如今，她们虽然已经十强，但仍然在时不时跳跃。希望她们的故事情节能为你带来思索、感慨，点亮你后方的路。

Setaria指导老师们将在这里为他们暗喻她们曾的彷徨，她们的成长，她们的故事情节.....

来自facebook的指导老师：逐梦北美地区 无愧晨光

上一则说到，我是通过不断和副教授或guest speaker接触后才狂蛛属一生中第一个应聘。那么该怎么和副教授或是guest speaker “套磁”呢？

积极networking是先决条件，提高他们的硬实力是先决条件。

具体来说你要他们有蔬果可以去network。我周围有许多为了networking而networking的人，每次闲聊景丰纯，有没intern。

她们常常没想到，别人为甚么可有你呢。比闲聊基本功，黑人比你高多了，国际小学生而要展现出他们的求职者热情，以及用硬实力说话。

尽量多参加许多业内人士的talk或是speech。试著在低年级，做许多她们team或是公司的调查。

接着在课外，主动见状聊天，领到她们的联系电话，当天就给她们推送email，如果有project slide那更好，但一千万一千万别发的code，她们是没时间看布满的code的。

和professor建立关系，并且在和data有关的课中，让professor对你留下一个好第一印象。

做为兼职小学生，在更是如此的时候，选和你今后找组织工作最有关的课，努力学习它，并充分运用副教授的office hour。

不管是问问题，还是聊天，向老师刷个存在感，保持好的第一印象，对你今后refer或是recommendation都是有极大的帮助。

做为没任何实战经验的小学生，首份组织工作肯定不会较好找，常常单厢陷于一种“须要组织工作实战经验的应聘”和“是没组织工作实战经验才来找应聘”的无底洞。

对于小学生党，我的建议是认真做好project。

具体来说判断学校哪门课的project对你今后找组织工作有管用的，接着请二话不说的当lead，100%投入去做，一千万别抱怨，分工不均，组员不给力。

好好准备project presentation，参与整个流程。即使你觉得你的英文不及组员好，也要厚着脸皮主导全程。

因为面试的时候，面试官一定会问简历的project，参与到甚么程度，如何介绍你的project，有实战经验的面试官一听就知道了。

这是练自信，锻炼英语和表达的最好时候，与其为了准备面试才开始练，为甚么不在一开始就练习呢。

分阶段、分目标、找组织工作。

有些小学生一门心思想进大厂，错失了很多面试操练的机会。我会建议小学生可以分几个阶段的找组织工作。

第一个阶段，海投任何非他们dream job的position，主要了解面试流程，形式，每种职位的侧重点是甚么。

第二阶段，目的性的提高，查缺补漏。

第三阶段，开始投他们的dream job。

对口的求职者培训班，事半功倍。

我当时2014年转行data，报了一个数据求职者培训班。那个培训班其实对我帮助挺大的，尤其是，像我那时候根本不知道数据分析究竟是做甚么的。

她们教的SQL和business case，让我知道原来公司分析写的SQL那么的复杂，原来business的问题，应该这么拆解回答。

在最后，想跟大家分享许多在Facebook的做Data Scientist的许多经历和心得，希望能帮助到想要从事有关专业岗位的同学们。

（以下内容偏专业性质较强，如果想要了解更多数据有关内容来私信Setaria教育找我哦~）

很多小学生都非常想知道Data Scientist日常具体的组织工作是甚么样的。其实这个职位根据不同的公司行业不同，Data team定位不同，区别是很大的。

为了大家能明白data scientist在facebook的组织工作内容，我先简单介绍一下facebook的组织架构。

大家都熟悉facebook jobs, facebook marketplace, 或是新出来的facebook dating这些产品，通常这些产品都由许多内部小组组成。

比如growth team负责增长该产品的用户，ranking team负责优先选择甚么给用户看，ads team负责选择广告的曝光顺序，product team组负责产品和UI，infra组负责底层架构之类。

做为facebook data scientist，他们也有一个组，属于data scientist team。

他们的主要任务是，支持各个小组，通过分析或是建模来发现insight，提出意见和提高方向。

和很多其他公司以一个data team在一起协同组织工作不同。facebook的data scientist是参与到每一个小组的。

他们的主要任务是，确定metrics，做实验分析，分析实验结果，从facebook海量的数据里，发现潜在机会，通过分析或是建模来驱动增长。通常来说，每个组会配有一个data scientist。

这里要回答一个我被问到过很多次的问题，facebook的data scientist 平时要建模吗？

Facebook的data scientist会用到建模来解决问题，但是并不是必须的。

那时被炒的很火的AI，深度学习这些概念，在facebook有个专门的title，叫做research scientist，这些人的日常组织工作是建模，他们内部叫ranking。这些ranking是会应用到facebook的实时系统中。

举个形象的例子：你打开一个facebook job的页面，先看到哪个job，后看到哪个job，都是由ranking模型决定的。

通常这些人都是博士背景，不仅要像程序员那样掌握coding，而且还得懂统计。所以research scientist在facebook 招聘中要求还是很高的。

那Facebook data scientist是做甚么的呢？

在Tool的方面，他们最主要的工具是SQL。在软技能方面，他们须要较好的business sense和分析，统计技能。

比如，facebook每年单厢有一个kpi metric提出，接着每个产品会根据大目标，细分他们的产品小目标，比如jobs产品，就可能是，今年须要有7%的job数量增长。

有了明确的北极星指标后，data scientist 就须要，根据过去的数据，作出分析。

又由于是两端市场，有公司posting job，又管用户apply，所以他们还须要从双边进行分析。

另外，facebook是非常强调AB测试的，每一个新的功能，新的想法，都要做过测试才有可能被launch，所以他们须要配合每个小组的目标，根据她们的实现，做实验前分析，设定指标，并且在实验结束后，分析实验数据并作出建议和推荐。

对于刚入门的同学，我通常会用下面的例子来解释facebook data scientist：

“facebook 的 data scientist 是应用题的出题者，也是应用题的解题者，于此同时，他们还必须是一个非常权威的TA，为来自不同背景的小学生解释背后的原因。”

THE END

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