美國尋找 Data 工作的心路歷程：從投遞履歷到 Layoff 上岸求職分享｜面試經驗分享

▲美國尋找 Data工作的心路歷程：從投遞履歷到 Layoff 上岸求職分享，圖片來源: freepik

文/Pete

數據科學、數據分析仍然是炙手可熱的領域，相信大家的目標也都是留下來進大廠、拿大包，但現實就是市場對於Entry level已經嚴重供過於求了，以下是我對現況的感受：

• Business sense, domain knowledge 佔數據崗位非常重要的一部分，也就造成了NG (New Graduate)越來越難上岸，在這波裁員潮下，大、中廠也很少在開給畢業生的缺，迫使大家只能跟一群有工作經驗的Candidates競爭社招的崗位。

• AI/ ML: 相信很多人是因為對AI, ML興趣才踏入了DS 的領域，希望能到大公司做許多AI的研究與應用，而實際的情況是這類modeling、research的缺基本都要求PhD或是Master+兩三年以上的工作經驗，可以上linkedin看看不少缺min requirement都直接要求PhD。對NG而言，可以將Analytics方向為主要目標，累積經驗後再跳，如果coding能力ok，也可以考慮多刷題往MLE方向走。

• Technical skill: 對enter-level而言技術是最能掌握的，增加自己的 tech stack一定有幫助，SQL一定要熟練，Python/ R現在也是基本必備，Dashboard, ETL, Git, Cloud 也很多職缺都列為必備或加分項，如果對寫程式、學習新技術沒興趣的真的要好好考慮適不適合這行。

下面會介紹我履歷的架構和投履歷的平台，及自己三段求職的經驗。

📜Resume & Cover Letter

先說cover letter，基本上大部分公司都不會要求，也看過很多hiring manager分享即便上傳了也不會看，所以真的不用花太多時間在上面，我自己所有的面試跟offer也都沒有提交cover letter。

履歷就是最重要的敲門磚了，我分為幾個主要部分: Education, Professional Experience, Publication & Presentation, Project, Technical skill，然後善用ChatGPT來潤飾文字。

• Education: 還沒正職工作前是放在最上面，另外列了幾門相關的課程(但不超過一行），每個學歷2–3行。

• ⭐️Professional Experience: 這是最重樣的部分，我寫了正職、實習和RA的經歷，每項3個bullet points，每個point控制在最多30個字左右，在描述時記得使用STAR method，想把你的問題、工作講清楚，再說如何解決跟結果，尤其結果是大家最常missed的，量化工作的結果或影響。個人蠻推薦Terry 的模板，在bullet points 前列出用到的tech stack，讓HR可以快速掃瞄到關鍵字。

• Publication & Presentation: 這是我個人的亮點，大家可以找找自己有什麼特點讓HR、HM覺得你不一樣，但切記要跟工作內容有關，不要寫些不相關的東西（eg. 社團、系上活動等）

• Project: 在沒有足夠工作經驗時，放些project來豐富履歷，可以選擇不同領域的project來展現自己不同方向的能力。例如找實習時，因為沒有database的經驗，我就放了個db課的project，加上後就開始有了面試。

• Skill: 總結自己會的各種工具，記得列上的每項都要瞭解他的運作和知識，不要為了湊數列了一堆其實不熟悉的工具，面試時被問到就GG了。

​延伸閱讀>>如何讓準備履歷更有效率？三步驟打造屬於自己的Cover Letter

💼投履歷＆找內推

我是以海投為主 99% + 1%內推，個人經驗是linkedin上post招人的面試轉換率都很低，最好是直接找到HR甚至HM直接聊，或是找到公司內部的人直接內推內投比較有效，可以上一畝的內推版，蠻多好心人都願意幫忙內推（抖音記得去一畝找內推連結，有沒有用連結差很多），海投還是有用的，我95%以上的面試跟全部的offer都是靠海投來的，主要用Linkedin為主，搭配Indeed跟Handshake，時間點也很重要，越早投越有機會拿到面試。

延伸閱讀>>投履歷到底要精緻投還是海投

🧑‍💻實習

當時真的還很菜，連一些基本ML問題都答不上來，但很幸運投了個IT職位，組裡剛好有個DA的新project，相談勝歡一輪後就幸運拿到了offer，進到了某個州的運輸公司做DA。當時投了大概6, 700個applications。

🧑‍💻NG找工

也投了六七百個Applications。最後拿到了兩個offer，加入了MAANG ，當然也面掛了不少，不過每一次失敗其實都是很好的檢驗機會，找到自己哪裡還不足，努力去改善，每一次面試都會比上次更好。

🧑‍💻Layoff上岸

投了大概2000+，但只拿到30個面試，其中大部分都是HR 問問基本資料後就消失了，市場真的超級差。
4~6月：剛被裁時還沒那麼絕望，隔週就拿到了4個面試，結果一個tech screen烙賽，一個onsite掛在算法題，之後就幾乎停滯了，只有兩個不是HR的面試。

內轉：當時最大的希望放在了內轉，先掛了兩個VO (virtual onsite)，然後drama就來了，第三個機會，在Tech Phone Screen後一週，HM約了個quick chat，直接給了verbal offer，結果隔天晚上，突然說根據規定必須通過VO才能給offer，只能好好準備面試，結過是passed the bar， 但HM選了別人，直接被耍一波，打回找工地獄，真的對某國人感到噁心。HR也很雷，team match 兩個月都沒進展，拖了兩個月才轉給有HC的同事，結果人家也找到人了。

7~9月：開始比較有進展，但情況依然不樂觀，有實際面試的數量還是不多

• 做網頁的: 過了兩輪，結果說不Sponsor就結束了

• 大藥局: 過了四輪，約完final 的隔天說position filled

• 一個不知名服飾，要求5天onsite，在BK一個看起來就不安全的地方，就沒去onsite

• TT: Strong candidate, 但還是給了別的candidate

• 運動器材：VO相談甚歡，SQL直接秒了，結果還是沒offer

最後在十月初、失業期剩下一個月的時候拿到了一個傳產跟一個大廠最低階的Analyst崗，最後考慮到薪水、工作內容、生活開銷還有穩定性，決定去了傳產。

雖然市場很差，但機會還是有的，我們可以做的就是盡全力準備好自己的能力，努力尋找機會，然後盡全力把握機會。失業期倒數的壓力真的很大，面試面掛也很令人沮喪，希望自己的經驗可以鼓勵到還在奮戰的朋友們，共勉之！

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※本文由 Pete 授權勿任意轉載，原文《美國Data求職經歷：實習、正職、Layoff再上岸》