优雅离职：数据科学领域的职业转换指南

# 优雅离职：数据科学领域的职业转换指南 ## 面试准备要点 ### 描述工作贡献 在面试中描述工作贡献时，要注意保密和概括性。例如，“我用 Python 创建了一个聊天机器人，它能自动回复客户常见问题，使客服代表与每位客户的平均沟通时间减少了 5 分钟，客户满意度提高了 20%”，这是一个不错的非特定回答。但如果你在一家私人公司工作，透露公司财务信息的回答，如“我进行了 A/B 测试，使公司的总收入从 2000 万美元增长到 2300 万美元”，则是不可取的。 ### 应对技术差异 如果你正在寻找使用不同技术的工作，比如不同的云服务提供商、SQL 方言或主要编程语言，要将以往的工作经验转化为可迁移到数据科学领域的技能。假设你一直使用 R 语言编程，而目标公司使用 Python，你可以说：“我知道我需要一些时间来熟悉 Python 的语法，我已经通过在线课程开始学习了。但在我使用 R 语言编程的四年里，我开发了 Web 应用程序、构建了软件包并分析了大型数据集，这些经验会让我很快成为一名优秀的 Python 程序员。” ### 克服冒名顶替综合症 在面试准备过程中，要警惕冒名顶替综合症。当你刚从大学毕业找第一份工作，或者转行进入数据科学领域时，很容易说“我还没学过那个”。但当你有了一定的工作经验后，承认自己不知道某些东西可能会让你感到尴尬。如果在面试中遇到不懂的问题，不要害怕承认。你可以说还没有机会使用它，或者希望有机会深入学习，但目前的工作中尚未涉及。例如，当被问到机器学习算法，而你一直从事统计建模、SQL、数据清理和与利益相关者合作的工作，因为数据规模大，机器学习由专门的工程师负责，这时你可以坦诚相告。毕竟，没有人无所不知，要相信自己作为数据科学家所做的工作。如果你之前学习过某个特定主题，即使最近没有使用相关知识，也能更快地重新掌握。展示出学习的意愿总比试图蒙混过关要好。 ## 在职找工作策略 ### 合理安排时间 如果你在职且想找新工作，一些可以随时完成的事情，如更新简历和求职信、研究职位、提交申请和完成带回家的作业等，应该在自己的时间内完成。一方面，你不想让别人知道你在找新工作；另一方面，你有责任继续做好当前的工作。而面试通常安排在正常工作时间。如果是电话面试，建议在电话亭、会议室或其他不会被人听到的地方接听。 ### 应对不同类型面试 - **现场面试**：后期的面试通常需要到现场进行。如果面试时长为一两个小时，且地点离你的办公室较近，你可以以看医生为由请假。如果面试时间较长，而公司允许你在家工作，你可以选择在家工作半天（或者之后多工作一会儿），但要确保面试期间不会有人期望你接听电话或快速回复。你也可以尝试将面试安排在一天的晚些时候，上午只工作半天。 - **跨城市面试**：如果你想换城市工作，大多数公司会在工作日安排你飞过去进行一整天的面试。这种情况下，很难避免请一整天的假，很多人会选择请病假。但如果有很多终面，这样做就比较困难了。 ### 战略申请职位 建议有策略地申请职位。如果你一周内有十几个电话面试和两次现场面试，很难在不被人注意的情况下请假，而且你的工作表现很可能会受到负面影响。你应该在两个阶段进行筛选：一是申请阶段，二是电话初筛后决定是否继续。例如，如果你在一家初创公司工作，想进入一家大公司，就不要申请其他初创公司的职位，即使职位描述看起来很吸引人。如果在电话初筛中发现该职位更侧重于数据工程，而你想从事分析工作，即使面试官希望继续面试流程，你也可以选择停止。 ### 避免过度面试 虽然可以把不打算接受的职位面试当作练习，但不要进行太多这样的面试。经验丰富的数据科学家很受欢迎，当你宣布找新工作时，可能会收到很多招聘人员和经理的关注。享受这种被认可的感觉是可以的，但不要在明知不适合的公司的面试流程中浪费时间，即使这很有面子。 ### 保持工作状态 在找工作时，很容易忽视当前的工作。为了顺利过渡到