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职场

2023-11-05 01:11

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求职市场拥挤，有学生吐槽今年Data岗位少，NG可投的Data岗位更少。

图片截自学生咨询群

让本不富裕的家庭，雪上加霜......

Hold on！直通硅谷的学员好像有不同的意见？近期明显感觉NG可投的Data岗位数量变多，比如：Tesla招很多DA。

图片截自直通硅谷学员群

就连今年不爱吱声的Apple，也偷偷放出了Data岗位。

图片截自Apple官网

找不到Data岗位？NG简历投不出去？

仔细查看JD，其实有些岗位对经验是没有明确要求的，所以为了让大家第一时间获取岗位消息，直通硅谷特地开发了【海投网站】，一键搜索NG可投社招岗位。

·真正做到每日更新，完美匹配在校、应届生

·涵盖SDE、DATA、UI/UX、PM、MLE、Quant方向

还顺便为大家整理了Apple和Tesla的面经，投递简历后，早准备早面试~

Data岗位直通车+Apple、Tesla精选Data面经

GOVALLEY

Data岗位是真的不多吗？！

答案：不是的！甚至在领英上搜索岗位，以DS为例，搜索出来的岗位数量比SDE还多出60%，所以为什么依旧会给人一种错觉：岗位少、拿不到面试、不好上岸......

图片截自Linkedln官网

有人表示因为DS的定义很广泛，DA、DS modeling......都可以叫DS。细分变少，也就容易找不准和自己背景真正相关的岗位。

图片截自网络，版权归发帖者所有

——所以Data有哪些细分方向？——

1. Data Scientist

2. Data Analyst

3. Business Intelligence/Analyst

4. XXX Analyst(Marketing, Product, Financial, Operation…)

5. Data Engineer

6. Analytics Engineer

7. Machine Learning Engineer/Applied Scientist

不难看出，Data细分方向多，并且是服务于业务场景。所以投递的时候，多看看岗位JD，说不定就有合适的呢。

如果你有求职困扰，欢迎扫码获取【免费咨询】，1v1计划匹配导师前会进行细分track讲解，帮助同学更精准的选择！

一步错，步步错！

乍一看都是数据方向，其实他们有着不同的工作内容，在市场的职位数量、业务场景、使用的语言框架、面试侧重点、未来发展前景都是不同的。

以DA为例，金融公司和互联网公司的工作内容就没有什么关联。

所以说，选择大于努力，你到底适合什么方向？又该如何顺利投递拿到面试，快速上岸呢？

直通硅谷有办法！

一. 匹配同方向大厂在职面试官

直通硅谷1V1求职计划里，老师会为同学详细讲解不同细分方向常用的工业技术栈、岗位职责、招聘行情等......

同学们根据获得的信息，和老师确认心仪的目标方向，然后就会为其匹配导师，注意！不是单纯的找数据方向的老师，而是与求职细分方向完全一致的导师，这样才能给同学带来最大的帮助。

部分优秀导师介绍

1. 从800+导师库里指定细分方向的5-7位导师中选出的最匹配；

2. 来自于Google、Meta、Amazon、 Apple、 Linkedin等一线大厂；

3. 必须是在职面试官，不能减少行业内对于面试的理解和sense；

4. 工作经验大于等于三年，对于技术职位要求level较高，会根据学员目前的工作经验match。

二. 工业级项目背景打造提升

招聘形势严峻，无论是大厂、中小厂还是初创公司，都希望能招到上来就能干活的人，所以简历上必须要有足够吸引人的具有工业属性的落地项目。

强调是项目变成产品的能力，而不是停留在学校作业水平。

“不知道多少人，都在做同一个Airbnb房价走势预测项目......”

“有些无奈更多的是心累”，资深面试官Betty反馈：

很多同学简历上有的，就只是在学校做的几个toy projects，一般DS方向就是Airbnb房价走势预测、不同地区犯罪率预测，SDE方向就是秒杀系统，也没实习（或者只有国内小公司实习），除了姓名、年龄、学校不同，同一个NG坑位我能收到数百个这样的同质化简历。项目价值不高与我们也不match，即使是内推过来的，也都是直接扔垃圾桶。

提前准备工业级项目是上岸的关键，直通硅谷帮你拿出不一样的、高质量项目！大幅提升面试官印象分，直接赢在起跑线！