主讲人｜Hannah同学
本科经济与数学专业，后在NEU攻读Data硕士，在来Offer的帮助下斩获Facebook数据工程师的New Grad岗offer。
最近，有一个学校喜提新晋“就业神校”的头衔：亚麻为它特设岗位，微软把它列入目标院校。
这说的就是我的母校：东北大学Northeastern University。
有人大胆预言 “未来新四大将是NEU Seattle, NEU SV, NEU Van和NEU Boston!”
还有人或真或假地表示，愿意为了它放弃藤校offer。
然而, 作为神校毕业生本人，我只想说：在找工作这件事上，学校光环也只能是锦上添花，求职的水实在是太深了！
读了Data Master, 还不够？
大家好，我是Hannah，很高兴今天来为大家分享我的求职故事。
要说我的背景，绝对是妥妥的科班选手！
我本科时期就一直与数字打交道。为了能顺利转到Data领域，我还特意申请了NEU的Data专业，继续攻读硕士学位。
这样的双重buff下，我以为我找工作，offer肯定手到擒来！
然而万万没想到，我还是低估了求职市场的“险恶”。始终身处校园的我，对工业界求职一无所知。
比如说，技术栈不匹配，学校课程教的是R，而工业界面试使用Python更普遍；课程项目太基础，简历很难拿到面试机会。
至于面试时会如何考察数据岗要求的知识点？应该如何应对面试官的提问？Coding、Case study、BQ分别应该怎么回答？我也一头雾水。
正当我暗自焦虑，朋友给我推荐了来Offer的人工智能与数据科学强化课程。也正是在加入课程后，我才感觉到自己的求职路终于进入到了正向加速的阶段！
99%的New Grad都踩过的坑
“没经验”可能是应届生最容易吃的亏，不只缺乏职场实际的工作经验，更缺乏在求职市场找工作的经验。
求职时毫无章法，不知如何完善简历也不懂面试法则，看似忙忙碌碌其实只在“无效准备”。
当然，“没有经验”还是有许多补救的方法，下面我就来讲讲自己在来Offer学习时踩过的坑，希望大家看完可以吸取我的经验教训，少走弯路！
打破学生思维
学生时期的思维模式相对比较单一，以我自己的例子来说，作为一个数学专业的学生，我花了大量的时间在证明和推导公式上。
无论是课上还是作业，我都习惯于跟着老师的思路，完成老师布置的作业，写出正确的标准答案。
然而真正到求职以及日后进入职场，往往需要多维考虑。很多问题并没有唯一的标准答案，甚至连问题本身都需要自己判断、定义。
行为面试就被用来综合考量候选人多维思考的能力，我也是上了来Offer的课之后，才了解到BQ的重要性。
给大家举个令我记忆犹新的例子，在孙校长的BQ课上讲了这么一个问题：“项目在deadline前无法完成该怎么办”。
作为学生我的第一反应是熬夜赶due, 然而孙校长点出：这个问题重要的并不是如何在deadline前完成，而是如何和组员沟通与各方协调，一起重新拟定计划，找到最优的解决方案。
这个问题让我意识到，工作环境中“孤军奋战”是不可取的，团队合作才是主旋律。
按照孙校长课上讲的思路，我给每个类型的BQ题准备了2-3个事例，按照STAR法则谙熟于心，我还拉着一起上课的小伙伴反复进行mock联系。
功夫不负有心人，之后在面试中遇到BQ题，我都顺利过关。
面经是把双刃剑
收到面试邀请后的第一件事：找面经!
相信很多同学都是这么做的吧。
但要我说，面经是把双刃剑，使用需谨慎！有时，准备太充分反而会踩雷。
脸书面试前，我就找了一些case study的面经题目，请数据班班主任Nathan老师帮我做mock interview。
mock前我做了很多准备，每个问题都想了一套自己的答案，我甚至猜测Nathan老师作为“面试官”会出哪些follow up问题，为这些问题我也想好了回答的思路。
结果真到和老师模拟面试那天，老师完全没有按我预先设想的方向提问，我只深入准备了两个答案，老师却总在问我有没有考虑其他因素。
我被打得措手不及，明知老师有意引导我往其他思路扩展，但由于那不是我准备的内容，我还是在自己准备的范围内打转。
模拟结束后我深受打击，没有想到自己的精心准备，反而把自己限制在预设的答案中，没法灵活变通。
经过这次模拟面试后，我改变了方法，我不再一味盯着面经，而是跟着老师上课提供的案例和答题思路，又看了许多资料，来锻炼自己的business sense。
最后真正面试时，FB的面试官果然问我有没有考虑到其他因素。这回，我终于有备无患，举出不同的例子侃侃而谈。
篇幅有限，今天我就先分享这些。
除了今天提到的BQ和Case study, FB的Data Engineer岗位还会重点考察候选人的硬实力。Onsite面试时SQL、Python Coding和Data Modeling都有专门一轮来考察。
如果你还想了解：
脸书Data Engineer岗如何考察SQL？
Case study面试如何提升business sense?
学校课程对真实求职面试有哪些不足？
应届生如何规划数据岗求职高效上岸？
美西时间 11月5日 周五5PM
欢迎大家来到我的线上直播讲座
听我一一分享！
扫描上方海报二维码

或联系任一已添加顾问老师免费报名
讲座主题
New Grad秋招上岸攻略
应届生如何毕业即就业，拿下脸书DE offer？
讲座时间
美西时间 11月5日 周五 5PM
美东时间 11月5日 周五 8PM
北京时间 11月6日 周六 8AM
主讲人—Hannah同学
本科经济与数学专业，后在NEU攻读Data硕士，在来Offer的帮助下斩获Facebook数据工程师的new grad offer。
讲座大纲
  • 学校课程对真实求职面试有哪些不足？
  • 应届生如何规划数据岗求职高效上岸？
  • 数据岗常考的business sense如何提升?
  • 脸书Data Engineer岗会考察哪些能力？
参与方式
扫描上方二维码
或联系任一已加顾问报名
帮助Hannah同学上岸Facebook的
来Offer《人工智能与数据科学强化课程》
11月22日 免费试听！
（点击图片查看课程详情）
第293周
最新Offer榜
向上滑动阅览

疫情期间，来Offer的学员也offer不断！
查看完整offer榜，请前往www.laioffer.com
求职，你只需要一门课程。
内容编辑：AX
责任编辑：荨麻籽
继续阅读
阅读原文