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美西时间周四晚间，
我们邀请到了曾留美读了PhD，
之后在微软和亚麻做云计算业务的Rick老师
为想要转码的同学们带来了一个Webinar。
他说，如果你想在找软件工程/代码的工作，
here's what you should expect——
学术界和工业界差别很大
这句话老生常谈了。Rick老师用亲身经历举个例子，在学校里用并行计算，转到工业界要学分布式计算。
这只是冰山一角：
在学术界做Research，你写出来的代码大部分时候是给自己用的。但在SDE的工业界，你写的代码会是很大系统中的一小部分。写代码的工作只占30%-40%，你还会设计新的Feature，Review同事的代码等等，当然，当你资历足够多的时候，也会面试候选人。
面试不是考试，也是考试
就像学校里面的考试，北美大厂的SDE面试题也有标准答案。
但不似你现在面临的期末考试，你答出正确答案，不是面试官想看的东西。你在整个面试过程中的表现更为重要。
面试官会以看同事的角度看待你：可以做出题，就好。当时当刻不一定要完美。他们更看重你在写题过程中体现出的沟通和Problem Solving Under Pressure能力。
当然，也不是所有面试中会考的东西都会在日常工作中用到。但方式方式和思路是互通的。
所以，要成为一名软件工程师，你需要什么？
最基本的是数据结构和算法。
当你在练习——通常是靠刷题来练——的时候，Rick老师说，要注意培养自己的SDE职业素养：主人翁精神Ownership和优秀的写代码的习惯，产出Clean Code。
Ownership是亚麻的
Leadership Principal之一。
点击这段字，
回看我们从16条军规总结出来的BQ宝典。
在现在VO的年代，面试官会在云上（通常是GitHub）提供给你代码结构，需要你复制到本地你习惯的软件里。这样的话就可以马上跑一下测试，比传统的白板更可靠。
Rick老师的一大建议，就是：
不要等着面试官来问你，你写的码工不工作？
Test-Driven Development是很常见的开发模式，在面试中自己先把Test写出来，就是Ownership的一大体现。
在代码的功能对了之后，但肯定还能改进。把重复的东西拿走，把Code清理干净。平时刷题时就养成良好的写码习惯，就很重要。
当你想要多快好省的写出代码时，往往会花很长时间，最后跑出来一堆错误。所以工业界的磨练会告诉你，要先考虑功能，再优化性能，分两步走。在面试时中你也应该这样分别考虑
排序复杂度？
Softskills，沟通能力，难道不会自然培养吗？
在SDE的工作中，千万别默认任何东西。自己说话的时候就要把细节讲清楚。比如说，同样是“代码写完”，究竟是进展什么到什么程度？被别人review，放到新环境测试，有很多环节呢。
面试的时候，你得从对方的角度来想，我之前的项目经历和对方当下或者将来要做的事情有什么关系？
对于我们想转码同学，当然就要积累合适的项目经历——
在找工难度和身份问题愈加难办的今天，
技术岗位，尤其是数据方向的，
对各个非STEM专业的留学生格外友好。
Rick老师有提到，
作为21世纪最性感的职业，
用工市场对于
数据科学家/工程师/分析师需求量大，
这是短时间内不会改变的现状。
无论是面提到的大厂，
还是越来越多的日益成熟独角兽，
科技公司往往更愿意为你办身份的手续。
而科技岗是他们永远在招的岗位。
相对于本地学生，
我们留学生更容易在分析类技能上突出优势。
无论你的专业读的是
Marketing/Comms/Econ/Finance/...
在Domain Knowledge的基础上
掌握数据方向的技能，
无疑会让你在找工作时更具竞争力。
不论你是不是

学Analtics或者Stat科班出身，
如果你也想在北美科技公司
找数据领域的工作，
那就不要错过——

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别忘备注【UO1209】~
从现实的角度来说，我们出社会要担心的事情不少。毕竟我们读书、过日子花的钱不少，还要想清楚将来在哪里常住。
无论你是因为对技术感兴趣，还是为现实考虑，都可以了解一下转数据这条路适不适合你，可以怎么规划，将来的出路是什么样的。
如果你是Analytics/Stat专业科班出身的同学，也欢迎你来听一下前辈的成长轨迹，
毕竟前辈的经验分享总是多多益善
。

美西时间下周四6PM，智贤老师将做客Zoom直播间，和大家讲讲数据方向求职这件事。
智贤老师是Google资深数据分析师，也是阅人无数的面试官，熟悉大厂数据岗位的需求和面试流程。有着15年工业界数据分析经验，智贤老师擅长运用数据分析打造产品商业化的全链路生态，实现数据科学理论在实际工业界的应用。
部分学员 Offer
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