过来人详细阐述一下找工历程和准备给new grad 建议\n\n1） 形式： 北美公司分为两种形式一种是team 招 一种是统招（非team面试）- 两种的本质区别是 一个是别的组的用统一的standard 去面你， 面过了你跟这些面试你的人也不会是一个组可能一辈子也见不到面，另一种是team招 这个表示面试你的人都是你未来的同事 和 你的manager， 只要你让他们开心了满意你了就会录用你。 不过很多公司都会把这两者结合 for example doordash 初面（非team 面试） 过了之后后面跟manager和组员面试，或者又像amazon team面试但只要过了即使你现在的职位被人抢了还可以有6个月的时间HR会把你分配到别的team，你只需要跟team manager 对话一下即可。但是需要值得注意的是很多亚麻 manager都想自己面，除非是技术大牛，HR来塞给他的他很大概率不想要，很着急要招人例外。据我所知现在大部分tech company都是偏 team面试，且都是virtual。（ 我最近被邀请去面Netflex 的面试还是必须人onsite 去现场面试，极个别公司）\n2） 了解完形式下面说一下面试流程 HR 面试 -> 初面 -> 终面 or HR 面试 - > 初面 -> 第二轮 -> 第三轮 -> 终面 基本上follow这个形式，我比较喜欢前者，快快结束，后面一种比如迪士尼这类公司需要每周通知过没有然后面试长达两个月+ 甚至三个月，前面第一种面试基本是统招 后面一种基本是team 面试，需要跟team里面的一个个人谈 得到他们的feedback才可以。我个人比较喜欢team面试，相对简单 大部分你遇到你的人都会很nice因为他们以后也可能与你做同事，而且基本都是一些简单的tech 后面都是在聊天聊项目更像是一个conversation， 你只要把简历上写的东西自己都顺一遍搞清楚，而统招就是更要需要过硬的实力，而且要更成千上万的面试者比， 你不需要搞懂你简历上的东西只需要看他测试什么就行了。 在HR方面基本就是跟你讲一下面试流程不会问什么问题的，最多简单的介绍一下你做过的项目。\n3）最后说一下每一轮要准备的东西 作为data scientist 而言准备这些就够了：1，熟练sql 高难度 弯弯绕绕2； 熟练的最简单难度的Python （很多公司甚至只需要你说一下逻辑即可） 3，model这部分是很简单的只要用心学一下去理解 4，最重要一部分根据公司的产品去准备product sense 比如doordash就要准备熟悉business side and user side 这类的user jounery 下降上升等问题 这一部分的重要成都甚至多过于 tech 5. 熟练准备behavior questions： 这部分需要自己去用STAR写故事，个人建议可以照着amazon leadership principle 去写基本写十个故事就任何behavior论都不怕了。当然如果你要面amazon 需要准备16+ 个故事。6.statsis 基本知识这部分包含ab test probability p value 等等 但很多公司测试你有没有stasts基本知识就是问一下 - oulier 这种基本的东西。强烈建议要熟悉一下 7.最后准备一下自我介绍，公司的mission 为什么要来我们这个公司，你的长处优势， 弱势， 准备提问给面试官的问题 如果是team面试建议好好准备一下这个part 如果是统招这个问题环节你甚至可以跳过因为根本不会影响你的面试结果。\n最后祝所有找工作的new grad都顺利