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其實已經開始工作半年了，這篇文章本來是發給同時在找工作的同學們看的，現在也發到論壇給大家一些找工作和麵試的參考。
我的本科是商科，後來研究生轉了analytics。我讀研究生的學校排名比較靠[後]，但是位於三番，並且包分配實習。
所以我在2017年11月-2018年3月開始找工作的時候一直在三番的一家公司兼職Data Science intern。
其實我一直對自己的專業能力不太自信，程式設計基礎太弱，實習時經常問一些非常蠢的問題，作業總做不出來，班上弄的Machine Learning比賽我得了最後一名……自己這種吊車尾能那麼快拿到幾個offer，也許我的天分不在做模型而在面試？
所以來寫一篇文章分享一下我的經驗~
具體公司在下面，全部都是灣區的，一共申了100多個職位吧，大部分是data scientis的title。
1. Resume
Have a standard one but tailor resume for target companies based on job description.
2. Networking
a. add connections on linkedin (e.g. After Friday seminar, add the presenter). Be sure to add a tailored message.
b. ask for refer from friends/alumni (就算不認識也去cold message，我被拒絕過很多次，但是so what… )
c. Ask close friends if they have friends at target companies and they can introduce
d. find refer on 一畝三分地
3. Buy Linkedin premium，可以讓recruiter更容易看見你
4. Alumni Refer
When someone wants to refer(e.g. Alumni, 一畝三分地), send a tailored email to introduce yourself + your passion. 不要只發resume。
5. Thank you Letter After every interview, send tailored thank you letter to each interviewer and HR.
有的人說沒用，但是（作為一個商科生）我是一定會發的，花了這麼多時間和精力走過簡歷關和interview，這可能是最簡單的為自己加分的方式了，why not？
有一次我的tech phone interview就聊的很差，面完我就自己在Python跑了面試題發現我答錯了，我就在thank you email裡寫了我的新的想法，後來面試官回覆說你的想法很好而且你落款的website有篇文章很有趣，給我約了onsite.
Thank you letter有幾個需要注意的地方：
a. 可以說說自己和interviewer聊到的東西，如果回家後對某個題有了新的想法/想clarify自己的答案也可以簡短說一兩句，最後展望未來想和對方共事之類。
b. 在interview當天發，最晚不要超過24小時
c. 首選email，如果不知道就猜，實在猜不出就發LinkedIn InMail (that’s another reason to buy premium)
d. 不要寫太長！幾句話就夠了
6. Build a website，Github上整理code
我的網站用的是html5up template + github page + google domain，大家可以參考。
做完之後可以把網址寫在email的簽名裡。同樣應該在email簽名裡的：郵箱，電話。（就是要讓對方一下子看到，而不是翻你的簡歷去找）
7. Apply job openings in 3 days after post time
a. 聽說3天內apply是response rate最高的，所以我是每天刷新出來的posting抓緊時間申請。
b. 很多大公司的entry level職位（比如我司）只開一兩天甚至幾個小時，一定不能拖。
c. 我是海投，refer，network同時進行的。
8. 壓力大也要move on
3月下旬開始投，到4月中旬大概投了三四十個了，一個面試都沒有。當時真的快崩潰了，覺得我可能要找不到工作了，覺得很絕望。
找很多人改簡歷大家都說你簡歷挺好的沒問題，同學們都開始收到各種面試，但是我是完全沒有訊息。
沒有面試的幾周我真的壓力巨大晚上一邊哭一邊申請，趁絕望的時候我去建了一個個人網站，把它美化了，簡歷也是一遍遍改。
感謝在4.17聯絡我的size是10個人的startu，讓我重新燃起了希望……大家一定要相信自己不要消沉啊！
9. 自信
一定要自信，跟面試官聊天的時候要有一種我才是你boss的感覺！
有自信的人說話就會變得更有理。尤其是business, product相關的問題，本來就沒有正確答案，就更要自信的有條理的說出來，說之前想想第一二三點，想不出就多問點問題趁機想。
10. Interview
我面的都是偏analytics的，沒有ML。準備的是以下的方面：
Statistics:
對於analytics方向的職位，要懂怎麼向non-tech people解釋各種統計term（比如：How to explain p-value/SD/power/ab testing result/… to a product manager?）
Business sense:
就是胡扯，可以看下後面的帖子學習一下。
Business題都是萬變不離其宗，問你kpi下降了咋辦，問你這個feature有沒有用，之類的。
一定要了解公司的產品，不然你可能連題都聽不懂。
面之前先用用這個產品，或者找經常用這個產品的人聊一聊（比如我去coursera面試之前就去找一個上過十幾節課的學姐，列了十幾個產品相關的問題，問她的看法。老使用者的看法很多你自己是想不到的）
A/B testing：
會基本的就行。比如問怎麼測試這個feature有沒有用，就簡單說一遍A/B testing的流程（define metrics, randomize, choose alpha, power, effect size, calculate sample size, run it until hit sample size, calculate p-value）。
然後等對方問你細節。不要一下說一大堆，保持一個conversation的感覺。
有的面試官會讓你自己想metrics，可以看一下udacity那個A/B testing課稍微瞭解一下。然後注意一般A/B testing應該run一週以上so we can capture weekly pattern，這個也經常被問。
Behavior：
把常見的一些問題準備了，比如team conflict啊biggest challenge啊想想有什麼故事可說，用STAR的方法自己先練幾遍就基本沒啥問題。
Culture fit的問題，作為一個曾經的business學生，我最愛的詞：make an impact，不管大公司小公司不管什麼樣的團隊全部扯到make an impact。
另外提前查一下這個公司的mission，rephrase it and think about why it’s powerful。
Resume問題，一定要非常瞭解自己做的project，尤其是internship的，因為會被挖很深，問為什麼用這個模型，為什麼用這個metrics，怎麼present，怎麼visualize，怎麼說服別的team，etc。
Questions：
在interview之前一定要想好很多問題！不但可以表現出你對這個公司有所思考，而且可以更瞭解這個position/team。
可以問問公司culture，然後DS team通常和別的哪些team合作，對方最近的project等等，如果能結合公司自己的product問就更好了。
面經：
不看面經去面試是在逗我嗎！多在一畝三分地和glassdoor看看吧。左下角閱讀原文，作者推薦了地裡一些有用的帖子連結。
一畝三分地開設的DS課程
看了這麼多面試要點
來道DS面試題，你能做出來不？
題目：Where did I park?
使用者開車出行，
下車後可能還需要再走一段距離。
希望Map能告訴user自己的車的位置
這個該怎麼實現?
Data Science 501 Analytics
資料科學麵試真題講解
（包含上面這道where did I park題目）
科技公司如何以資料分析
來驅動產品開發
Data Science 401
工業界資深資料科學家
教你破解各大公司面試
Data Science 404A
模擬面試 – 資料科學
Data Science 404B
模擬面試 – 機器學習
Data Science 601 AB Test
科技公司如何做實驗
Data Science 402
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