找不到工作是因为专业不对口?借口!看转行新人如何打败专业PhD

让理发师去给人把脉看病

估计会把病人给医死

让医生去给别人理发

多半也会给人剪个赖子

俗话说的好,隔行如隔山

可总有些人不按道理出牌

比如:美国人

他们让一个没有任何政治经验的生意人

去当了总统

 

然后还有了这种广为流传的结论:  

川普告诉你

你应该去申请那些你喜欢的

但可能没有任何经验的工作

 

如果你看到这个,就信心满满一腔热血地准备转行, 那就大错特错了。你看到的生意人当总统,只是表象,你不知道的是他背后庞大的团队和财团的支持等等。不然,转行?哪儿那么容易。  

如果你:

想转行不知从何做起?

找工作总是专业不对口?

找工作没有明确的求职行业目标?

觉得梦想职业/公司太遥不可及?  

那接下来我要说的这个女生就是你可以借鉴的转行案例。


R 是一个青春洋溢充满活力的中国女生,她现在在世界上历史最悠久的健康保险公司之一的 Aetna(安泰保险)担任 Data Scientist(数据科学家)。


让人想不到的是,R本科在国内学习的是商业/管理学,研究生留学纽约大学时,主修的是整合营销(Intergrated Marketing)。


肯定很多人都会好奇,当专业完全不对口,这个留学生是如何得到财富500强企业的 Data Scientist 职位? 故事还得从 R 的研究生经历说起。  



转行三部曲


1

入门:想要跨行,必须先为自己打开一扇“门”


R 在纽约大学研究生留学期间主修的是整合营销(Integrated Marketing)专业,营销学是她的兴趣所在。


然而在研究生学习的第一年,R的一份实习是在一家服装品牌公司做数字营销分析(Digital Marketing Analytics),这就是 R 为自己后来转行打开的第一扇门。


这一次的实习的工作内容主要是侧重在 Analytics 方面,初次的尝试,让 R 对自己的兴趣和特长有了更多的认识,挖掘了自己对数据分析方面的热情。


于是在研究生的第二年里,她根据自己的爱好和学校的课程设置,为自己的学习选择了营销分析(Marketing Analytics)作为侧重方向。  


2

进阶:一步登天不现实,踏实走好每一步


R 对于数据分析的热爱,并没有止步于营销分析(Marketing Analytics),她清楚地知道专业的课程设置是针对于营销行业的数据分析,而不是真正的纯统计学或者纯分析学。如果想要往数据科学的方向发展,还需要更强大的数据相关基础知识。


于是,同年R选择了去纽约大学商学院辅修数据挖掘和商务分析(Business Analytics)的课程,她希望通过全方位地学习,能补充在专业知识上的不足。 同时,一份新的营销分析实习,也让她加速了自我经验的累积。 


一切发展得都很顺利,毕业后的那个暑假,她又拿到了纽约Burberry的工作机会。



3

完胜:营销分析转行DS不是天方夜谭


R的工作轨迹一直都是向着 Marketing Analytics 的方向发展的,很多人都以为她以后就会在这一行一直做下去了。可是在去年夏天,R 却出乎大家意料得转行了,而且是转行去做了数据科学家(Data Scientist) 。


一说到数据科学家,大家肯定首先想到的背景都是数学或统计 PhD 这些专业领域的人。一个学 Marketing 的研究生怎么就成了数据科学家呢?



R 说,除了长期以来她累计的数据分析相关的实践经验以外,她在简历和面试中也做了很多功课。 最重要的是搞清楚这个职位究竟是做什么,解决什么样的问题,什么样的组想招什么的人。


在新公司任职后,她也收到了很多要她帮忙指导面试,以及内推的请求。R 发现大多数来寻求她帮助的人都有一个误区,那就是他们学了很多千人千面的求职技巧,而忽略了自身的闪光点。


例如,简历上一味的关键字堆砌,道听途说的各种简历面试技巧,最后却发现海投无果。其实每个人需要的是针对自己的个性化求职策略,这些东西并不是一刀切(One Size Fits All)的。


求职者更应该先在充分了解自己,了解感兴趣的公司和职位的基础上,再对症下药。而职图恰恰提供了这样一个平台, 这也是为什么 R 选择加入职图的原因,她想帮助更多的人,实现他们自己个性化的求职方案。


R导师的转行心得


1

转行前补充相关经验


第一步是在转行前了解清楚你是否针对申请的行业感兴趣。如果想从事数据科学,不妨从一些实践性更强的方面入手,然后在理论和 Coding 上花功夫。


而所谓的相关经验,在现实不允许你再去花个两年四年去重新读一个专业的情况下,一些专业相关的 Transitional 平台就是很好的跳板。


这其中就包裹了各种各样的 Fellowship Program。Data Science相关的则包括  NYC Data Science Academy,Data Science Dojo 等。这些平台,能够在让你在短时间内累积学术知识和相关实践经验。



与此同时,大量运用 Real World 例子 Proven Track of Record。在数据分析方面,Pet Project 是一个让你迅速入门的途径。比如参加 Kaggle 的比赛,记录平时的代码(Script/Notebook)和图形(Visualization) 。如果能有一些特别亮点的成绩,还是很有说服力的。


求职过程中,可以最好找一位导师带领自己。如果有条件的话,可以是一个在公司担任数据科学家角色的人,且他能够每周或每两个星期抽出一个小时和你讨论问题、指导你技术、锻炼 Presentation Skill 和 Problem-solving Skill,职图也能够提供这样的资源。


2

在简历里“放大”职位相关经验


转行的人肯定前期的经验都和所转行的职位不太符合,但是雇主往往动不动就抛出“至少三五年工作经验” 。


这个时候,你之前累积的经验就起作用了。


你肯定想说,如果还是没有到三五年的时间呢?这就要看你如何将它们在简历里面表达出来了。


首先,你陈述经验的方式应该是以结果为导向的。比如说,你处理了什么样的数据,用了什么工具,建的模型目的和过程,它的 Precision 和 Recall 达到了多少,获得什么样的结论,最后提出什么样的建议。如果是团队经验,同时还要注意着重强调自我角色所发挥的作用和所做的事情。



3

不要被JD所迷惑,注意保留自己的闪光点


R说认为转行求职的时候,拿自己的短处和科班出身的竞争者的长处去比就是以卵击石。很多人在转行的时候,由于一些硬技能的欠缺,都急切地想在短时间内去恶补,这其实是行不通的。


R提到了自己的经历,说自己当初在申请这个 Data Scientist 的职位时,很明显如果比写代码,调参数,只会放大短板。


可是既然通过层层简历筛选,得到了面试机会,那么肯定有些特殊的亮点(Highlight)是被所看重的。如果忽略自己的闪光点,一味的参照JD去修正自己的履历,只会让自己的短板被放大。将自己的独特背景和职位要求充分结合,扬长避短,才是王道。  


R导师的求职经验



1

 面试的时候带上简历和你的Working Sample


这一条不仅仅是对于转行面试的人,对于任何面试机会都适用。相信很多人都遇到过面试完后面试官希望你 Email 一份你的 Working Sample。


那为什么不提前准备一份,在面试当场呈现呢?比如你的 PPT Slides, Tableau Dashboard,  Jupyter Notebook 都是很好的方式。 这样不仅仅让面试官看到简历上看不到东西,及时得到了答案,而且加深了面试官对自己的印象。


2

工作中认真付出很重要,也要学会“表现”


初入职场的小伙伴们肯定很想好好得表现自己,但是这里的好好表现,并不仅是一味地埋头苦干,更是同时适当得保持和领导以及团队的沟通。


这样做有两个原因,一是让你的辛苦付出被人知晓,二是保证你的工作是 On Right Track。当你刚接触一份工作的时候,自己有很多地方拿捏不准确,及时的沟通能让你有错误可以立马纠正,同时让大家知道你一直在付出。


不要到了最后,你花了很长时间做出了一个错误的东西,这样大家不仅对你的能力不认可,还觉得你没有花时间去工作。  


3

直面身份问题,但谈判需要技巧


工作签是留学生们都会遇到的一个问题。R 建议大家在找工作的初期如实地向雇主清楚的表达自己的刚需。


如果遇到以前有过 Sponsorship 的公司,却向你表明公司内部由于某些原因今年不能 Sponsor 工作签时,你可以酌情考虑该公司。因为这种情况下,你有很大的几率在后期通过自己的实际表现去和雇主谈 Sponsor 问题。


但是如果是根本没有资质 Sponsor 的公司,那么就要自己做好其他打算了。


在后期和雇主谈 Sponsor 的时候也要注意谈判技巧,谈判中注意体现自己的 Value。从侧面让雇主明白如果你走了,他会花更多的时间和财力去寻找和培养其他人,并且那个人还不一定有你有 Value。


最后,R导师想给大家说,转行不容易,欲望都市里米兰达扮演者 Cynthia Nixon 花了14年了从演员转型政届。但是转行也不难,R导师就是自己一步一个脚印,踏踏实实地转行成功。

(本文转自美国实习快报公众号)


求职

评论(0)

游客

加载更多评论