土木转Data Science求职，仅凭一个计划我顺利上岸亚麻

趁年轻，转码搬离食物链底端

我是土木博士，搞了7年研究，很多国家级的运输项目也曾参与其中，在行业内可谓小有发展。但同为Engineer，土木工程师却处在食物链的底层，20+工龄的老大哥薪资只有100K出头，再看Software Engineer、Data Scientist、Data Analyst，应届生轻轻松松150K。

再干20年还比不过一个进大厂的应届毕业生？趁着年轻貌美早点转Data Science成为我的心头草。谁能想到短短半年后，仅凭一份《数据科学求职1V1定制计划》，我就顺利上岸亚麻，成功脱离食物链底层！

起初我尝试过自学，毕竟曾用过C++开发模型、用R计算变量。但我研究的对象都是大自然，去Kaggle闯荡了一下，被劝退了：自学纯属浪费时间，毕竟每个人都有特定发光发热的领域。

四处求医之际，朋友向我推荐了直通硅谷。

出于职业病，我对这家机构进行了深度调研，发现居然有不少转码学员，地理信息科学、土木工程、环境科学、化学……正合我意，就预约了咨询。老师给我的第一感觉是专业，第二是实在。先是问我有没有编程基础，得到了肯定回答后，才为我详细规划了路线与动作。

我问：“要是没基础想转码呢？”

“嗯…我们的课程以求职为导向，没有编程基础跟不上。”他说，“我们会为这样的同学推荐一些免费自学的课程，而不是直接让他报课。这钱我们不能乱挣。”

好实（直）在（男）啊……瞬间被圈粉了。

“先深入了解面试大纲，再针对性准备。”

这是直播第一课老师说的，当时就有醍醐灌顶的感觉。单靠自己准备时如同一只没头苍蝇，以为光学知识点就足够，其实不然。

我这样的在职人士，时间算不上充裕，学东西追求快、精、准。从面试大纲开始准备求职，如同运用了数学上的反证法。

Data Manipulation、Programming、Big data tech等知识点，都是面试必考的，后来面试也真的都考了。回想一下，有种高考押题的感觉。

简历是最令我头疼的part。简历中的内容全是土木相关，还好课程中自带工业界项目，跟着老师做完之后，我把项目加进了简历，轻松解决了问题。

后来面亚麻的时候，还被面试官专门问了项目。我就挑简历上第一个项目讲，从用什么语言开始，怎么进行数据操纵、怎么进行模型预测、怎么进行可视化……因为是自己做的，叙述无比流畅，自然得到了好的反馈。

说回整体的简历，我自问英语没毛病，可土木与tech的简历居然连description的习惯都不一样，顾问老师每次帮我改简历都是一个接一个rephrase的批注。

就这样改了不知多少版，我只投了两个亚麻岗位，就收到了面试邀约。

我并不是一个正面的例子，这里提醒大家，还是要多多海投。

我也是懒，投中了就中了，面了就过了，从此开始摸鱼生涯……

Amazon Interview真的没什么可说的，二个字评价：“就这？”

BQ就没什么可说的了，直通硅谷老师曾专门用一节课讲解各个大厂的面试偏好，班主任也会提供各类资料，投中亚麻之后我就开始看BQ讲座、准备challenge和story，稳过。

技术面我遇到了一个略有一点奇葩的技术大佬，我要和他沟通，他跟我说no need。课上老师明明教了我们沟通技巧，即使他不领情，我也硬着头皮给他讲了我的思路和接下来要做的步骤（他也没说话）。

一小时的SQL题我半小时就写完了，他总算发话了，来了句“这是最后一次（面试）。”

嗯，offer来得太快，就像龙卷风。亚麻给我的薪资比前公司20+工龄大哥拿得都多！大哥对不起，但我再也不用为Engineer这个大团体垫底了！

想和还在挣扎上岸的朋友们说一句，转码并没有想象中那么难，找准方向与领路人，咱们也能站在食物链顶端。