從普通留學生到Tesla面試官：我在矽谷的升級打怪之路

*本文作者Blake，以下僅代表個人觀點

求職季的焦慮是場死迴圈

即使是再高階的程式碼也跑不通

哈嘍，大家好我是WST合夥人Blake

最近微信一直被學弟學妹們的問題刷屏

“DA崗會不會被AI取代啊？”

“我會不會被人家比下去啊？”

…

作為參與特斯拉招聘面試的高階資料分析師

同時也是WST多年的職業Mentor

今天我也想基於多年從業者的視角

首次分享留學生求職Data崗的策略

希望在這個寒冬，給未來資料人帶來一絲溫暖

Data求職非常激烈，留學生還有機會嗎？

我先和大家說2個數字：400，700。

幾年前，一家大公司的一個Data崗位大概平均能收到400份~500份簡歷申請。而現在的情況是，Tesla開放一個Data崗位申請，第二天就已經收到了700份簡歷。

北美Data求職競爭這麼激烈，那麼無綠卡的中國留學生還有機會嗎？

我的答案是很肯定的Yes。

Part.

作為Tesla資料分析師，我眼中的Data是怎樣的？

如果要說到資料分析行業的未來發展，我的核心觀點是：這是一個與時俱進、未來熱度不降反增的industry。

在Tesla，資料扮演越來越重要的一個角色。

Tesla資料分析師是跟著專案組走的。Tesla有偏運營的組、也有偏sales分析的組，或是偏硬體的組（感測器資料的分析）。資料分析師會有負責的專案組，前期我們要和專案組對接，需要清楚專案組同事平時的工作流程，使用的是什麼工具，資料來源在哪裡。

在收集完資料後，接下來就是透過SQL,Python,Power BI,Tableau等工具，完成資料清洗、建模、資料視覺化等操作，為專案組提供data support。

表面上來看，資料分析師是用Technical的方式解決問題，但隨著職業發展進入中級階段，資料分析師更要像產品經理一樣深度理解使用者需求、業務場景與商業邏輯。Tesla會要求資料崗位逐步融入產品經理職能，包括主動承擔跨部門專案，學習更多的業務知識，比如產品分析、市場策略等，提升自己對業務的影響力。

Data Analyst和Business Analyst不是機械化地寫code，你需要有產品思維和商業思維，幫助企業做決策，而做決策這個事情AI是無法取代的。

Part.

作為Tesla招聘面試官，Data需要的核心技能是？

看到這裡的你，應該對資料分析這一領域建立了一個大概的認知。那麼接下來，我會說說Tesla招聘Data崗位的具體要求。

我們會透過一輪輪面試對候選人進行全方位考察。這裡我也順勢和大家分享下Tesla Data崗位面試流程（每個組會有一些差別）

1）Pre面：Recruiter這邊會有個簡單的screening，和candidate約一個大概15-20分鐘的phone call，問一些基本的BQ。

2）正式一面：Hiring Manager對候選人簡歷上寫的公司過往experience和做的專案進行提問。

3）二面（Technical面）主要是live coding，會讓候選人當場寫Python/SQL code。

4）終面：在終面之前，我們會給候選人發一個take home assignment，讓他們利用課後的時間透過Python/SQL去解決一個商業問題。到終面時，面試官會針對該專案進行深入提問並要求候選人進行presentation。有些組沒有佈置take home project，會要求候選人自行準備並展示其最滿意的專案。最後，senior manager或者是其他組的同事還會問一些BQ。

Part.

能力可以提升，重要的是「你」要被看見

在北美求職市場，無論經濟週期如何波動、無論目標行業薪資高低與否，Networking始終是留學生求職過程中不可或缺的關鍵環節。

前面我也和大家提到了，現在一個Data崗位可能會收到成千甚至上萬份申請，公司招聘人員是不可能看到每一份簡歷的。包括Tesla在內的很多公司普遍遵循以下策略

1）內部推薦優先機制：透過內部員工referral的簡歷是自動被置頂的，profile會優先被看到。

2）動態招聘機制：採用 “先到先得”的處理原則。

我們如果看到感興趣的簡歷，面試得還不錯就給offer。很多同學會說自己怎麼連拒信都沒收到。其實真相是：我們可能都沒有看到你的簡歷，但我們已經招到人了。

那麼國際生怎麼做Networking？分享下我的建議。

學校career fair/info session一定要去，多露臉，簡歷遞交出去，保持聯絡。

Linkedln廣泛加人，同一家公司至少加10個人以上。Data/非Data的，manager level/hr level/individual contributor都可以加，廣撒網去reach out。Message要體現出你的興趣和背景適配度，強調自己對公司的興趣，自己的能力以及過去經歷和公司要求是一致的。

和對方去約phone call。這裡我要提醒一下大家，Linkedln都是廣撒網，很容易體現出自己不重視崗位，既然對方同意phone call，自己事先一定要做好research，在提問的時候能體現出這一點是加分項。

時刻關注崗位opening，當下可能沒法給你referral，但是建立長線關係，之後有機會會想到你。

加入WST，幫助留學生在不確定性中錨定成長

我一直對於教育與知識分享很感興趣，也曾在學校career center擔任基礎指導工作。基於相同的理念，我加入了WST。

我個人的教學風格就是更注重hands on，比如在和學生講解某一個知識點的過程中，我會給一個企業級別的data set，讓學生自己去hands on。在這個過程中，引導他們將學生思維轉向職場思維。我佈置的作業不會像學校professor那樣會列出1234，而是佈置一個最終能呈現出效果的任務。

在這個過程中，也能提升學生的批判性思維，這在職場中往往比技術能力更重要。我們組之前有個實習生，只會聽從老闆佈置的任務。他這種被動執行指令的思維模式，導致在後續資料驗證時才發現關鍵維度缺失，最終結論與實際業務場景嚴重脫節。

在以WST合夥人的身份“助人成長”的過程中，最觸動我的是能見證學員突破自我時的蛻變瞬間。

我曾經帶過的一位學生小J，他在美國一所排名前50的大學學習商業分析。面對學校Python/R課程的複雜作業，他經常熬夜除錯程式碼卻總得不到預期結果。這種持續的挫敗感逐漸演變為自我懷疑：或許我真的沒有程式設計天賦。而這種認知偏差讓他決定先把課程學好，等到準備充足再開始求職，因此錯過了很多求職機會。

讓我慶幸的是我透過自己的經驗，讓小J意識到應該把精力放在industry真正需要的技能上。我一直和小J強調industry的coding更偏向於資料操作，而不是複雜的演算法，減少了他的心理壓力。小J不再因為課堂作業難而害怕求職，同時調整了自己的時間分配，避免了把所有精力都放在課程上而忽略求職。最終小J成功拿到了一家金融科技公司資料分析師的offer。

我還帶過一位研究生學員小L。在求職過程中，她遇到了很大的挑戰：儘管她的簡歷已經做了很多最佳化，並且投遞了大量的資料分析、商業分析、資料科學崗位，但面試的轉化率卻非常低。每天收到的基本都是拒信，偶爾有面試機會，但通常在第一輪就被淘汰。她非常困惑，認為自己已經按照招聘要求調整了簡歷，為什麼始終無法真正進入面試流程。

小L的問題有兩個：一是她完全依賴海投，而沒有透過內推、行業聯絡或主動聯絡招聘經理來增加面試機會。二是在面試中，她表現得不夠自信，回答問題時往往過於客觀，而沒有強調自己在專案中的貢獻和價值，難以讓面試官眼前一亮。

針對她的情況，我們制定了一套詳細的求職策略。Networking並不意味著要強行推銷自己，而是找到合適的方式與行業人士建立聯絡，獲取有價值的資訊。經過三個月的持續練習，小L的networking能力得到了提升，不再害怕主動聯絡行業人士，而是能夠自然地透過聊天獲取招聘資訊，並在內推的幫助下獲得了幾家公司的面試機會。

在面試表現上，她的回答變得更加流暢、有邏輯，能夠有效展現自己的專案經驗與公司的需求匹配度。最終，她成功拿到了某國際諮詢公司資料分析師的offer，並表示自己最大的突破就是克服了社交恐懼，學會了如何在面試中自信地表達自己。

求職不僅僅是簡歷的比拼，也不是海投的數量遊戲，而是一個需要精準策略+有效溝通的過程。

在《當幸福來敲門》中，Chris Gardner 曾說：“別讓別人說你成不了材”。這句話恰如其分地詮釋了求職指導的價值 —— 我們不僅是技能教練，更是打破認知枷鎖的引路人。WST的導師團隊們始終相信：每個留學生都擁有成為 "職場主角" 的潛力，關鍵在於找到開啟機遇之門的方法論。

You can't connect the dots looking forward; you can only connect them looking backward. So you have to trust that the dots will somehow connect in your future.

—— Steve Jobs

———-WST合夥人Blake導師———-

WST團隊成立於2014年，專注於年薪10w美金以上的全領域高薪行業求職，2020-2024最難求職季依然可以做到以94%的學員上岸成功率聞名於全球各大高校~

在全球高薪行業裁員潮疊加AI人才內卷的雙重挑戰下，WST學員逆勢拿到各行業Top公司的Data崗位Offer。

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