投簡歷申請數(shù)據(jù)科學(xué)崗石沉大海？這些秘密別人不會告訴你
2019-03-15 來源：raincent
又到一年一度的畢業(yè)求職季和跳槽季。大學(xué)生們即將依依不舍地告別母校和同窗，準(zhǔn)備迎接來自社會的機(jī)遇和挑戰(zhàn);職場人也開始躍躍欲試尋求更好的工作機(jī)會。前方似乎充滿了無限可能對不對?但是，作為經(jīng)歷過畢業(yè)季的“老人”來講，深知求職的過程其實(shí)比很多人想象的更為艱難，更為復(fù)雜。作者 Edouard Harris 為那些想申請數(shù)據(jù)科學(xué)職位的小伙伴們提供了一套求職秘笈，希望能對你有所幫助。
我是一名物理學(xué)家，在 YC 創(chuàng)業(yè)公司工作，由于我們公司的性質(zhì)，因此我收到了很多電子郵件，請求我提供一些有關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)的建議。
在這些郵件中，其中有好幾封問我的問題都非常類似。隨著時間的推移，對于那些經(jīng)常提到的問題，我已經(jīng)準(zhǔn)備好了一些現(xiàn)成的答案。
就在幾天前，我收到一封電子郵件，詢問我在一封郵件中通常都會提到的大部分問題。我寫下答案并回信了，但是后來，我意識到，是時候?yàn)槟切┱也坏綌?shù)據(jù)科學(xué)職位、卻不明白個中緣由的求職者們擴(kuò)展我的答案并公開發(fā)布了，現(xiàn)在就是很好的機(jī)會。
對于每個有疑問并提出問題的人來說，有十個人有同樣的問題，但并不會去問。如果你是這十個人中的一個，那么這篇文章就是為你這種人而寫的。希望這篇文章對你有所幫助。
下面是我收到的那封郵件，針對郵件長度做過刪減：
電子郵件
發(fā)件人：Lonnie (化名)
主題：我想找份數(shù)據(jù)科學(xué)的工作
我是一名大學(xué)輟學(xué)生(我之所以這么說，因?yàn)楹苊黠@，如果你沒有理論物理學(xué)博士學(xué)位和 15 年的數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)，那一定是出了什么問題。)，[……] 當(dāng)我在市場營銷中徘徊時，我發(fā)現(xiàn)我最喜歡的還是數(shù)據(jù)部分。最初，我熟悉了 A/B 測試，后來獲得了 Google 的 Google Analytics & Optimizely 測試平臺的認(rèn)證。然后我開始學(xué)習(xí) Python、SQL 等語言。我剛從一家著名的數(shù)據(jù)科學(xué)訓(xùn)練營畢業(yè)，但我甚至很難得到面試機(jī)會。我都已經(jīng)發(fā)出了 100 多份求職申請(甚至包括其他城市)，但面試機(jī)會仍然非常少。
為了提高技能，我正在攻讀優(yōu)達(dá)學(xué)城納米學(xué)位(Udacity NanoDegree)和 DataQuest 線上課程。
如果您想看的話，您可以訪問我的 LinkedIn：https://www.linkedin.com/in//
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我覺得就是由于缺乏學(xué)術(shù)背景，才讓我備受痛苦。這并不是什么真正的技能(盡管他們真的需要很多工作，而我正這樣做)。我甚至都沒有得到面試機(jī)會來展示我的技能。所以，我才這么說。
我在某家大公司有過一次面試，由于那是我第一次現(xiàn)場編寫代碼(或白板面試)，結(jié)果不太順利。
我從另一家大型初創(chuàng)公司帶回了一個面試作業(yè)，那是一份生存分析報告，但我沒有好好研究過，所以做得也不是很好。
我完成了另一家大公司的面試作業(yè)并贏得了面試機(jī)會，但因?yàn)槲业慕逃尘白罱K還是失敗了(這點(diǎn)很愚蠢，因?yàn)樗麄兪稚弦呀?jīng)有了我的簡歷)。
除此之外，就啥都沒有了。[1]
我的答復(fù)
Lonnie，你好，感謝你的信任。
這是一個事實(shí)：只有 2~3% 的面試率可能是正常的，這要取決于你在哪里提交工作申請。有兩個原因，而你并不清楚其中緣由。
消失于人海
第一個原因是，大多數(shù)招聘團(tuán)隊(duì)使用一種叫做“求職跟蹤系統(tǒng)”(applicant tracking system)的系統(tǒng)來告訴他們最優(yōu)秀的求職者來自哪里。如果你正是通過這樣的渠道來求職，而這個渠道以前給他們留下了不好的印象，這樣，他們就不會花更多的時間來看你的求職申請。[2]
你的工作申請很可能是由像這樣的求職跟蹤系統(tǒng)來處理。
比如說，如果你想通過 Indeed 申請技術(shù)方面的工作，實(shí)際上，你不太可能會得到任何職位。因?yàn)槊總�人都知道這個方法，而且這個方法很容易。這意味著，申請工作的普通人，很可能確實(shí)就是個普通人。因此，招聘經(jīng)理不會耗費(fèi)太多時間去看來自 Indeed 的簡歷，因?yàn)樵谒挠∠笾�，這些都是很普通的簡歷。
為了解決這一問題，你可以通過在大多數(shù)人還不知道的網(wǎng)站來申請職位。Key Values(https://www.keyvalues.com)和 Y Combinator 公司的“在初創(chuàng)公司工作”的頁面(https://www.workatastartup.com)就是很好的起點(diǎn)。[3] 通過使用大多數(shù)人還不知道的網(wǎng)站，你將自己標(biāo)榜為有心尋找機(jī)會的人。在這類網(wǎng)站申請工作的普通人，多半都在平均水平之上。這就是為什么公司更加關(guān)注通過鮮為人知的渠道申請職位的求職者的原因。
辦公室政治
第二個原因是，在普通的求職網(wǎng)站申請工作效果并不太好。你可能很難相信這一點(diǎn)，但是實(shí)際上，在這些求職網(wǎng)站發(fā)布職位的很多公司，尤其是大型公司，實(shí)際上并沒有打算這樣來找到他們想招聘的人。[4]
如果你真的這樣來尋找一個技術(shù)職位的話，那么你就大錯特錯了，很抱歉，確實(shí)就是這樣的。
這聽起來很瘋狂，那他們到底為什么要在招聘網(wǎng)站上發(fā)帖呢?你需要了解的是，在大多數(shù)公司中，人力資源團(tuán)隊(duì)(HR)和工程師之間存在嚴(yán)重的分歧。而發(fā)布招聘信息的通常就是人力資源團(tuán)隊(duì)。
不幸的是，人力資源部門并沒有工程師，所以他們無法確定哪些候選人真正有才華，哪些人沒有。人力資源部只知道如何篩選證書，這意味著檢查你是否上過一所好學(xué)校(如斯坦福大學(xué)認(rèn)為你足夠優(yōu)秀，可以入學(xué))或在一家好公司工作過(如 Google 認(rèn)為你足夠優(yōu)秀，可以入職)。
所以，這就是黑暗內(nèi)幕：為什么你的命中率只有 2~3%。因?yàn)槿肆Y源部無法區(qū)分訓(xùn)練營的好壞。因此，他們不得不默認(rèn)地說：“No!”因?yàn)樗麄儾幌肜速M(fèi)工程師團(tuán)隊(duì)的時間來尋找那些可能沒有任何好處的訓(xùn)練營畢業(yè)生，這種事我見多了。
幸運(yùn)的是，有一個好消息：大多數(shù)工程師團(tuán)隊(duì)都明白他們的人力資源部門無法篩選人才。因此，最好的工程團(tuán)隊(duì)是通過網(wǎng)絡(luò)和特殊渠道而不是招聘網(wǎng)站來找到人才的。因此，我給你最好的建議是：開始將自己融入由工程師驅(qū)動的機(jī)器學(xué)習(xí)會議。這里并沒有什么魔法：你只需找到相關(guān)的會議，然后就開始去參與。
你很快就會發(fā)現(xiàn)哪些是有價值的，哪些是沒有價值的。人際關(guān)系網(wǎng)的好處是多方面的，所以要問一些聰明的問題，試著進(jìn)行有意義的對話，并在人們自我介紹時留意那些“我們正在招聘”的公告信息。
面試
簡單地說，面試就是一種黑暗的、神秘的儀式。每個公司的面試流程都不同，每個公司都認(rèn)為自己的面試才是“真正的面試”。
有很多方法可以讓你在面試環(huán)節(jié)中表現(xiàn)得更好，但最好的方法是多做、多嘗試。因此，我建議你多去參加面試，這也會對你有所幫助：你參加的面試越多，你就會表現(xiàn)得更好。就算你的第一次面試失敗了，這也是一項(xiàng)和其他技能一樣的技能，你會在前進(jìn)的途中得到它。
最后，我很遺憾這個系統(tǒng)破壞得這么厲害。我知道這對菜鳥來說特別難，這確實(shí)是不公平的，但要相信：隧道盡頭有光明。當(dāng)你有了一兩年的經(jīng)驗(yàn)之后，公司就會開始追著你。這種獎勵，是值得你為此付出汗水的。
[1] 在一封后續(xù)的電郵中，Lonnie 告訴我，他不認(rèn)為訓(xùn)練營是受挫的原因，問題在于他沒有受過多少正規(guī)教育。
[2] 求職跟蹤系統(tǒng)還可以根據(jù)關(guān)鍵詞自動篩選出簡歷。但我發(fā)現(xiàn)大多數(shù)人已經(jīng)知道在簡歷中包含正確的關(guān)鍵詞，因此我不再贅述。
[3] 我知道，通過在這里給出這些招聘網(wǎng)站的鏈接，我確保更多的人知道它們。但是在不久的將來，這兩家網(wǎng)站都不大可能會達(dá)到如此大的規(guī)模。
[4] 當(dāng)然，有些人是這樣做的，甚至是那些有時偶然找到好的候選人。但如果你就是這樣的求職者，那就把這些公司當(dāng)做意外驚喜吧!
原文鏈接：
https://towardsdatascience.com/what-no-one-will-tell-you-about-data-science-job-applications-bff2d4b5e983
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