編者按：找工作只是我們?nèi)松囊恍〔剑肼毜墓疽膊贿^是旅途中的一個(gè)站點(diǎn)，但從長遠(yuǎn)來看，我們在過程中付出的努力、熱情和勇氣將使自己終身受益。秋招季馬上要開始了，大家刷題刷得怎么樣了呢？今天，論智給大家?guī)淼氖且晃粍側(cè)肼?a href="http://www.1cnz.cn/tags/ai/" target="_blank">Airbnb的數(shù)據(jù)科學(xué)家——Kelly Peng的故事。

攝影：Kalen Emsley

寫文章的起因

一個(gè)月前，我剛在Airbnb開始自己的數(shù)據(jù)科學(xué)新工作，對于能來到這里，我仍然感到由衷的慶幸。沒人知道我多想加入這家公司——我曾把Airbnb辦公室的照片擺在桌上；我的手機(jī)壁紙是自己站在Airbnb logo前的照片；我曾向Airbnb投過4次簡歷，只有最后一次招聘人員給了我回復(fù)……

在過去，當(dāng)別人問我“你最想在哪家公司工作”時(shí)，我不敢說“Airbnb”，因?yàn)樗麄円欢〞o我潑冷水：“你知道有多少人想去這家公司嗎？知道有多少人最后進(jìn)了這家公司嗎？現(xiàn)實(shí)一點(diǎn)。”

事實(shí)證明，沒什么是不可能的。由于很多朋友希望我能分享自己的求職經(jīng)歷，我在這里把它寫下來，希望能對讀者有所幫助。

一些數(shù)據(jù)…

下面是我的求職過程概述：

求職申請：475次

電話面試：50次

完成take-home challenge：9次

現(xiàn)場面試：8次

offer：2家

求職用時(shí)：6個(gè)月

正如你從數(shù)據(jù)里看到的，我在就業(yè)市場上并沒有什么優(yōu)勢，否則我只要申請幾個(gè)職位就能收獲一堆offer。是的，我曾經(jīng)是個(gè)徹徹底底的弱者，我也曾是招聘人員眼中浪費(fèi)他們時(shí)間的應(yīng)聘者。但是，“幾個(gè)月前的你是誰并不重要，重要的是，你將要成為誰”。

通往數(shù)據(jù)科學(xué)家的崎嶇道路

這里介紹一下我的背景：我的本科是在中國某大學(xué)念的（某985），專業(yè)是經(jīng)濟(jì)學(xué)，畢業(yè)后，我前往美國伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校繼續(xù)深造，方向是工商管理。拿到碩士學(xué)位后，我當(dāng)了兩年數(shù)據(jù)分析師，其中7個(gè)月是作為Google的合同工（contractor），一年零4個(gè)月是在一家初創(chuàng)企業(yè)。在這兩年間，我的工作主要是編寫SQL查詢、構(gòu)建儀表板和提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建議。

當(dāng)我發(fā)現(xiàn)自己沒有獲得預(yù)想中的成長和經(jīng)驗(yàn)積累后，我辭職了，然后申請了Galvanize Data Science Immerse計(jì)劃。這是一個(gè)在舊金山開辦的為期12周的新手訓(xùn)練營。我申請了4次，失敗了4次，直到第5次，我終于通過面試并被錄取。

Galvanize教授的內(nèi)容要求學(xué)員有很深的Python、機(jī)器學(xué)習(xí)功底，而且他們設(shè)想我們已經(jīng)具備一定統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)。不出所料，我一開始就挫折連連，因?yàn)槲覍?a href="http://www.1cnz.cn/v/tag/1315/" target="_blank">編程知之甚少，統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)也不扎實(shí)。但沒有辦法，我只能更努力地學(xué)習(xí)。在Galvanize期間，我沒有休息，沒有娛樂，沒有約會，除了每天學(xué)習(xí)超過12個(gè)小時(shí)，沒有其他任何活動(dòng)。這之后，我對課程就漸漸得心應(yīng)手了。

盡管如此，當(dāng)我第一次參加面試時(shí)，我還是遭遇了無數(shù)尷尬。我開始意識到，橫亙在我和真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家之間的是一道鴻溝，我努力學(xué)習(xí)，我用12周盡心研究，但這些對于實(shí)現(xiàn)職業(yè)轉(zhuǎn)型還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。所以我一次次申請，面試，失敗，再申請，再面試，再失敗……好消息是，每次我都能學(xué)到一些新東西，然后變得更強(qiáng)。

2018年3月，自上一次辭職以來，我已經(jīng)失業(yè)了將近一年，銀行卡里只有600美元，連下個(gè)月的房租都付不起。更糟糕的是，如果我在4月底之前還找不到工作，簽證就到期了，而那時(shí)我就必須離開美國。

幸運(yùn)的是，經(jīng)過這么多次的練習(xí)和磨練，我已經(jīng)從一個(gè)不會自我介紹、不知道Lasso和Ridge中哪一個(gè)是L1、對編程算法一無所知的人，成長為一個(gè)明確知道自己想要什么的人。

進(jìn)入Airbnb的最后一輪面試時(shí)，我手里已經(jīng)握著一份數(shù)據(jù)科學(xué)家offer，所以我一點(diǎn)也不慌。這是最后一次面試，而我的目標(biāo)只是成為更好的自己，不要留遺憾。面試結(jié)果出來了，比之前的都好，公司給我了一個(gè)滿意的薪資，所有的努力和不眠之夜都得到了回報(bào)。

照片來自Jackson Hendry

個(gè)人經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

首先，你要知道自己想要什么，設(shè)定你的目標(biāo)，努力實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，同時(shí)永遠(yuǎn)不要滿足于現(xiàn)狀。

其次，要培養(yǎng)成長型思維，這非常重要（天賦只是起點(diǎn)，人的才智通過鍛煉可以提高，挫折會讓自己變得更好，比如龜兔賽跑的烏龜就具有成長型思維）。不要認(rèn)定“我不擅長寫代碼”“我不擅長統(tǒng)計(jì)”，這和“智商”無關(guān)，也不要用別人的“天才”之處作為自己偷懶的借口。你需要的是以正確的方式學(xué)習(xí)，并多次練習(xí)，直到你學(xué)會為止。

記錄你被問到的所有面試題，尤其是你沒回答上來的問題。你可以再次失敗，但不要在同一地點(diǎn)失敗。你應(yīng)該不斷學(xué)習(xí)并有所提高。

如果可能，向其他人請教你不理解的問題，我非常感謝Galvanize的同學(xué)和老師給予我的幫助，每個(gè)人都很熱心。

參與本地?cái)?shù)據(jù)科學(xué)家聚會，加入數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)小組，與業(yè)內(nèi)人士保持聯(lián)系，當(dāng)你嘗試和LinkedIn上的陌生人聯(lián)系時(shí)，可以順便送上自己的notebook記錄……盡可能大的擴(kuò)展自己的社交網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)槟悴恢浪麄冎械哪囊粋€(gè)會為你打開一扇門。

有時(shí)，失敗只是因?yàn)槟氵\(yùn)氣不好，不要總把遇到的挫折歸咎于自己的能力。

如果從頭開始，我會怎么做

除非你覺得自己已經(jīng)準(zhǔn)備好去找工作了，否則不要在求職之初就和目標(biāo)公司面談。

我的求職之路始于Uber，現(xiàn)在回過頭來看，當(dāng)初的這個(gè)決定很不明智。我把面試搞砸了，以至于無法去Uber其他部門參加面試。大多數(shù)人都會把大型科技公司作為自己的理想歸屬，但這些公司大多都有嚴(yán)格的規(guī)定，如果這次面試失敗了，可能在未來的半年甚至一年內(nèi)，你都不會再收到這家公司的任何面試通知。所以在去這些公司面試前，確保你已經(jīng)做好充足準(zhǔn)備。

細(xì)化目標(biāo)職位，確定哪些工作不適合自己，這會為你節(jié)省大量時(shí)間。

如果你曾經(jīng)查看過數(shù)據(jù)科學(xué)家的崗位要求，你就知道它的職責(zé)范圍有多廣。有的數(shù)據(jù)科學(xué)家致力于自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)，有的則從事A/B測試、產(chǎn)品分析。確定哪些工作適合自己，哪些不適合，這會幫你節(jié)省大量面試準(zhǔn)備時(shí)間。

就我而言，我先是跳過了所有學(xué)歷門檻是博士的職位，然后是需要深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等方面知識的崗位。即便排除了這么多，我還有太多的知識需要學(xué)習(xí)和準(zhǔn)備。下面是我在求職過程中使用的資源摘要。請記住一點(diǎn)，你可以積累一大堆資源，也可以在搜索資料上耗費(fèi)大量時(shí)間，但最后你還是應(yīng)該有選擇性地去看，確保能充分利用這些東西。

數(shù)據(jù)科學(xué)面試準(zhǔn)備資源

（網(wǎng)址過多，不會單獨(dú)列出網(wǎng)址，公眾號讀者如有需要，請點(diǎn)擊“閱讀原文”查看）

統(tǒng)計(jì)

Khan Academy：非常適合用于了解基本概念。

Practical Statistics for Data Scientists：螃蟹書，非常實(shí)用，強(qiáng)烈推薦。

杜克大學(xué)在Coursera上的統(tǒng)計(jì)學(xué)課程（關(guān)于R語言）

概率問題

brilliant.org：我在準(zhǔn)備面試時(shí)買了他們家會員，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這是Facebook現(xiàn)場面試的指定推薦材料之一

A/B測試

谷歌的Udacity A/B測試課程：我看了兩遍，還寫了份摘要

微軟的KDD論文和幻燈片：A/B測試是數(shù)據(jù)科學(xué)面試過程中的易考題，但坐過A/B測試的專業(yè)資料很少，我只找到15篇論文

Exp-platform上的幻燈片和視頻

公司科技博客，如Airbnb數(shù)據(jù)科學(xué)博客

機(jī)器學(xué)習(xí)

Coursera上的斯坦福大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)課程，由Andrew Ng主講

An Introduction to Statistical Learning：我們在Galvanize使用的教科書之一（小編：著名的小黃書，我有一本，至今還在目錄）

Machine Learning in Action：我們在Galvanize使用的另一本教科書

Coursera上的密歇根大學(xué)Python專項(xiàng)課程

基本編程算法

HackerRank：入門級友好

LeetCode：處理簡單或中等水平的問題

Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions

Python數(shù)據(jù)操作（Pandas，Numpy）

Datacamp

因?yàn)樵阈牡膖ake-home challenge，我認(rèn)為實(shí)踐是最好的學(xué)習(xí)方式

SQL

The SQL Tutorial for Data Analysis：我個(gè)人對SQL很熟悉，但每次面試前我還是會重新看一遍這篇文章，尤其是其中的高級部分，以防萬一

產(chǎn)品意識/業(yè)務(wù)理解

Case in Point 9: Complete Case Interview Preparation

Cracking the PM Interview: How to Land a Product Manager Job in Technology

Decode and Conquer: Answers to Product Management Interviews

一般面試題

Lynda Raynier的Youtube頻道：對一半面試題非常有幫助

其他資源

公司技術(shù)博客：Airbnb，Uber，LinkedIn，Netflix，Lyft，Pinterest，Stitch Fix，Quora，Yelp ......

在技術(shù)面之前收集相關(guān)公司的面試題

文末小結(jié)

尋找工作只是我們?nèi)松猛局械囊撇剑牵L遠(yuǎn)來看，我們在這個(gè)過程中展露的勇氣、熱情和毅力會使我們終身受益。我個(gè)人非常信奉下面這則文字，希望它能激勵(lì)你，就像它一直激勵(lì)著我一樣：

永遠(yuǎn)不要讓別人告訴你你做不了什么。你有夢想，就要捍衛(wèi)它，人們自己做不了什么，他們就想告訴你你也做不了。你要做什么，就自己去做，不要猶豫。——當(dāng)幸福來敲門