如今，她们虽然已经十强，但仍然在不停跳跃。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.....

facebook指导老师：来自一般小学生的燎原

我那时在Facebook任数据科学家一职，中专的专精是EE，后来来到英国修读MBA。

只不过在我找组织工作的期里，许多人单厢有我为什么转专精的疑点。只不过其原因有三——

第三是兴趣。在中国的这时候，我有应聘做过一段和 EE相关的组织工作，彼时觉得EE并不适合他们 。

第二是往后的组织工作历经。乌西夫卡，我有过几年的组织工作经验，理所应当地想到，是应该读两个MBA专精，增加一下商科的管理工作科学知识。毕竟专科4年的EE学习中，并没有碰触到许多的商业以及管理工作科学知识。

第三是他们Research不到位。我彼时错误地以为有了MBA的文凭后，在英国找组织工作，除了商科的工作岗位，每个职务都能毫无关系。这样可以扩大他们的求职者工作岗位的范围。

信息的不等距，没有专精的引导，再加之他们还处于幼儿园的“先入为主”思索模式，让我在之后找组织工作的期里吃了不少亏。

我是毕业前1年开始投个人简历的，虽然我一直base在市中心区，那这时候，我不仅参与了他们幼儿园的career fair，我还参与了几乎市中心区大部份幼儿园的career fair。比如说，Stanford， DC Davis，San Jose state 等。

虽然那个这时候我MBA的track选的是Finance，因此我投的比较多的工作岗位有2个。两个是Product manager， 另两个是Finance analyst。

市中心区各大公司我都投了，比如说Google，Apple，SanDisk，Pala alto network， Cisco，四大等，尽彼时他们的所能把大部份能碰触到的公司和平台都去试著了。

但最终的结果，可以说非常如一人七宝，全部落败。有时个人简历递送往后就如不得要领一般消无firstlook。那时再重新忆起这段历经，落败最大其原因无非这两个——

第三是身分。国际小学生虽然身分问题，本来就处于强势，再加之我读的MBA专精只有一年的OPT，因此许多HR看了我的个人简历，就直接pass了。

第二是专精，虽然被拒的次数多了，我发现，作为两个国际小学生，想要用MBA专精找到组织工作是非常困难的。

虽然身边有些MBA的国际小学生找到了组织工作，究其其原因，往往是虽然她们往后的组织工作经验正是应聘工作岗位需要的。

而我往后的组织工作经验，虽然所在行业和市中心区高科技行业相差较大，因此并不能帮助我在求职者中加分。

印象中最深刻的一次是我参与他们学院举办的小型career fair，我看到SanDisk招financial analyst。

我想着正好和我MBA的finance track非常吻合，于是拿着个人简历和她们的招聘人员交谈。

那位HR大哥拿着我的个人简历看了看，然后递给我两个electric engineering 的job description的宣传页对我说：

“我看到你专科读EE专精的，我建议你可以投这个职务。Finance 职务他们公司不Sponsor H1b。”

我彼时心里凉了一大截，加之前半年的求职者被拒历经，让我觉得用MBA找组织工作，困难重重。并不是说MBA就不好找组织工作，而是我彼时的“小学生思索模式”和对个人未来的方向把握是有问题的。

彼时觉得他们找组织工作希望渺茫。如果再用EE找组织工作，我知道他们的兴趣也不在那。

有将近两个月的时间，都在想下一步该怎么走，每天处于很迷惘的状态。有一天，我突然在Linkedin上看到以前教过我的统计教授，转发一些big data的信息。

2013年，big data 大数据这个概念对我来说很是全新的概念，我马上就联系了我的这位统计教授。

可能加之我在统计这节课的表现不错，因此我和这教授在当天就联系，并约了office hour。

那个office hour 可以说是我求职者的转折点，教授先告诉我他对big data这个行业前景看法，并且和我分享了哪些公司需要有这样背景的专精人才，什么样的专精背景能够帮助他们拿到offer。

我做统计TA的这时候，我的教授也对我的背景有所了解，MBA+商科+有business sense+统计水平高，以及加之国际小学生身分的时间限制，我的教授马上就给出建议，我如果那时开始学习一些data science的课程，会非常有希望找到一份相关的组织工作。

确定目标后，我开始在新学年选课的这时候，尽量往Data这方面课靠拢。那年正巧，他们幼儿园针对商科的小学生，开设了3门 data science 的课程（Marketing data analysis，Database，Python program）。

于此同时，我的统计教授推荐我报名了两个Data Science的bootcamp，那里的指导老师都是市中心区的大公司的business analyst 和 data scientist。

在那三个月的时间里，我周中去幼儿园学习，周末去bootcamp，过的非常充实忙碌。

尤其是bootcamp，让我把幼儿园学的这几门课的科学知识和真实的组织工作需要的科学知识中间的gap给补上了。我觉得这是非常有用的。

以上这段历经是我还是小学生身分的这时候的故事情节。跟那时的同学们一样，面对着各种各样的问题。投出去的个人简历没消息，不知道自己想要干什么，身分又不具备任何竞争力...之类。

崩溃吗？当然，找不到组织工作的那几个夜晚也是辗转难眠，完全想不明白到底他们是差在哪一点。

我相信这个非常煎熬的时刻每两个侨民多多少少单厢历经，可能正在历经中，也可能已经和我一样走了出来。

今天借助Setaria这个平台和大家分享他们当年走过的这些路，也是想让那时的同学们都能引以为鉴，尽可能的避免彼时他们走过的弯路，毕竟找不到组织工作之后的挫败感真的不好受。

大厦不是一天就能建成的，大部份的转机都是靠着他们学习生活中一点一滴得积累起来。今天在这里就找组织工作的前期准备期给同学们的一些建议：

· 明确他们的兴趣，正确定位他们。

我见过不少要转专精的小学生，有理商科背景转DA，有文科背景转DA。只不过只要明确他们的兴趣和专长，或者愿意为此努力，任何背景想转到DA专精都是可以的。

我碰触有些EE的小学生，理论上说EE转CS，在目前求职者市场，一般是标配track。但是有些EE的小学生，觉得CS刷题太辛苦，退而求其次转DA。

只不过DA需要很比较强的business sense和presentation 能力，这位EE小学生又觉得这方面他们很难提高，落得高不成低不就的尴尬处境。

· 如果想要转专精，请把握好时间。

如果想转专精，至少提前留给他们2年的时间来准备。尤其那时Data的竞争行业比我彼时激烈的多，因此需要更加充分的准备。

· 培训班的重要性。

幼儿园的课，老师教的再好，都是基于理论层面的。而求职培训班多数能把academy 和 industry 的gap填补起来。

幼儿园老师不会教行业术语，不会教AB测试。我记得彼时刚开始面试Data analyst这时候，面试官提到leads generation，我那这时候压根不知道这是什么意思。幼儿园也不会教如果AB测试出现了networking effect 应该怎么办。

我教过两个统计专精的小学生，她说他们统计老师教T test是用在样本小于30，Z Test是样本大于30的情况下。

但在实际组织工作中，区分这两者的是population 的标准差是不是已知。

再想想，真实的工业界样本一般都大于30，像他们Facebook都是上Billion的样本，哪里还存在样本30的概念。因此，找组织工作一定用“实践”说话！

下一期将和同学们分享我到底是怎么找到那时这份组织工作的，两个没有背景的一般侨民怎么做才能进入大厂？

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