“ 要积极寻找一切可以协助实现你求职计划的资源，比如说做一些最新面试题、或者与老师做Mock Interview，这些途径都可以帮助你判断你现在掌握的技能水平是否能胜任你想要去的职位。很幸运当时在合适的时间遇到了 Techie 开课，老师们在上课的同时也总结了很多高频面试题，和我的需求非常match。”

大家好，我是Fiona Xu。我在学校学的是 Electrical Engineering专业，毕业后在银行和一些传统行业做过一段时间的数据库维护和运行工作，主要是SQL相关的业务逻辑开发。我在这个方向做了几年之后，觉得自己还是更感兴趣偏 machine learning 的数据岗位，所以决定跳槽。后来在网上通过一个偶然的机会了解到Techie数据科学集训营，加入课程学习之后，前后历时大概四个月左后拿到了Amazon BIE offer。今天很高兴来和大家分享一下我换工作过程中的一些经验，希望能给同样在转行路上的小伙伴一些启发。

1. 求职备考“三颗心”

我觉得，无论是什么时间线，什么备考策略，针对备考各个时间段都需要拥有这样“三颗心”：

• 信心：每一个人都应该准备充分，在战略上藐视敌人。其实敌人不是公司，不是竞争对手，是未来的自己。只要每个人足够努力，要相信一定自己可以成为那个未来可期的自己。
• 决心：这个决心决定了你多快可以达到自己想要的目标。只要有个决心，你可以先衡量一下自己现在处在什么水平，以及你目标工作想要的是怎样的水平，强大的决心可以有助于你快速制定出合适自己的计划并达到目标。
• 平常心：找工作会有很多心态不稳定的因素，要用平常心对待你每次的面试，不要患得患失。面试其实是最好的提升自己水平的机会。不要等到准备好了再面试，不敢去投简历。只有从一次一次面试失败中才能得到有用的工作总结。 

2. 调研和规划

在参加面试之前，我认为需要完成的一个很重要的任务就是结合 Job descriptions 详细总结要申请的这个领域各岗位的面试要求。我觉得这个过程是很有必要的。通过对自己感兴趣的行业的深挖，你会对这个方向建立更系统的domain knowledge。比如现在有很多行业都在与数据相结合，比如金融、医药、科技、教育、咨询、零售等等。以互联网行业为例，互联网行业的公司有不同的细分领域：o2o有 Uber，Lyft， DoorDash，Airbnb， 电商有Amazon，ebay， chewy，社交有instagram， Facebook，搜索有：google， yelp，bing，yahoo等等。

确定了心仪的公司和领域之后，其次需要研究的就是岗位：不同公司对于数据类岗位的定义不太一样，不同岗位 title 所对应的职责也有所不同。比如Data Scientist，Applied Scientist，Research Scientist， Economist， DS Scholar，Data Engineer，Data Analyst， Business Intelligence Engineer, Business Analyst，等等。需要的技能也因岗位不同而异，大部分岗位一定需要sql。除此之外，Python/R coding， AB test， Statistics， Data Warehousing，Machine Learning， Algorithm等等都在职位可能会考察的技能范围之内。

当大家了解了各岗位的面试要求以后，一定要确立一个north star：确定自己的目标。之后再结合自己具有的技能、目标需要的技能、自身情况的各种条件限制等来指定具体的行动清单。我在这里【YouTube视频】和大家分享了自己细化后的行动清单，无论是投简历、调查职位需要技能、填写申请表还是改简历，每天都需要花一些时间做这些事情。针对你的感兴趣的职位，列出需要复习的清单。需要做出细节上的的调整并且不断评估自己和目标岗位的距离。

 3. 面试流程

收到面试之后的时间规划和准备期间通常会有较大的不同。我觉得当你有了面试的时候，其他学习计划可以退让一下，而将Behavioral Questions, Online Assessment 等等面试相关的冲刺项目的优先级调高。另外，要积极寻找一切可以协助实现你求职计划的资源，比如说做一些最新面试题、或者与老师做Mock Interview，这些途径都可以帮助你判断你现在掌握的技能水平是否能胜任你想要去的职位。很幸运当时在合适的时间遇到了Techie开课，老师们在上课的同时也总结了很多高频面试题，和我的需求非常match。

每一个数据相关岗位的面试流程和侧重点都会有所不同。以Amazon BIE的面试为例，我总结的流程大概如下：

• Recruiter Call: 收到HR约电话交流，过一下过往经验，为何换工作。
• Phone Screen: 这一轮会考察SQL, Analytics Skills, BQ等等。每个方面都会考一点，但是并不是非常深入。因为之后还会有另一轮相似的。如果你phone screen第一轮BQ不够好的话他们还会再给你一次机会，那一轮则会全都是BQ。
• VO(Virtual Onsite): phone screen顺利通过之后就是VO。有的时候在VO之前需要先做一些Assessment。对于Amazon BIE的岗位，VO一般有四轮： 
  • Hiring Manager Interview，主要考察自己的过往经验介绍，所做过的项目，可能会针对你考察过的项目进行深挖并且考察analytics skills。
  • 技术面试，有coding。语言自选。会基本的数据结构，Leet Code Easy题目。还会继续深入考察sql，相对会更难一些，但并不会有很多超纲的surprise。
  • 由于BIE这个工作本身性质的缘故，还会考察reporting，data visualization。

需要注意的是VO的每一轮都会有2-3 个BQ问题，Amazon非常重视对BQ的考察，因为Amazon是个节奏很快的公司，需要每个IC都有很强的领导能力和沟通能力，以保证工作都能够有序、高效地进行。Behavioral Questions 经常是很多面试Amazon的小伙伴的痛点。Techie在官网上有一篇总结得很好的关于BQ面试的题解文章，推荐大家有空时去看一下。

4. 给同学们的小建议

我建议大家一定要积极与Recruiter沟通，把他们作为帮助自己通过面试的资源。Recruiter不是面试官，其实是想要帮我们、站在我们这边的。作为面试者的我们可以问recruiter任何自己想知道的问题。一般是可以商量面试时间、安排面试顺序的内容等等。你还可以向recruiter问一问每个面试官的背景，这样可以做好更加完全的准备。

以上就是我的一些经验，供大家参考。很高兴在Techie数据科学集训营上认识了很多优秀的老师以及一起学习的小伙伴。祝同学们都能拿到满意的offer！