每一次找工作簡直就是一場硬仗
好不容易改好簡曆
收到了面試通知
哪曉得
次次都挂在了面試上
特別是對于一些面試科技公司Data的童鞋來說
求職難度高到足以讓你
次次面次次挂
那麽大家都是怎麽挂掉自己面試的呢?
1
Data面試跪經
科技公司的面試難度並不低,相反還很高,所以同學們在面試科技公司Data職位的時候總是花式被挂,至于挂掉的原因……
簡曆牛皮吹上天
首先就是簡曆與面試不匹配的原因,許多同學在簡曆上或多或少都會進行“修飾”,但是不管你修飾的程度是大還是小,在面試時一旦答不上來,你的“修飾”就變成了撒謊。
所以!同學們在收到面試Email的時候,你就要開始彌補一下之前吹過的牛皮了,瘋狂的惡補你簡曆上那些不是很會或者完全不會的軟件、工具或者編程語言吧,學得更多一點才會讓你面試的通過率更高一點。
弱項不補救
科技公司對于不同的職位都會有不同的招聘傾向,像Data Analyst這樣的崗位就會要求求職者擁有一定的數據分析能力,他們也會通過各種各樣的方式考察你是否有這樣的能力;但是,這樣的一些必考能力對于同學來說可能是不太擅長的點。
因此,在明知道面試會問到而自己不太擅長的時候,只有一個方法——惡補!
不知道不明了不想要
許多同學在面試之前,可能都不太會去了解面試公司的一些信息,像公司的財報、新聞之類,也不太知道公司的一些管理者,更別說去尋找一些面試題自己練習了,明明知道了解了這些會對你面試會有很大的幫助,但是就是不想動。
這也導致許多同學毫無准備的進行裸面。
所以,以上這些因素就是導致同學們挂掉了自己面試的原因。那麽,應該怎麽樣才能做好面試准備呢?
2
面試准備
了解面試的公司
首先就是需要去了解你要面試的公司,去了解公司的文化、信息、新聞等等,也可以去看一下科技公司面試相關的一些數據,比如職業生涯數據調查網站Comparably爲了深入了解知名科技公司的面試經曆,針對亞馬遜、蘋果、Facebook、谷歌和微軟的6463名在職員工進行了調查。
首先是在職員工們對全球五大科技公司面試經曆的評分,蘋果和微軟的評分相對要高一些:

對于面試的困難程度,大多數接受調查的谷歌員工表示,自己的面試過程很困難,相比之下,有30%的亞馬遜員工認爲面試很簡單、也很容易。

在應聘的渠道這一塊兒,總體來看,除了谷歌和微軟之外,很多公司的員工通過在線申請就獲得了面試的機會,其中這一比例最高的是Facebook,甚至有人通過網絡完成了面試過程:

然後就是各大公司的答複時間長短問題,如果你在谷歌面試完,通常需要幾周的時間會從網站上得到消息,但在微軟,最快可能當天就通知你去上班:

再就是面試次數的問題了,在谷歌,求職者在獲得工作之前,可能要經曆至少5次面試;但在亞馬遜,有些員工只需要一到兩次面試就可以獲得工作:

除此之外,你還要去了解你的面試官,基本上你前一次的面試官都會把後面一個面試你的人告訴你,這個時候你就要去了解他了;如果沒有告訴你也沒事,你也可以在linkedin看一下公司的管理人員。
3
面試流程
了解了公司的信息之後就要去關注一下公司的面試流程了,一般官網都會把面試流程公布出來,或者一些面試中你需要注意的點,同學在面試之前都可以上官網去看一下,比如FaceBook就把面試的流程公布了出來:

我們具體的解析一下整個面試的流程,在和企業的經理面試之前,你會有一個電話或者視頻的面試,在這個時候會和你聊一聊然後會考察一些你基礎的能力,了解一些你的相關信息,這個環節並不難,放松回答就好:

之後你就會和公司的經理or你未來的同事來個面對面的交流:

這個環節在每個公司出現的次數不一樣,有的可能面個一兩次你就上崗,如果你面試的是谷歌那基本……
而這個環節也是你面試的重中之重,你會先後受到以“過去、現在”爲主題的靈魂大拷問!
No1:你的過去
科技公司會通過行爲面試來了解你以前的問題處理方式,也就是通過一些問題了解你的過去,然後評估你的能力以及你適不適合和這個崗位,比如:
而行爲面試你是可以做好一些充足的准備的,提前想一下你有沒有相關的能展示你能力的案例故事,然後把這個故事好好准備一下,3-5分鍾就好,一定不要:從前,我@#%&……
具體行爲面試注意事項請參考我們以前的文章:點擊這裏
No2:你的現在
重點來了!想要面試Data職位,技術面試肯定是逃不了的啦!他們會現場考察一下你現在的一些能力,看看你是否能夠達到公司的標准。
雖然各個Data崗位要做的事情不同,但是小編通過對新加坡各個Data崗位的職位分析,發現Data崗最重要的3個能力卻是通用的。
新加坡Data崗位Job Description
左右滑動查看
工具:常用的數據分析工具有Excel+SQL+Python/R,一般情況下,編程語言會一種就夠了,各自需求掌握的重點:

理論知識:面試Data崗,數據分析能力是不能少的,首先要掌握的就是統計概率,這是數據分析必須要學的,不然很多統計指標看不懂,統計方法也不了解,怎麽做數據分析呢?其次,機器學習這一塊其實應該算是Data Analyst崗位的加分項。

業務邏輯:主要包括業務指標和數據分析報告兩塊內容的掌握。

每個公司對于技術類考察點的偏向都是不同的,谷歌會傾向你的編碼能力,如果你想提升自己的編碼能力,可以在LeetCode、CodeLab、Quora和Stack Overflow等站點上找到示例編碼問題,或者看看“Cracking the Coding Interview”這本書,而且這本書也是谷歌官網列出來的書,所以想要求職谷歌的同學記得一定要看一下喲。

官網是個很好的准備面試渠道,與其去網上尋找那些不知道真假的面經,還不如多逛逛官網,多看看他們公布的面試信息,比如亞馬遜,他們真的在很努力地在“漏題”了,不僅公布了面試注意事項:

他們還公布了面試問題範圍:

雖然非常多,看起來什麽都會考到的亞子,但是……
還有一點,不得不說,現在各大科技公司除了常規的面試問題之外,還有一種聞者傷心聽者落淚的面試題:Brain Teaser面試。
來感受一下具體問題:
Amazon
If you had 5,623 participants in atournament, how many games would need to be played to determine the winner
Given an array of integers, all but one ofwhich appears an even number of times, find the one integer which appears anodd number of times. Upon completion, asked to improve the algorithm in termsof both time and space, eventually asked to do it in O(n) time and constantspace.
Microsoft
Devise a way to make sure there is alwaysmlik in my fridge
A single-elimination tennis tournament has nteams. How many games will be played before there is a winner?
You have two lightbulbs and a 100-storeybuilding. You want to find the floor at which the bulbs will break whendropped. Find the floor using the least number of drops.
其實對于Brain Teaser面試,面試官主要是想考察你的邏輯分析和抗壓能力,就是看看候選人是否可以在高壓的情況下還能冷靜的思考,他們心裏的os就是“請開始你的表演讓我看看你機不機智”。
現在是新加坡秋招的黃金申請季,我們爲同學整理了最全的新加坡Data職位,感興趣的同學快去申請喲~~~
除此之外,我們也准備好了面試的幾本寶典書籍,以及各大科技公司面經,同學們不要忘記領取啦~
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