“问我的求职方向？”
“只要是技术岗位，好拿OFFER，能拿OFFER就行。”
SDE是很多同学的第一选择，待遇好，最重要的是上岸机会多，但是相对其他岗位，SDE的技术门槛有些高；
PM小众一些，毕竟考验嘴皮子，很多岗都是美国人在拿；
Data是最受广大跨专业求职同学欢迎的方向，一些志不在撸码的科班同学也很意动......这年头哪个专业没接触过数据？谁没做过几个分析？在这种想法下，Data脱颖而出！
不过，一些Data专业的同学却不这么想：“就像个围城，看着外面的很多人说要转DS，我却觉得工作不太好找......”
不仅是科技行业，医疗、电信、教育、金融、制造等其他行业都向数据科学专业人士敞开大门。发展如日中天，职位浩浩荡荡，是什么造成了大家的求职泥石流？
据调查，超过55.4%的同学明确表示希望转入计算机或数据科学相关专业，并愿意从事相关职业。和早年相比，当前的求职市场竞争者众多。虽然数据科学领域的高尖人才依然稀缺，但因整体供应量增加，想找一份Entry Level / New Grad的工作并非易事。我们假设一下，在美利坚读Bachelor/Master的你，想找Data入门级职位，都可能面临哪些竞争对手？
1. 科班出身，专业对口的PhD、Master、Bachelor：2.非科班出身，比如土木、生物、物理、化学、金融、会计、EE甚至文学等其他专业或方向的PhD、Master、Bachelor。项目实习啥都不缺的科班PhD可暂且不谈（竞争力太强），好在这些同学投递的岗位一般偏高端，和其他同学较少产生竞争。我们来看看大部分试图跨专业求职的小伙伴，以及部分专业对口的Bachelor。这些同学普遍GPA高，但都没有对口的实习或项目。因为基数非常庞大，所以竞争格外激烈。告别“菜鸡互啄”,从分母变分子！
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巨头企业靠实习项目筛人，中小公司和startup希望招到的人可以直接上手干活儿。总而言之，想要告别“菜鸡互啄”,从基数中脱颖而出拿到OFFER，就得有相关的实习或项目了。一些同学表示，“不就是项目么，我也有数据分析项目啊！”但是，大部分同学的数据项目存在以下两个致命问题。这里给大家举些例子。以环境工程专业为例，A同学经常会做气候方面的研究，平时确实接触了一些与数据分析相关的项目。但是这1、2个项目的结合非常有限，在简历呈现上存在局限性。
而互联网行业与学校的Research不同，非常注重是否与产品相结合、提升产品的商业能力，因此对应聘者项目中的商业属性（也就是我们常说的工业属性）非常重视。
A这样的简历虽然有数据分析经历，但他没有分析过诸如产品某一功能调整对用户和业务的影响，因此他与绝大多数科技公司的需求是不匹配的。
所谓“落地能力”更多的是项目变成产品的能力，而不是停留在学校作业水平。以人工智能视觉项目为例，很多同学在学校中会完成一个用Python调取相关API完成一些网络图片的监测或者识别。那么问题来了：● 以应用场景对宠物进行识别为例，换到自然状态下获取的照片，受到自然光线的影响，算法鲁棒性是否依然存在？● 结果的检测标准(KPI/Quality Matrix)是什么？当仅仅用Python来调取相关方程，不考虑其他条件的情况下，完成识别或检测是一件非常简单的事情，这样的项目并不能帮助我们胜过其他求职者。
相反，如果针对所做项目提出了严苛的产品级要求，并且向着产品落地的目标而努力实现，同样功能的项目，在面试官的眼中，会是完全不一样的竞争力。
所以想做“落地”项目，要从哪里下手呢？这就牵扯出了下一部分内容——产品感。如果你不具备工业级产品思维，没有产品感，即使给自己定下了高于普通同学标准的求职目标，也不清楚如何下手或高效进行。产品感即为product sense，它可不仅仅只应用于项目，还贯穿于各类面试中。Quora上的血泪控诉：
Quora上有人询问：“兄弟们咋办啊，我面了12个DS的面试，都挂了。所有的反馈都说我product sense太弱了。”
LinkedIn的惨痛经历：
有小伙伴表示他去面试LinkedIn的一个数据科学职位，面试官问他产品思维的问题：“LinkedIn的这个新功能是否会影响用户体验？”
在他自信地告诉面试官可以对这个新功能进行一系列测试后，面试官告诉他“公司没有能力这么做，所以你应该如何判断？”结局当然比较惨烈，“阿巴阿巴”这位朋友被问懵了。
不仅是Data Scientist，Data Analyst、Product Analyst、Data Product Manager等众多职位都需要求职者具备良好的product sense。
尤其对于Apple、Amazon、Google等大型科技公司更是如此。
Product sense难就难在有一定的“主观性”，考察内容不但广泛，而且有深度、具备高可变性。即使是英语母语的美国人，对于product sense也非常头疼。没有经过训练的求职者，摸不清面试官思路，不知道如何正确理解产品，也没有构建产品的能力，想过product sense关自然很难。硅谷资深面试官帮你搞定product sense，带你一起完成工业级项目，手把手讲解怎样获得面试官青睐！
只要有Determination，什么时候转专业都不晚。科技领域的魅力在于，这些年在SDE、Data求职的同学前赴后继，可是北美就业市场对高科技人才的需求依然很大，薪资待遇依然优厚。实际上，直通硅谷70%的学生都非科班出身，他们有些自始至终都没在学校报过相关课程。即使编码能力较弱，通过直通硅谷的学习，也可以争取科技大厂OFFER。你适合转SDE、转Data么？快来让硅谷资深面试官为你评估，看看自己几个月内就能华丽“转身”叭！扫码添加小助手，即可咨询课程详情，免费获取个人求职规划~* 本文原创于直通硅谷【https://www.zhitongguigu.com】，欢迎尊重版权的转载。一般转载请在文章开头或结尾正确注明以下信息：直通硅谷，北美最专业的IT求职培训机构，留学生科技求职最佳选择。
