一个普通的留学生需要付出多少努力才能进入Facebook?(终)

十月 11, 2019

那些”成功人士”也曾经是现在的我们。他们也曾历经迷茫,历经失败,在身份、语言、文化隔膜等等困难面前挣扎,在残酷的现实面前大声咆哮。

如今,他们虽然已经脱颖而出,但仍然在不停得奔跑。希望他们故事能为你带来思考、感触以及,照亮你前方的路。

从太平洋时间2019年7月25日开始,每一个周四,蔓藤导师们将在这里为我们娓娓道来他们曾经的挣扎,他们的成长,他们的故事…..

来自Facebook导师:逐梦北美 不负韶华

上一篇说到,我是通过不断和教授或guest speaker接触后才得来人生中第一个实习。那么该怎么和教授或者guest speaker “套磁”呢?

积极networking是充分条件,提高自己的硬实力是必要条件。

首先你要自己有干货可以去network。我周围有一些为了networking而networking的人,每次寒暄单刀直入,有没有intern。

他们往往没有想到,别人为什么要选你呢。比寒暄技巧,白人比你高多了,国际学生更要展现自己的求职热情,以及用硬实力说话。

尽可能多参加一些业界人士的talk或者speech。尝试在课前,做一些他们team或者公司的调查。

然后在课后,主动上前交谈,拿到他们的联系方式,当天就给他们发送email,如果有project slide那更好,但千万不要发的code,他们是没有时间看密密麻麻的code的。

和professor保持联系,并且在和data相关的课中,让professor对你留下一个好印象。

作为全职学生,在精力有限的时候,选和你将来找工作最相关的课,学好它,并充分利用教授的office hour

不管是问问题,还是交谈,向老师刷个存在感,保持好的印象,对你将来refer或者recommendation都是有极大的帮助。

network经验分享

作为没有任何经验的学生,第一份工作肯定不会很好找,往往都会陷入一种“需要工作经验的实习”和“就是没有工作经验才来找实习”的怪圈。

对于学生党,我的建议就是认真做好project。

首先判断学校哪门课的project对你将来找工作有有用的,然后请自告奋勇的当lead,100%投入去做,不要抱怨,分工不均,组员不给力。

好好准备project presentation,参与整个流程。即使你觉得你的英文不及组员好,也要厚着脸皮主导全程。

因为面试的时候,面试官一定会问简历的project,参与到什么程度,如何介绍你的project,有经验的面试官一听就知道了。

这是练自信,锻炼英语和表达的最好时候,与其为了准备面试才开始练,为什么不在一开始就练习呢。

分阶段、分目标、找工作。

有些学生一门心思想进大厂,错失了很多面试操练的机会。我会建议学生可以分几个阶段的找工作。

第一个阶段,海投任何非自己dream job的position,主要了解面试流程,形式,每种职位的侧重点是什么。

第二阶段,目的性的提高,查缺补漏。

第三阶段,开始投自己的dream job。

对口的求职培训班,事半功倍。

我当时2014年转行data,报了一个数据求职培训班。那个培训班其实对我帮助挺大的,尤其是,像我那时候根本不知道数据分析究竟是做什么的。

他们教的SQL和business case,让我知道原来公司分析写的SQL那么的复杂,原来business的问题,应该这么拆解回答。

求职课程培训

在最后,想跟大家分享一些在Facebook的做Data Scientist的一些经历和心得,希望能帮助到想要从事相关专业岗位的同学们。

(以下内容偏专业性质较强,如果想要了解更多数据相关内容来蔓藤教育找我哦~)

很多学生都非常想知道Data Scientist日常具体的工作是什么样的。其实这个职位根据不同的公司行业不同,Data team定位不同,区别是很大的。

为了大家能明白data scientist在facebook的工作内容,我先简单介绍一下facebook的组织架构。

大家都熟悉facebook jobs, facebook marketplace, 或者新出来的facebook dating这些产品,通常这些产品都由一些内部小组组成。

比如growth team负责增长该产品的用户,ranking team负责优先选择什么给用户看,ads team负责选择广告的曝光顺序,product team组负责产品和UI,infra组负责底层架构等等。

作为facebook data scientist,我们也有一个组,属于data scientist team。

我们的主要任务是,支持各个小组,通过分析或者建模来发现insight,提出意见和提高方向。

和很多其他公司以一个data team在一起协同工作不同。facebook的data scientist是参与到每一个小组的。

我们的主要任务是,确定metrics,做实验分析,分析实验结果,从facebook海量的数据里,发现潜在机会,通过分析或者建模来驱动增长。通常来说,每个组会配有一个data scientist。

Facebook导师经验分享

这里要回答一个我被问到过很多次的问题,facebook的data scientist 平时要建模吗?

Facebook的data scientist会用到建模来解决问题,但是并不是必须的。

现在被炒的很火的AI,深度学习这些概念,在facebook有个专门的title,叫做research scientist,这些人的日常工作就是建模,我们内部叫ranking。这些ranking是会应用到facebook的实时系统中。

举个形象的例子:你打开一个facebook job的页面,先看到哪个job,后看到哪个job,都是由ranking模型决定的。

通常这些人都是博士背景,不仅要像程序员那样掌握coding,而且还得懂统计。所以research scientist在facebook 招聘中要求还是很高的。

那Facebook data scientist是做什么的呢?

在Tool的方面,我们最主要的工具是SQL。在软技能方面,我们需要很好的business sense和分析,统计技能。

比如,facebook每年都会有一个kpi metric提出,然后每个产品会根据大目标,细分自己的产品小目标,比如jobs产品,就可能是,今年需要有7%的job数量增长。

有了明确的北极星指标后,data scientist 就需要,根据过去的数据,作出分析。

又由于是两端市场,有公司posting job,又有用户apply,所以我们还需要从双边进行分析。

另外,facebook是非常强调AB测试的,每一个新的功能,新的想法,都要做过测试才有可能被launch,所以我们需要配合每个小组的目标,根据他们的实现,做实验前分析,设定指标,并且在实验结束后,分析实验数据并作出建议和推荐。

对于刚入门的同学,我通常会用下面的例子来解释facebook data scientist:

“facebook 的 data scientist 是应用题的出题者,也是应用题的解题者,于此同时,我们还必须是一个非常权威的TA,为来自不同背景的学生解释背后的原因。”

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