三个月斩获Amazon数据工程师offer，看这篇就够了！

在职跳槽的艰辛想必有过相似经验的小伙伴都深有体会。无论是平衡工作，面试和生活、无法和周围同事分享、还是面对各种需要学习的技能和需要补充的知识，一切都无疑是一场孤独而高强度的战斗，对身心都是极大的考验。

后疫情时代，随着科技公司裁员和hire freeze逐渐减缓，越来越多的小伙伴开始规划在职跳槽的时间线。或者哪怕是没有积极准备面试，也开始懂得了居安思危，在现在岗位上不断提升自己。

三个月转专业拿下Amazon BIE offer的Fiona曾经也是其中一员，Techie总结了她的一些在职跳槽经验心得与大家分享。

本期分享在Techie的YouTube主页上也有完整的视频回放，欢迎大家关注并订阅！

写在最前面，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”：

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。

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 

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，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。

最后就是拿到offer之后的谈offer，选组。等等。转专业面试成功上岸！

积极使用Recruiter作为帮助自己的资源。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。

问合适的问题可以帮助自己获得更多的信息，更有所针对性地准备面试。所以千万不要害怕问问题。

对于转专业求职的同学，面试过程需要稳扎稳打。以Data Scientist职位举例，DS是一个对综合能力要求较高的职位，因此面试范围也比较广，有时候不一定可以一蹴而就。这个时候不防将大目标分解成好几个小目标，再逐一解锁成就。

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