土木转Data Science求职,仅凭一个计划我顺利上岸亚麻

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趁年轻,转码搬离食物链底端

我是土木博士,搞了7年研究,很多国家级的运输项目也曾参与其中,在行业内可谓小有发展。但同为Engineer,土木工程师却处在食物链的底层,20+工龄的老大哥薪资只有100K出头,再看Software Engineer、Data Scientist、Data Analyst,应届生轻轻松松150K。

再干20年还比不过一个进大厂的应届毕业生?趁着年轻貌美早点转Data Science成为我的心头草。谁能想到短短半年后,仅凭一份《数据科学求职1V1定制计划》,我就顺利上岸亚麻,成功脱离食物链底层!

我的OFFER捷报

这老师……太实在了!

起初我尝试过自学,毕竟曾用过C++开发模型、用R计算变量。但我研究的对象都是大自然,去Kaggle闯荡了一下,被劝退了:自学纯属浪费时间,毕竟每个人都有特定发光发热的领域。

四处求医之际,朋友向我推荐了直通硅谷。

出于职业病,我对这家机构进行了深度调研,发现居然有不少转码学员,地理信息科学、土木工程、环境科学、化学……正合我意,就预约了咨询。老师给我的第一感觉是专业,第二是实在。先是问我有没有编程基础,得到了肯定回答后,才为我详细规划了路线与动作。

我问:“要是没基础想转码呢?”

“嗯…我们的课程以求职为导向,没有编程基础跟不上。”他说,“我们会为这样的同学推荐一些免费自学的课程,而不是直接让他报课。这钱我们不能乱挣。”

好实(直)在(男)啊……瞬间被圈粉了。

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用反证法求职

“先深入了解面试大纲,再针对性准备。”

这是直播第一课老师说的,当时就有醍醐灌顶的感觉。单靠自己准备时如同一只没头苍蝇,以为光学知识点就足够,其实不然。

我这样的在职人士,时间算不上充裕,学东西追求快、精、准。从面试大纲开始准备求职,如同运用了数学上的反证法。

Data Manipulation、Programming、Big data tech等知识点,都是面试必考的,后来面试也真的都考了。回想一下,有种高考押题的感觉。

简历是最令我头疼的part。简历中的内容全是土木相关,还好课程中自带工业界项目,跟着老师做完之后,我把项目加进了简历,轻松解决了问题。

简历精修后丰满了许多
简历精修后丰满了许多

后来面亚麻的时候,还被面试官专门问了项目。我就挑简历上第一个项目讲,从用什么语言开始,怎么进行数据操纵、怎么进行模型预测、怎么进行可视化……因为是自己做的,叙述无比流畅,自然得到了好的反馈。

说回整体的简历,我自问英语没毛病,可土木与tech的简历居然连description的习惯都不一样,顾问老师每次帮我改简历都是一个接一个rephrase的批注。

就这样改了不知多少版,我只投了两个亚麻岗位,就收到了面试邀约。

亚麻面试,就这?

我并不是一个正面的例子,这里提醒大家,还是要多多海投。

我也是懒,投中了就中了,面了就过了,从此开始摸鱼生涯……

Amazon Interview真的没什么可说的,二个字评价:“就这?”

BQ就没什么可说的了,直通硅谷老师曾专门用一节课讲解各个大厂的面试偏好,班主任也会提供各类资料,投中亚麻之后我就开始看BQ讲座、准备challenge和story,稳过。

技术面我遇到了一个略有一点奇葩的技术大佬,我要和他沟通,他跟我说no need。课上老师明明教了我们沟通技巧,即使他不领情,我也硬着头皮给他讲了我的思路和接下来要做的步骤(他也没说话)。

一小时的SQL题我半小时就写完了,他总算发话了,来了句“这是最后一次(面试)。”

嗯,offer来得太快,就像龙卷风。亚麻给我的薪资比前公司20+工龄大哥拿得都多!大哥对不起,但我再也不用为Engineer这个大团体垫底了!

想和还在挣扎上岸的朋友们说一句,转码并没有想象中那么难,找准方向与领路人,咱们也能站在食物链顶端。

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