是和招聘人员进行30分钟的电话面试。Netflix招聘人员的专业性和技术性非常强。这次面试主要是根据你的简历去了解你过去的相关经验和技能是否和岗位所匹配，同时也在考察你的沟通能力等软实力如何。
Hiring Manager面试
这次面试会更加专业化，面试官也会更多的去关注你之前的相关经验，并深度了解你所做的项目，例如：你是如何建立不同的Machine Learning或Analytics Systems的等问题
技术面试
顺利通过前两次面试后就是技术面试，面试时间通常是45分钟，涉及到跨越SQL、A/B Testing以及Machine Learning方面的问题。例如：你对流媒体中的A/B Testing了解多少？
Onsite
现场面试是面试过程的最后一个阶段，面试团队会由数据科学家团队成员、团队经理和产品经理组成。面试将会结合产品、机器学习和各种分析概念。面试的重点是你如何运用这些技能来预测用户和内容的价值。例如：如何使用归因模型来衡量营销效果？你如何从500万条搜索数据中选择一个有代表性的样本等等。
想要正确处理好这些面试问题的前提是一定要掌握企业所要求的硬技能同时对岗位的工作内容和业务流程提前了解，这样才能让面试官认为你是适合这个岗位的候选人。
最近越来越多的企业宣布未来大部分员工将远程办公，同时招聘也会采取远程方式进行，这意味着地理位置的优势将被弱化，大家都站在同一起跑线。能够掌握更多的岗位必备软硬技能和工具就显得格外重要！
科技大厂招聘趋势回暖
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