设为首页|收藏本站|
发帖
登录 注册
西兔生活网 › 美洲华人圈 › 波士顿华人圈 › 干货 | 不看后悔之——DS成功上岸Meta秘诀 ...
回复 发帖
返回列表 发新帖
开启左侧

[问答] 干货 | 不看后悔之——DS成功上岸Meta秘诀

[复制链接]
75892 0
萍姐w 发表于 2022-4-10 16:11:33 | 只看该作者 打印 上一主题 下一主题
 
►前言：

在宣布战略转型后，Facebook更名为Meta，取自Metaverse元宇宙，近期科技圈热词之一。旨在建立一个数字虚拟新世界。

干货 | 不看后悔之——DS成功上岸Meta秘诀 第1张图片

图片

越来越多的企业正往全面数字化方向发展，Data Science通过分析解读历史数据建立模型对未来进行预测，提供数据驱动建议，帮助企业更好地决策。同时，这项工作需要深刻的业务理解，以及对于数学统计与计算机科学知识的掌握。据Glassdoor统计，Meta的DS岗位平均底薪约为15.3万美元。

干货 | 不看后悔之——DS成功上岸Meta秘诀 第2张图片
今天，PH求职邀请到了收获Meta DSA全职Offer，毕业于Top20 Analytics研究生项目的Sophie来为大家分享申请的具体时间线以及对应时间段不同的准备重心。记得做好笔记哦~

干货 | 不看后悔之——DS成功上岸Meta秘诀 第3张图片

图片

►General Timeline：

2021年4月开始准备 -> 2021年8月底投递 -> 9月中旬收到HR QuestionnAIre -> 10月初一面 -> 11 月初onsite -> 3天后拿到offer.
接下来，我会按照时间线梳理我从准备面试到拿到offer的过程。


►第一阶段：2020年9月 - 2021年3月：

我在2020年9月时面试过Meta的DSA intern，当时虽然没过，但了解了DSA的面试流程和题型。那之后我就开始日常看product的相关文章视频，刷Udacity A/B testing课。每次用Meta的产品，都会以DS的角度思考，这个产品的目标客户是谁？能带来什么收益？有什么隐藏的弊端？这些思考和累积对我后来准备面试时帮助很大。

干货 | 不看后悔之——DS成功上岸Meta秘诀 第4张图片

图片

►第二阶段：2021年4月 - 2021年8月：

4月我成为了PH的学员，由Meta在职导师E导师一对一带我。E导师为我定制了4月到12月的求职计划，详细到每周刷题、阅读、上课。根据计划，我在4-6月上了PH的部分DS课程。6月到8月，我刷完了一遍Leetcode的SQL题，反复看了Udacity的A/B testing课程。一遇到问题就去问E导师，问题24小时之内都会得到回复。有了E导师的随时答疑，我很快就理清了之前不理解的知识点，实习求职时期对A/B testing的困惑也都豁然开朗。
8月中旬，周围就有同学陆续收到了Meta的DSA面试邀请。尽管当时题还没有刷完，我担心晚投会导致headcount不够，想提早申请。但和E导师交流以后了解到，Meta的headcount在感恩节以前都不是问题，所以更重要的是准备好面试而不是急于交申请。我就在8月底把题全刷完以 后，才让E导师refer了我。

干货 | 不看后悔之——DS成功上岸Meta秘诀 第5张图片

图片

►第三阶段：2021年9月 - 2021年10月：

9月中旬，我收到了Meta的HR questionnaire. 问卷里一共有10个问题，问了个人信息，过去的project, SQL experience, 和一道product题 — How to define best friends on Facebook. 提交后很快就约了10月初的电面一面。
电面45分钟，分为两个部分，SQL和product. 准备两个部分我都是刷面经。因为暑假就刷完了Leetcode SQL，写面经即使没有答案也差不多知道有没有写对。刷SQL面经更多是保持手感，练习边写code边交流的能力。
product方面，我刷完了所有能找到的面经，和几个小伙伴每天都mock 2-3题。遇到不懂的地方就去问E导师。临近面试，我还和PH的不同的导师做了几次mock，每位导师都给出了非常专业的建议。和不同风格的导师面试也提升了我的应变能力，即使遇到风格迥异的面试官，也不会慌了。一面后第二天收到了Onsite邀请。

干货 | 不看后悔之——DS成功上岸Meta秘诀 第6张图片

图片

►第四阶段：2021年10月 - 2021年11月：

Onsite分为4个部分：SQL, Product, Applied Data, Stats.
面试一共3小时，每轮半小时，中间有半小时休息，半小时lunch chat. SQL和Product还是用一样的方法准备。Applied Data和Stats是新的部分。

  • Stats：和E导师交流以后，我了解到Meta的Stats基本是考面经。于是我做了一遍所有出现过的Stats面经，配套PH其他学员实时分享的新面经。刷完题以后发现基本就只有这几个考点，贝叶斯, Expectation, Variance, Confidence Interval, Central Limit Theorem，以及对各种metric的理解来画图、解释上升下降的原因。我认为最好的准备方法就是刷题。
  • Applied Data：通过大量刷题和导师交流，我发现AD本质是product题，只是更偏Technical和ML的product题。解题思路是在product题的基础上，往modeling方向靠，用什么模型，需要什么数据， 怎样收集数据，如何evaluate model，最后再配上几个A/B testing的follow-up. 我认为准备方法也是刷题，mock，跟业内人士或同学交流答案。

我每天的准备日程就是：刷2-3题SQL，1题Product/Applied/Stats，和小伙伴mock 2-3题 product/applied. 到onsite之前，我还和PH的导师mock了5次不同的section，onsite以后的第三天收到了offer.

干货 | 不看后悔之——DS成功上岸Meta秘诀 第7张图片
►结语：

以上就是Sophie从投递简历开始到拿到Meta的DS Offer的完整时间线与面试流程啦，希望可以给到想要在DS方向努力的你一些启发！
PH求职包含各种工作内容、面试流程、在职导师经验分享... 让你在申请季offer多多！

干货 | 不看后悔之——DS成功上岸Meta秘诀 第8张图片
☞求职捷报一览：
捷报 | 恭喜PH求职Z学员斩获脸书Facebook DS offer！
捷报 | 恭喜PH求职Z学员斩获领英Linkedin DS Intern offer！
捷报 | 恭喜PH求职W学员斩获Capital One DS Intern offer！
捷报｜一周斩获两张顶级DS offer是什么体验？
捷报｜刚读了一个月研究生就斩获return年薪高达19w的微软DS intern offer？

干货 | 不看后悔之——DS成功上岸Meta秘诀 第9张图片
请关注微信公众号 【PH求职】

（可以获得更多求职干货/咨询，并可以获得免费和资深咨询师1对1机会）


上一篇：Tufts2022入学新生群
下一篇：2022年QS世界大学学科排名出炉，有哪些信息值得关注？
标签：面试元宇宙求职历史数据战略转型
@
免
责
声
明
1.西兔生活网 CTLIVES 内容全部来自网络;
2.版权归原网站或原作者所有;
3.内容与本站立场无关;
4.若涉及侵权或有疑义，请点击“举报”按钮，其他联系方式或无法及时处理。
举报

关联主题
回复

使用道具 举报

 
返回列表
高级模式
B Color Image Link Quote Code Smilies
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

萍姐w白金会员

0关注

7粉丝

482帖子

热门图文
热门帖子
排行榜
  • 日
  • 周
  • 月
活跃网友
返回顶部快速回复上一主题下一主题返回列表APP下载手机访问
Copyright © 2016-2028 CTLIVES.COM All Rights Reserved.  西兔生活网  小黑屋| GMT+8, 2024-6-13 03:29