Meta藤校学姐：今年求职Data的留学生，有点惨
三段不同Data经历，确定最终职业方向
以上两个问题并不是为了为难大家，在开始求职时，我和大多数同学一样同样有些迷茫。
*随手拍的Capital One总部外景
在工作了一段时间之后，我偶然Network到了一个Meta的面试官，聊到我的前两段工作内容其实是和他们的Data Engineer非常相关的，在进一步确认了岗位的适配性后，最终我去到了Meta做DE。
*在Meta的吃吃吃日常
如果你想要少走弯路，尽快找到适合自己的Data岗位，投递前搞清楚每个岗位到底是做什么的，提前做好职业规划就很有必要。
✅Networking是很好的了解渠道
首先，对于在校留学生而言，大家可以去找到相似Background的学姐、学长，看看他们都去了哪些公司的岗位，以及他们每天所做的实际工作是不是你感兴趣的。
我自己基本每周也会和好几个对Data求职很迷茫的同学沟通，如果大家有相关疑问，也欢迎来找我聊聊。
✅利用好身边的可靠资源
那么聊完了Data岗位的选择，现在正值秋招，作为在行业里摸爬滚打多年的学姐，我也来给已经准备好投递简历的同学一些关于面试准备的建议。
Product问题：找对人Mock是关键
一些大厂的Data岗位会通过Product题目来考察候选人的对公司产品和业务的熟悉程度、所提出解决方案的实用性等。比如：
如果你觉得自己还没有准备好，不敢找人Mock，那么我这里非常欢迎大家随时来聊聊。
Tech问题：保持题感很重要
求职Data岗位，SQL和Python是无法越过的入门关卡，从Online Assessment→Phone Screen都会完整的考察你的Tech能力，而这两关直接决定你能否进入到线下面试。
要养成好的代码习惯，坚持刷题保持手感&习惯养成是很有必要的。
✅For SQL
我会比较推荐大家在HackerRank上刷SQL的题目，作为很多名企、大厂的御用OA平台，它可以帮你提前感知面试的真实场景，哪怕在真实面试环节感到紧张，也能靠肌肉记忆完成作答。
✅For Python
1️⃣所有笔记内容都包含了一题多解的思路
不用再苦于被问到：还有什么解法？多种思路还能帮你打开脑洞，开发属于自己的全新解法！
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以上为Kathy导师的分享
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