NYU男，喜提美国国企“金饭碗”

01 反卷硅谷大厂，我进了美国“国企”

大家好，我是Kevin，很开心收到这次邀请。首先，提前叠个甲：这绝对是一次能缓解你目前的留美找工的Pressure的分享。

😉因为今天要Share的内容，会给所有被硅谷大厂“折腾”的New Grad打开留美工作的新思路。

Kevin学长自摄

先简单介绍下我自己，我本科在NYU读经济学，硕士去了U.S. News的Top 10大学读数据分析专业。在正式转码前，我对Data的认知仅限于本科的小部分课程。

别看我现在如此轻松，实际上我的第一份硅谷大厂暑期实习就相当“惨烈”。

“对，我就是去年悲催的Meta暑期实习一份子”

我其实是在研一的时候，通过本科校友的内推拿到的Meta面试。

虽然是内推，但正常面试流程还是要走一遍：除了第1轮HR面，后两轮面试都是由在职Data Scientists作为面试官，围绕Product Case、SQL和统计三个题型展开。

在Meta的3个月中，我和其他实习生一样，要完成1个由个人负责的新项目，而最后成果直接和项目分数挂钩。

Meta Office

因此，所有实习生都想争取High Rate拿Return Offer，导致实习的整体氛围也十分Intense。

但实际上的结果你们也知道了，最后只有1-2%的SDE岗拿了Return Offer，并且他们普遍都是实习时间结束相对早的，而我所属的Data岗则全军覆没。

这段实习也让我对现在恶劣的经济市场有了切身的体会，因此对于Full-time公司的选择，我就只秉承一个字：“稳”。

美国“国企”是怎么来的？

说起来，进入Freddie Mac也是巧合，因为整个公司Headcounts不够开放校招专场，所以Entry Level的DS是面向New Grad和社会人士的混合招聘。

类似于这种混在社招中的岗位，还挺不起眼的，要不是DBC职梦实时更新的岗位表，我说不定就错过了这个岗位。

可能很多同学有疑惑，美国还有“国企”呢？别急，跟我一起来回顾下Freddie Mac的“辉煌历史”，你就懂了。

Freddie Mac曾名为联邦住房贷款公司，是美国房地产抵押贷款的特殊金融机构。

主要业务是从抵押贷款公司、银行和其他放贷机构购买住房抵押贷款，并将部分住房抵押贷款证券化后打包出售给其他投资者，像J.P. Morgan Chase、Citi、Goldman Sachs都是我们的客户。

看过电影《大空头》的同学或许会对这个场景非常熟悉：

对你没看错，Freddie Mac也是08年次贷危机的两大导火索之一。

正因如此，美国政府在08年9月宣布以2000亿美元的代价，接管了Freddie Mac，直接监管单位为联邦住房金融局，之后所赚利润也会上交国库，这就是它美国“国企”之称的由来。

来自“国企”稳稳的幸福感

除了稳，WLB和不错的薪资都是我选择Freddie Mac的重要理由。

就我个人体感而言，目前的Data工作不但朝九晚五不加班，下班溜完我的两只阿柴，还能做做自己感兴趣的事情。

阳光好，溜溜狗子

而薪资方面，Freddie Mac给我的Base可以开到年薪120-130k美金，Bonus则视项目而定，另外我的Sponsor也已经顺利拿到了。

cr. Indeed薪资，可以作为一个小小的参考

至于我的日常工作内容，用一句话概括就是“主打一个SQL”。面试时，面试官也更多围绕SQL进行挖掘。

可以说，在我的两段Data岗经历中，不论是准备面试还是实习工作，把SQL玩6是基操。

但SQL就是入门简单，深学难。如果大家需要在短时间内掌握面试SQL的知识。DBC职梦有一套梳理得很深度的SQL精学训练营，推荐给大家学习。

这套训练营根据知识点划分为12模块，每个模块平均需1h学习时间，大家可以根据时间自主搭配学习。

02 在没有相关实习前，我为转Data做了些什么

作为一个文科转码的“过来人”，在进入Meta之前，最令我头秃的就是：在Data相关实习经历薄弱时，如何选择含金量高的线上Data项目填充简历，应对面试。

好在DBC职梦的Amazon导师帮我解答了这个问题，加上经历过许多面试后，我自己也总结了如何找到面试官在意且会主动挖掘的线上Data项目的方式，这次就一一分享给大家。

选好项目是转Data面试的关键步骤

亚麻导师交给我选项目的核心要义就是：不要选Toy Project，选更“接地气”的Project。

例如你可能会在一些在线课程网站上看到：“如何预测泰坦尼克号上的某一个乘客是否幸存下来”的Project。

这类不符合现实工作环境的Project，我个人建议是不要浪费时间去做，因为无法应用在面试和真实岗位中，请妥妥达咩🙅🏻。

反而是越接近在某个行业里工作的Data Scientist工作内容的Project，面试官会更感兴趣，主动挖掘你是去如何完成它的。

例如Google就有一个自己官方的数据分析Project，内容覆盖了数据科学家日常工作，对初转Data的0基础同学也很友好。

“ In this program, you’ll learn in-demand skills that will have you job-ready in less than 6 months. No degree or experience required. ”

从最基础的Tools（SQL、R、Tableau），到具体的使用场景（清理数据、组织数据分析）等都有讲到。

在完成这个Project之后，还有一个Google官方出具的证书，能够挂在LinkedIn上，从认可度上来说权威性很高。

一些想和学弟学妹说的话

我一直认为求职实际上是一个和周围同学做时间赛跑的过程，什么时候把你的简历投出去，什么时候准备面试都很关键。

有的同学会觉得还没入学，等到我学到了一门课，或是第一个学期结束再准备，那个时候就已经晚了。

一般来说，我周围找到好工作的同学，都是在硕士项目开学之前就已经把简历、面试准备妥帖。

篇幅有限，以上就是我能Share给大家的全部经验，希望带给你不同的留美新思路，祝愿所有留学生都春招上岸，狂接Offer！