无情!亚麻赶人了......
说到求职,我的经历可谓传奇:明明拿了亚麻OFFER,但组整个没了;本以为走到绝路,竟然又设法把之前的OFFER“讨”了回来……
现在想想都觉得不可思议,就记录下这段过山车般的求职经历吧~
01
1v1匹配的导师,真香
说起来我的“基础配置”可能有点矛盾:有求职意识,但了解得很浅;有过实习经验,但经历比较水,还没有学校project复杂;用Python做过project,但从未刷过题……
在这样的状态下,我了解了直通硅谷,决定通过数据科学求职1V1定制计划系统性地梳理一下知识点。
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在上课之前,我填写过一份自评问卷,详细写了自己最薄弱的地方。
而后,我匹配到了专属的1v1导师。K老师来自顶尖大厂,平时的工作就是用model做分析,工作内容离不开A/B testing、data visualization什么的,和我的需求非常合适。
导师很认真,每堂课都会新做一个slide,内容都是针对我的薄弱项定制的,课上会进行全流程式的提问和问题拆解。这样学就很快啦,比自己乱七八糟学一堆有的没的快太多了。
除了补齐tech上的弱势,对我而言最受益匪浅的就是一些problem diagnose的方法了——
我们会先clarify metrics是什么、怎么算出来;
而后区分time是sudden还是stable,各自的解决方法都会给我讲得明明白白,比如怎样从前端往后端一步一步看;
再就是decompose the metrics了,把大的分体切分成一个个小块;
最后segment the users and propose a possibilities,每次导师都想得比我更全、更细,这也是我需要无止境努力看齐的地方。
不过也多亏了反复的打磨与练习,几个月后,我早已不是那个连题都没刷过的小白,即使看到没见过的题目,也会按照导师的办法进行思路拆解。
02
我有一整个团队的backup
不光导师给力,直通硅谷的整个团队也是我的backup。
顾问导师不仅和我的1v1导师一起双修双审了简历,求职中遇到的任何问题,我也都会po到群里,比如分析JD什么的。
学习过程中经常遇到不会做的题,就请教助教老师。老师怕说不明白,还会特意手写解法给我。比如这道Lyft的case题目:
现在有两个人,Lyft给他们各自发了一张coupon,已经知道其中一人用过coupon的可能性,那两个人都用了coupon的可能性是多少?
助教导师回复答疑
集中投递后,我收到了很多家move on,Amazon、Roblox、Databricks等等。
这时候几乎天天找班主任老师要资料,老师们每次回复都很神速,简直就是我的移动资料库。
不久后我约上了亚麻的面试,赶紧找教务老师约了Mock。那位来自亚麻的S导师也超级nice,给我讲了很多亚麻面试的流程和要点。
半个月后顺利通过一面,很不巧地阳了,二面拖到了月底。还好没耽误太久,最终,我收到了来自Amazon和另一家金融巨头的OFFER。
亚麻的组不算核心,但名气更大。权衡再三,我签下了亚麻的OFFER。
没想到,签了字的OFFER也能飞……
03
已经签了字,却被撕了OFFER
去年年底,亚麻频频爆出hiring freeze、lay off等事件,人心惶惶。
没过多久,亚麻HR主动给我打了电话,说我的组有internal 问题,要重新team match。
不仅我懵了,老师们也懵了。顾问导师说他从业快10年,从没碰到过签了字最后没OFFER的情况。
不过还是老师们经验更丰富,建议我给曾经拿过OFFER的金融厂HR打电话,问问能否要回OFFER。
我打了电话,HR说因为我事先decline,已经开始安排其他人面试了。
但没想到,事情在此出现了转机。HR回复:帮我争取到了和某组DS director的meeting。
我赶紧找到教务老师,帮忙问问这个组是做什么的。老师问了在该公司任职的导师,告诉我这个组负责一些model的monitoring和审批,对documentation、latex有要求,做一些偏结构的、简单的model。
并且最重要的是:这个组还有HC。
听完我心中的大石头放了下来:有位置就行!巧的是,我写了一本科的latex。
Team match果然非常顺利,和导师们复盘过后,大家都觉得面试官的话听起来非常positive。
两天后,我终于拿到了OFFER!实在是太不容易了。
虽然过程令人唏嘘,但总算拿了OFFER,狠狠抱紧!也非常感谢老师们的陪伴!
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Author:Xabier Cid
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