听说,有人为了这所"就业神校"放弃藤校offer?它真的能把求职buff加到满吗?
主讲人｜Hannah同学
本科经济与数学专业，后在NEU攻读Data硕士，在来Offer的帮助下斩获Facebook数据工程师的New Grad岗offer。
最近，有一个学校喜提新晋“就业神校”的头衔：亚麻为它特设岗位，微软把它列入目标院校。
这说的就是我的母校：东北大学Northeastern University。
有人大胆预言 “未来新四大将是NEU Seattle, NEU SV, NEU Van和NEU Boston!”
还有人或真或假地表示，愿意为了它放弃藤校offer。
然而, 作为神校毕业生本人，我只想说：在找工作这件事上，学校光环也只能是锦上添花，求职的水实在是太深了！
读了Data Master, 还不够？
大家好，我是Hannah，很高兴今天来为大家分享我的求职故事。
要说我的背景，绝对是妥妥的科班选手！
我本科时期就一直与数字打交道。为了能顺利转到Data领域，我还特意申请了NEU的Data专业，继续攻读硕士学位。
这样的双重buff下，我以为我找工作，offer肯定手到擒来！
然而万万没想到，我还是低估了求职市场的“险恶”。始终身处校园的我，对工业界求职一无所知。
比如说，技术栈不匹配，学校课程教的是R，而工业界面试使用Python更普遍；课程项目太基础，简历很难拿到面试机会。
至于面试时会如何考察数据岗要求的知识点？应该如何应对面试官的提问？Coding、Case study、BQ分别应该怎么回答？我也一头雾水。
正当我暗自焦虑，朋友给我推荐了来Offer的人工智能与数据科学强化课程。也正是在加入课程后，我才感觉到自己的求职路终于进入到了正向加速的阶段！
99%的New Grad都踩过的坑
“没经验”可能是应届生最容易吃的亏，不只缺乏职场实际的工作经验，更缺乏在求职市场找工作的经验。
求职时毫无章法，不知如何完善简历也不懂面试法则，看似忙忙碌碌其实只在“无效准备”。
当然，“没有经验”还是有许多补救的方法，下面我就来讲讲自己在来Offer学习时踩过的坑，希望大家看完可以吸取我的经验教训，少走弯路！
打破学生思维
学生时期的思维模式相对比较单一，以我自己的例子来说，作为一个数学专业的学生，我花了大量的时间在证明和推导公式上。
无论是课上还是作业，我都习惯于跟着老师的思路，完成老师布置的作业，写出正确的标准答案。
然而真正到求职以及日后进入职场，往往需要多维考虑。很多问题并没有唯一的标准答案，甚至连问题本身都需要自己判断、定义。
行为面试就被用来综合考量候选人多维思考的能力，我也是上了来Offer的课之后，才了解到BQ的重要性。
给大家举个令我记忆犹新的例子，在孙校长的BQ课上讲了这么一个问题：“项目在deadline前无法完成该怎么办”。
作为学生我的第一反应是熬夜赶due, 然而孙校长点出：这个问题重要的并不是如何在deadline前完成，而是如何和组员沟通与各方协调，一起重新拟定计划，找到最优的解决方案。
这个问题让我意识到，工作环境中“孤军奋战”是不可取的，团队合作才是主旋律。
按照孙校长课上讲的思路，我给每个类型的BQ题准备了2-3个事例，按照STAR法则谙熟于心，我还拉着一起上课的小伙伴反复进行mock联系。
功夫不负有心人，之后在面试中遇到BQ题，我都顺利过关。
面经是把双刃剑
收到面试邀请后的第一件事：找面经!
相信很多同学都是这么做的吧。
但要我说，面经是把双刃剑，使用需谨慎！有时，准备太充分反而会踩雷。
脸书面试前，我就找了一些case study的面经题目，请数据班班主任Nathan老师帮我做mock interview。
mock前我做了很多准备，每个问题都想了一套自己的答案，我甚至猜测Nathan老师作为“面试官”会出哪些follow up问题，为这些问题我也想好了回答的思路。
结果真到和老师模拟面试那天，老师完全没有按我预先设想的方向提问，我只深入准备了两个答案，老师却总在问我有没有考虑其他因素。
我被打得措手不及，明知老师有意引导我往其他思路扩展，但由于那不是我准备的内容，我还是在自己准备的范围内打转。
模拟结束后我深受打击，没有想到自己的精心准备，反而把自己限制在预设的答案中，没法灵活变通。
经过这次模拟面试后，我改变了方法，我不再一味盯着面经，而是跟着老师上课提供的案例和答题思路，又看了许多资料，来锻炼自己的business sense。
最后真正面试时，FB的面试官果然问我有没有考虑到其他因素。这回，我终于有备无患，举出不同的例子侃侃而谈。
篇幅有限，今天我就先分享这些。
除了今天提到的BQ和Case study, FB的Data Engineer岗位还会重点考察候选人的硬实力。Onsite面试时SQL、Python Coding和Data Modeling都有专门一轮来考察。
如果你还想了解：
脸书Data Engineer岗如何考察SQL？
Case study面试如何提升business sense?
学校课程对真实求职面试有哪些不足？
应届生如何规划数据岗求职高效上岸？
美西时间 11月5日 周五5PM
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讲座主题
New Grad秋招上岸攻略
应届生如何毕业即就业，拿下脸书DE offer？
讲座时间
美西时间 11月5日 周五 5PM
美东时间 11月5日 周五 8PM
北京时间 11月6日 周六 8AM
主讲人—Hannah同学
本科经济与数学专业，后在NEU攻读Data硕士，在来Offer的帮助下斩获Facebook数据工程师的new grad offer。
讲座大纲
学校课程对真实求职面试有哪些不足？
应届生如何规划数据岗求职高效上岸？
数据岗常考的business sense如何提升?
脸书Data Engineer岗会考察哪些能力？
参与方式
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内容编辑：AX
责任编辑：荨麻籽