DS转MLE | 跳槽后，年薪翻倍$400K！

我毕业后，就一直在某Fintech当DS。几年积累下来，觉得可以冲一冲更专的职位，说的功利点，也是想为家里多赚点米。

大概去年12月，我萌生了跳槽的想法。

而目前的就业市场，大家都懂的，没有达到特别鼎盛的状态，无论找工作还是换工作，压力都很大。再加上我给自己的职业规划是希望在今年3月、4月左右拿到合适的工作机会，时间十分紧迫。

彼时，我老婆向我推荐了直通硅谷。她早些年报了直通硅谷的课，觉得很有意义，也成功上岸了一家做芯片编程器的公司。

在‘要不要自己先投简历’和‘听老婆的直接报项目’之间，我很庆幸选择了后者。课程远超个人预期，这样一个即能督促、又能帮我高效提升能力，解决面试特定问题的服务，正是我需要的。

在1月11日，我正式报名。直通硅谷match的1v1老师真的很棒，我的背景和NLP、MLOPs比较接近，老师无论是项目上、还是工作的研究方向上都和我特别匹配。

上课的时间可以协商，非常灵活。而且老师很负责，提出帮我提前修改简历，这样效率更高。

在接触中，可以感受到老师在Machine learning相关的领域里特别资深，课程设置和讲课深度都给我很大的帮助。而能定制的不仅仅是上课时间，更是上课内容。

自从进了2月，我接连收到了7、8个面试。这些面试特别集中，有时候一周内我要连续面五六轮，每家公司面试的进度都不太一样。再加上不同公司不同岗位，需要提前去准备的项目就都不太一样，忙到窒息。

而对于我提出的笔记材料、system design常考题目，老师也非常认真的对待。

他将这些出现频次高、涉及面广的题归类，直接一个类别、一个类别的帮我过。这样针对绝大多数面试，我最起码能做到每个类别都有积累，跟面试官交流更通畅，讨论起来也更得心应手。

在此之前，我从来没意识到得到一个在ML领域、在面试这个层面上特别有经验的老师全心全意的帮助，求职会这么顺利。

我的老师，能做到100%押题。

这不是什么碰巧，而是他把该覆盖的东西都覆盖到了。在授课时他会点很多面试高频出现的题目，给我安排一些功课，比如说去写一个decision tree……很神奇，在不同公司的面试里，他说的这些高频出现的题目，我碰到了很多次。

关于ML的八股文、跟机器学习相关的知识性问答就更牛了，老师不光是点题点的准，而且他各个层面的知识都涉及到了，老师对这一系列层面上的问题都有很深刻的总结。

另外在面试技巧上，老师给我的帮助也很大。面试过程中有很多套路，也就是面试官的思维模式是有个模板的，需要很深的功力去总结。

记得在ML Design相关的面试里，老师给我讲了一套比较精髓的思维模式，面试时应该从哪个点开始谈起，又该如何沿着面试官指引的方向去进行，整个思路梳理下来非常清晰，这一部分对我个人的提升非常大。

后来回想，这些课上的内容，都是帮助我拿下OFFER的关键。从1月11日报班；2月1日陆续接到各公司面试，高压备战；到3月8日准备team match；3月21日正式签OFFER.....不过2个月时间，一切都顺利的不可思议！

我拿到的这个$40W的OFFER，是一家做社交平台的科技大厂简称A家（保密保密，给孩子留条底裤），和别人分享的面试流程相同，A家面了我七轮，最开始有一轮technical interview，就是电面；然后是5轮onsite，其中两轮coding，两轮ML Design，然后是HM交流；最后一轮是team match面试。

直通硅谷的mock服务，恰恰是在最关键的team match期帮了我。没想到还能约到A家的面试官，这位老师给我分享了很多在公司里的工作经验，甚至可以精准说出我要面试的是哪个组，各个组跟哪个研究方向比较契合......

要知道面试过了躺池子没人捞的情况比比皆是，提前知道了各个组各个部门的工作方向，就能很契合的快速上岸。

老师从内行的角度，跟我讲了特定level的薪资范围，也给我讲了很多小技巧。这里分享给大家条比较重要的：

好了，这就是我的上岸经历。

这次成功跳槽给我了很多感悟，和大家一样，我在找工作的过程中，是比较高压甚至压抑的，但目前的就业市场也不是一丝机会都没有的绝望，明天，或许就能柳暗花明又一村。

直通硅谷

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