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投簡歷申請數據科學崗石沉大海?這些秘密別人不會告訴你2019-03-12 09:10:58 | 編輯︰hely | 查看︰ | 評論︰0

我是一名物理學家,在 YC 創業公司工作,由于我們公司的性質,因此我收到了很多電子郵件,請求我提供一些有關數據科學職業的建議。

又到一年一度的畢業求職季和跳槽季。大學生們即將依依不舍地告別母校和同窗,準備迎接來自社會的機遇和挑戰;職場人也開始躍躍欲試尋求更好的工作機會。前方似乎充滿了無限可能對不對?但是,作為經歷過畢業季的“老人”來講,深知求職的過程其實比很多人想象的更為艱難,更為復雜。作者 Edouard Harris 為那些想申請數據科學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。

我是一名物理學家,在 YC 創業公司工作,由于我們公司的性質,因此我收到了很多電子郵件,請求我提供一些有關數據科學職業的建議。

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,對于那些經常提到的問題,我已經準備好了一些現成的答案。

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。我寫下答案並回信了,但是後來,我意識到,是時候為那些找不到數據科學職位、卻不明白個中緣由的求職者們擴展我的答案並公開發布了,現在就是很好的機會。

對于每個有疑問並提出問題的人來說,有十個人有同樣的問題,但並不會去問。如果你是這十個人中的一個,那麼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

發件人︰Lonnie (化名)

主題︰我想找份數據科學的工作

我是一名大學輟學生(我之所以這麼說,因為很明顯,如果你沒有理論物理學博士學位和 15 年的數據科學經驗,那一定是出了什麼問題。),[……] 當我在市場營銷中徘徊時,我發現我最喜歡的還是數據部分。最初,我熟悉了 A/B 測試,後來獲得了 Google 的 Google Analytics & Optimizely 測試平台的認證。然後我開始學習 Python、SQL 等語言。我剛從一家著名的數據科學訓練營畢業,但我甚至很難得到面試機會。我都已經發出了 100 多份求職申請(甚至包括其他城市),但面試機會仍然非常少。

為了提高技能,我正在攻讀優達學城納米學位(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//

[…]

我覺得就是由于缺乏學術背景,才讓我備受痛苦。這並不是什麼真正的技能(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會來展示我的技能。所以,我才這麼說。

我在某家大公司有過一次面試,由于那是我第一次現場編寫代碼(或白板面試),結果不太順利。

我從另一家大型初創公司帶回了一個面試作業,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並贏得了面試機會,但因為我的教育背景最終還是失敗了(這點很愚蠢,因為他們手上已經有了我的簡歷)。

除此之外,就啥都沒有了。[1]

我的答復

Lonnie,你好,感謝你的信任。

這是一個事實︰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,而你並不清楚其中緣由。

消失于人海

第一個原因是,大多數招聘團隊使用一種叫做“求職跟蹤系統”(applicant tracking system)的系統來告訴他們最優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]

 

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你的工作申請很可能是由像這樣的求職跟蹤系統來處理。

比如說,如果你想通過 Indeed 申請技術方面的工作,實際上,你不太可能會得到任何職位。因為每個人都知道這個方法,而且這個方法很容易。這意味著,申請工作的普通人,很可能確實就是個普通人。因此,招聘經理不會耗費太多時間去看來自 Indeed 的簡歷,因為在她的印象中,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人還不知道的網站來申請職位。Key Values(https://www.keyvalues.com)和 Y Combinator 公司的“在初創公司工作”的頁面(https://www.workatastartup.com)就是很好的起點。[3] 通過使用大多數人還不知道的網站,你將自己標榜為有心尋找機會的人。在這類網站申請工作的普通人,多半都在平均水平之上。這就是為什麼公司更加關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,在普通的求職網站申請工作效果並不太好。你可能很難相信這一點,但是實際上,在這些求職網站發布職位的很多公司,尤其是大型公司,實際上並沒有打算這樣來找到他們想招聘的人。[4]

 

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如果你真的這樣來尋找一個技術職位的話,那麼你就大錯特錯了,很抱歉,確實就是這樣的。

這听起來很瘋狂,那他們到底為什麼要在招聘網站上發帖呢?你需要了解的是,在大多數公司中,人力資源團隊(HR)和工程師之間存在嚴重的分歧。而發布招聘信息的通常就是人力資源團隊。

不幸的是,人力資源部門並沒有工程師,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校(如斯坦福大學認為你足夠優秀,可以入學)或在一家好公司工作過(如 Google 認為你足夠優秀,可以入職)。

所以,這就是黑暗內幕︰為什麼你的命中率只有 2~3%。因為人力資源部無法區分訓練營的好壞。因此,他們不得不默認地說︰“No!”因為他們不想浪費工程師團隊的時間來尋找那些可能沒有任何好處的訓練營畢業生,這種事我見多了。

幸運的是,有一個好消息︰大多數工程師團隊都明白他們的人力資源部門無法篩選人才。因此,最好的工程團隊是通過網絡和特殊渠道而不是招聘網站來找到人才的。因此,我給你最好的建議是︰開始將自己融入由工程師驅動的機器學習會議。這里並沒有什麼魔法︰你只需找到相關的會議,然後就開始去參與。

你很快就會發現哪些是有價值的,哪些是沒有價值的。人際關系網的好處是多方面的,所以要問一些聰明的問題,試著進行有意義的對話,並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節中表現得更好,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,你就會表現得更好。就算你的第一次面試失敗了,這也是一項和其他技能一樣的技能,你會在前進的途中得到它。

最後,我很遺憾這個系統破壞得這麼厲害。我知道這對菜鳥來說特別難,這確實是不公平的,但要相信︰隧道盡頭有光明。當你有了一兩年的經驗之後,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] 在一封後續的電郵中,Lonnie 告訴我,他不認為訓練營是受挫的原因,問題在于他沒有受過多少正規教育。

[2] 求職跟蹤系統還可以根據關鍵詞自動篩選出簡歷。但我發現大多數人已經知道在簡歷中包含正確的關鍵詞,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,這兩家網站都不大可能會達到如此大的規模。

[4] 當然,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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