5、机器学习岗位求职全攻略

机器学习岗位求职全攻略

1. 现场终面情况

许多公司会有 “现场” 终面，或者是线上的等效形式，通常是一连串的面试。例如，早上可能先与技术总监进行案例分析面试，接着和资深数据科学家进行编程面试。午餐休息后，可能会与两位数据科学家探讨机器学习理论，然后招聘经理会问一些行为问题，并深入了解你的过往经历。除了技术面试官，你可能还会与利益相关者交流，比如与你应聘团队紧密合作的相邻团队的产品经理。有些公司在这之后还会有一个小型面试环节，比如与上级领导（你经理的经理）进行简短交流。

2. 求职岗位在哪

想要找到机器学习相关工作，除了常见的领英（LinkedIn）或 Indeed 等在线招聘平台，还有其他途径，如下表所示：
| 了解岗位信息的方式 | 示例 |
| — | — |
| 各类在线求职申请 | LinkedIn（“一键申请” 选项很方便）、Indeed、Dice、直接在公司官网申请（因为有些公司可能不会在大型招聘网站发布职位）、地区性求职网站（如果领英等国际招聘网站在你所在地区不流行）、社区活动或 Slack、Discord 频道分享的职位信息 |
| 专注初创公司的在线求职申请 | Wellfound（原 AngelList Talent）、Work at a Startup、地区性初创公司求职网站、直接在初创公司的招聘页面申请 |
| 人脉拓展 | 口口相传、信息性面试、咖啡聊天、主动联系 |

3. 求职申请策略

3.1 每份申请的有效性

有些人不通过人脉拓展也能成功找到工作。但从概率角度看，如果只申请没有推荐人的公司，就需要发送更多申请并参加更多面试。可以