我，Stats PhD，面试MLE屡战屡败，原因你绝对想不到……
背景：AI梦想与现实的差距
作为一名统计学PhD，我拥有扎实的学术背景，但对工业界的面试流程却始终感到陌生。
尤其在转向AI领域时，每次面试似乎总是“差一点”。
更让我焦虑的是，AI岗竞争激烈且数量有限，而我缺乏相关的工业界经验，导致连获取面试的机会都变得异常艰难。
在多次尝试未果后，我决定寻求专业的帮助，报名了直通硅谷的1V1求职辅导项目。
紧急救援：Google面试的5天冲刺
让我没想到的是，报名直通硅谷的第一天，我就收到了Google的面试邀请，距离面试只有5天，时间紧迫，我甚至还没正式匹配导师，
直通硅谷老师团队迅速行动了起来：
教务老师第一时间为我整理了Google的面经和题库。
短短一天内，就为我安排了一位资深的Google在职面试官作为我的导师，专门针对这次面试进行 mock。
导师不仅帮我梳理了算法题，还分享了MLE的面试技巧和注意事项，让我在短时间内有了明显提升。
这次紧急支援让我对直通硅谷的专业能力和响应速度充满了信心。
直通硅谷大厂导师提供冲刺训练！从面经、算法突击到Mock，全流程贴合目标公司需求！
赛道抉择：DS还是AI
Google面试后，我陷入反思：
“是不是太执着于AI领域了？”
匹配1V1导师的过程中直通硅谷为我做了全面评估：
基础技能不足：尽管学术背景强，但coding和算法基础薄弱，导致技术面试频频失利。
缺乏工业经验：简历中多为学术型“toy project”，缺乏实际应用价值，难以吸引面试官。
后来1V1导师说：
“你不是不够优秀。虽然你的背景更适合Data——如果你想进入AI领域，可以考虑AI+DS交叉方向，比如WeRide、Tesla、Waymo的Perception DS、ML DS。”
我犹豫了。
“我phd背景，现在去做DS，是不是‘降维’了？”
导师一句话点醒：
“在自动驾驶公司，DS不是写SQL的，是用ML模型解决实际问题的。
后面其实我也纠结了好久，本来觉得精力有限，还是想集中一个方向，
在多位导师（来自1300+大厂导师库中AI/DS方向）的综合建议下，最终决定——AI与DS同时投递、同时备战！
如果你担心选错赛道浪费精力，直通硅谷可结合你的背景提供1V1评估和规划建议。
针对补强：从 “理论派” 到 “实战派”
经过导师点拨，我意识到双线备战的话，从技术到项目我都要加强。
在直通硅谷的帮助下：我重新学习算法与数据结构课程，系统性填补知识漏洞，然后通过高频刷题与Mock，我的编码和解题速度大幅提升！
但我最想分享的是这个含金量超高的项目。
当时1V1的导师带着我，实实在在从头到尾做了一套完整的RAG系统，不是那种只搞一两个模块的大厂实习可比的。
我们从怎么处理数据、选哪种嵌入模型做检索，再到怎么跟大模型对齐、把整个工作流自动化，每一步我都亲手做过，而且每个技术选型为啥要这么做，我心里都特别清楚。
这一系列的训练，极大增强了我的技术实力与面试信心。
直通硅谷提供基础补强课程和业务场景模拟+项目深度指导，助你拿下心仪OFFER！
收获时刻：WeRide的Offer！
8月，我收到WeRide的DS岗位（偏modeling）面试邀请。历经4轮技术面试，重点考察自动驾驶场景中的业务指标与模型应用。
一个月后，OFFER如期而至！
最后，想说一句：
“我不是‘退而求其次’选择了DS，在WeRide，我用ML解决自动驾驶问题，这也为我未来迈向更平台的AI岗积攒了经验！
如果您也在求职中遇到瓶颈，不妨咨询直通硅谷，了解更多适合你的课程与服务。
来自直通硅谷的总结：
PhD不是万能钥匙，工业界需要的是“能解决问题的工程师”，不是“会发paper的学者”。
赛道选择>努力程度，AI岗位太少，DS也是PhD进大厂的跳板。
找求职辅导的价值在于信息差，1300+导师=1300+条内部信息，知道面试官想要什么，比你自己优秀更重要。
Hi，我们是直通硅谷！
我们专注于全球科技行业求职培训，心之所向，是壮大全球华人科技力量。凭借实战中积累的丰富经验，及由1300+全球科技公司在职面试官组成的导师库，我们让求职这件事成为系统的科学，并变得越来越简单！
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