心动！NYU“运动系”学长，1周上岸Apple中国首届校招

01 坚持一下，总会有幸运降临

Hello大家好，我是Arno，前不久刚拿下NYU Stern的Data硕士。

当你看到这篇文章的时候，我可能已经入职Apple一段时间了。作为一个10年老果粉，能在刚毕业就顺利拿下Apple的全职Offer，我想说：这感觉真的很爽！

Apple-CN-2022

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也很高兴收到今天的邀请前来分享，虽然不比电影精彩，但我也算得上是“当代留学生求职进化史”了。

年少无知，秋招面试“试试就逝世”

和大部分留学生不同，我美本毕业申请研究生时，就确定要回国求职，所以在申请NYU研究生项目时，果断选择了纽约+上海双地项目。

图/怀念一下美本生活

但也由于这个项目的特殊，我能参加的招聘季比正常研究生要少1个秋招，只剩1个秋招和1个春招窗口，所以我必须要抓紧时间开始求职。

我很清楚自己想做Data相关的岗位，但是具体到哪个行业并没有确定，所以秋招前期基本都是“广撒网”，金融、咨询、互联网都投了个遍。

结果现实很快给了我教训，前半个秋招季，我基本都挂在了面试。

图/导演舞台剧时我才能忘掉一切烦恼

后来DBC职梦导师给我复盘的时候，我才发现在投递之前，我忽略了两个很重要的点：

这个行业现在&未来发展如何？

这个行业的岗位具体需要做哪些工作？

这些问题，也是我在上过不同行业导师的指导课之后才明白，同时也明确了我自己的选择：求职互联网大厂的Data岗位。

幸运总是突然降临，好在我早有准备

我报名DBC职梦的时候还是抓住了国内互联网大厂的秋招尾巴，仅仅2个月，就接连拿下了字节、京东的Data Offer。

图/字节Offer

这也让我不止一次的感慨，要是早点报名DBC职梦可能真的会有更多选择。

连续拿下这两个Offer之后，我的压力也减少了一些，但当时班上的同学都忙碌于实习和学业。

作为班上唯一没有实习的人，又恰逢上海隔离，没去成纽约，所以我整个人还是很EMO+焦虑。

图/我上网课时的一些胡思乱想

好在这时转机来了！Apple(CN)的第一届校招开启，作为一个十年果粉，这次机会我真的不能错过！

很多人可能知道，Apple在中国，非零售岗的全职基本只有社招途径，而社招光面试就有9轮，但这次校招面试，我总共只经历了3轮，相比简单了多少就不用我再多说了吧。

从校内简历通过到面试时间确定，这中间就只有大概3天的时间，相当紧凑。

好在DBC职梦立马帮我对接了苹果的在职导师，加上我之前积累的经验，最终顺利拿下了我的理想Offer。

02 关于国内Data求职的一些心得

回想这一路走来，我发现国内Data的面试比我想象中复杂很多。

所以在这里，也以我现有的经验，给大家提供3个思路：

1️⃣投递时请一定仔细认真阅读岗位JD

国内Data岗位的方向有很多不同，即使是同一行业的不同公司之间也会有很大的差别。

比如以我面过的京东和字节为例，字节的岗位更偏向于深挖产品相关的数据进行分析，但京东却更偏向于Technical，要求掌握1-2门必要的编程语言。

图/字节&京东的数据分析2023校招JD

所以不论是你的简历，还是面试准备，都要针对JD做出相应调整。

2️⃣当你投递的Data岗位偏分析

还是以我投递的字节数据分析为例，就并没有考察任何Coding题目，而是挖掘某1-2个APP进行层层递进式提问：

小红书和抖音的区别？

小红书搜索时效性比较广的好处和坏处？

通过哪些指标来分析搜索结果的好坏？

对于这类岗位，提前刷好真题，准备好答题思路就很有必要。

3️⃣当你投递的Data岗位偏Data Science

先估测下自己的Python掌握的如何。

作为公认Data相关Coding的通用语言，不但我们专业上课基本60-70%都是在学习Python，平时工作用到Python的地方也有整理数据、数据分析、制作图表、产出报告……

而对于这类Tech Skills，能提高的唯有多学，多练。