Data Engineer北美求职遇困：不会运用STAR原则表明project的Results！

恶补interview技能，从……开始

由于隐私保护，我没见过导师H的面，但她真的非常用心。

我俩第一堂课就做了qualification check，她觉得我的背景、简历、实力都足够过关。时间紧迫，她建议我们通过反复Mock来查缺补漏，这样会更加高效。

但我们也并非就此放弃练习，导师针对我的coding情况，为我留了很多homework和research，每堂课都要检查。

这之前我并没有什么面试经历，最欠缺的也是这部分。之前也和同学互Mock过，同导师1v1上课后才知道，自己准备的就是小打小闹。

基础的self introduction和What interests you about our company and this position后，导师问了一些常规BQ，比如最大的挑战之类，倒是可以勉强应付，凑一些小故事上去。

到了follow up的部分我就傻眼了：导师问了XGBoost 和LightGBM的区别、ROC和AUC的定义、回归分析的假设……我明明简历里写过，一时却答不上来。

Feedback时，导师让我简历里最好不要放太多model和algorithm，面试容易给自己挖坑；她还说我的简历看起来很好，但讲述的时候漏掉了STAR里的R。

导师向我传授了很多“面试官的角度需要什么”，这些都是我自己想破脑袋也想不到的：

• One page上的东西都是清晰可见的，不用多说。面试官想听的是project中具体的量化结果，以及“what is the final impact to the company”。而我之前觉着只要说自己用过什么model就好；
• 不要先想Story再往自己的project上靠，而是通过project拓展story，毕竟要达到的目的还是表述你的project成绩；
• 面试官都很忙，且现在是线上面试，最重要的环节是“让面试官记住你”。面试官面试后都会给Resume加一个tag，所以需要讲的东西不可泛泛，让别人知道这是你独有的，提到它也会先想到你……

于是我按照导师的方法，重新修改了一些简历细节，将原来的story通通推翻重新准备，还“编造”了很多personal的特征。

面金融公司，就说我的父母都搞金融，耳濡目染下对这一行很感兴趣，夸夸这行的好，表现自己多么想要融入（导师开玩笑会给Resume加一个#金融世家#的tag）等等。

面我后来拿OFFER的这家医疗公司我也如法炮制，不知道面试官给没给我加#医疗世家#的tag，但总归飞速地拿了OFFER，导师教的每一个方法都功不可没！

我们上课的过程中，她会指出哪些是面试官会着重提问的重点，我每每都要记下来，课后还要反复练习，对着镜子练public speaking。

这样集中地冲刺练习下，我总算放开了许多，也自如了许多，终于有信心面对真实面试了。下面就说下我的时间线~