大一当上面试官，毕业前就搞定L'Oréal的NYU女神学姐，太猛了！
- L'OréalData（暑期实习）
从NYU到欧莱雅，从经济到学Data，就在很多同学还在等待面试消息的阶段，这位学姐已经开始了在欧莱雅的实习，并提前拿下了正式岗位的Offer。
以下内容为Candice学姐自述
图/Candice学姐Offer
01 纽大的四年生活，早和拼搏是我的代言词
小伙伴们大家好呀，我是Candice，来自纽约大学，本科读的是经济学，研究生转Data，目前正在欧莱雅做暑期实习。
从踏上海外求学这条路开始，我就给自己定下标准，绝不能让自己成为“百万学费，月薪7000”大军中的一员。
刚上大一，就成为了面试官
进入NYU后，我发现身边的同学都在内卷的赛道上飞奔，于是从大一开始，我就在疯狂规划我的职业道路了。
图/随手分享两张我手机里的NYU
对于当时只是大一新生的我来说，我并没有指望能够在求职的过程中”一口气吃成个胖子”。
既然经验不足，那不如观察观察有经验的人是怎么求职的，于是我便选择了hr的工作，以招聘者的角度去衡量如何选择求职者。
大二，“拿下”麦肯锡
正是有了这段经历，我明白了求职不是一件随便搞搞就能成功的事，而是需要有规划、有渠道才能达成结果的事情。
于是在身边学姐的安利下，我知道了DBC职梦。通过在网站、公众号等平台多方了解这家公司后，我选择让专业的导师来帮我做职业规划。
图/DBC职梦导师当时发给我的求职规划图
在导师的建议下，我申请参与了Mckinsey的Next Generation Women Leaders Event。
我强烈建议学弟学妹不要错过参加大一大二项目，真的是非常不错的积累经验的机会：
其一，申请难度小。提交个人简历和成绩单就行，但却能真实接触到名企的工作日程，血赚；
其二，趁机积累机会。打入公司内部可不是单纯让你去“逛大观园”，来都来了当然不能错过为自己积累Networking的机会；
其三，机会多!尤其是对于女孩子来说，像麦肯锡、高盛等名企都会推出很多“女性项目”，完全可以多参与几个丰富自己的经历。
说到这里，不得不说说有DBC职梦帮忙的好处，作为学生，我们有时很难第一时间获得公司的开岗信息，一不小心就会错过心意公司的机会。
但如果有导师每天为你实时播报适合你的岗位信息绝对是一种省时省力的极佳体验！
02 商科转Data，两个点带我拿下欧莱雅
当然除了Event，在DBC职梦的帮助下，我大学期间也陆续收到过AlphaSights等公司的实习以及正式岗位的Offer。
在实习中，我逐渐发现如今各行各业对于“数据”的高需求，无论是收集数据，还是预测数据，在大数据时代对于每个行业的公司都很重要，对应的岗位也有很多，所以果断决定继续读研转码。
多亏了早做规划，这些实习经历不仅仅帮助我在求职之路上丰富了经验，更重要的是让我在职场中体验到了用人市场的真实需求从而更加清晰了自己真正想要去发展的方向！
图/学姐：找到自己喜欢的方向超开心
独家放送，我的面试心得
现在正在一年一度的秋招关键阶段，很多小伙伴最关心的应该就是关于面试的问题，接下来我就来和大家分享一下关于Data类岗位，我的面试心得：
1. Behavioral Question也许能帮你实现超车
我参加面试最大的感受就是，想要在Technical Question上拉开差距是很难的，因为每个人都会去重点准备。
所以我给出的策略就是，我们从Soft Skill上入手，提前对可能出现的Behavioral Question做好准备，让自己在面试的时候显得更加从容。
比如我在面试时，就经常被问到：
Tell me about a time that you dealt with a setback；
What are you favorite products in XX，how will you try to make it better?
这些问题看似简单，其实背后都是面试官的套路，不提前刷题很难答到点子上。
2. 这三类问题要刻进DNA
虽说Behavioral Question是拉开差距的得分点，但作为看重专业技术的岗位，Technical Question终究还是基础中的基础。
而在所有技能中，基本都会考到且最基础的就是Python、SQL和Machine Learning Model的相关问题了，虽然说提前背题也很重要，但如果你没有点真东西，很容易就会被面试官戳破。
