2022 海內外資料科學DS/DA跨產業求職攻略、字節跳動(Bytedance)/幣安(Binance)面經

資料科學求職攻略(上)：求職動機、面試準備、履歷投遞建議

2021/10我開始為期3個月的資料科學求職之路( job-hunting)，最終很幸運拿到2個理想offer: 字節跳動Bytedance、幣安 Binance 的數據分析師(Data analyst) offer，2022/02我正式離開前東家(詳見畢業文)，到了職涯的下一站。

文章大綱

2021–2022這段後疫情期的求職經歷既特別、漫長又多變，也讓我個人對未來職涯的目標不斷優化。

感謝這一路上與我諮詢的朋友、前輩，讓我在選擇兩難時給我建議；感謝前東家2.5年的照顧，也感謝Medium上各位DS前輩的求職心得。

要感謝的人太多了，不如寫一篇求職攻略文，把這一路上遇到的問題、解方、掙扎、選擇給記錄下來，

讓這份感謝傳下去。

誰適合看這篇？

• 即將畢業求職的社會新鮮人
• Data 領域工作<5年的 junior analyst
• 想轉職加入資料科學 (DS) 領域的工作者

以下進入本文

面試成績單

• Bytedance Product data analyst (5 rounds) → offer get
• Binance data analyst (5 rounds)→ offer get

一、個人背景

我在履歷上放了些什麼？

A. 學經歷

• 台大國企所/線上自學量化分析、ML，NC State統計所交換一學期
• 國泰數數發 Data Analyst(DA) 2.5 YOE
• 負責商業提案、業務場景應用 (POC)、模型設計、模型自動化

B. 參與專案

• 0.5 year- 集團客戶分析專案
• 1 year- 顧客價值預測專案，含模型自動化
• 1 year- 客戶標籤專案，擔任PM帶領約4人小組

C. 其他經歷

• 台灣蝦皮競賽：Shopee “I’m the Best Coder Challenge” 2020- 亞軍
• Kaggle競賽：2020 Shopee Code League — Marketing Analytics- Top 2% among 350 teams

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二、離職原因

為何我決定離開國泰數數發？內部有什麼推力？外部又有什麼拉力？

在國泰數數發這2.5年其實我每年都有所成長，在前一篇文章中我提到我喜歡這裡的環境、文化、工作同事，但我也語帶保留，沒有提到在大公司工作的缺點、以及個人成長、視野的轉變。

以下分內部推力、外部拉力，共4點，說明我為何離開國泰數數發：

A. 內部推力：

1. 公司數據產品成熟，個人影響力小：

• 做為一個內部數據顧問，工作最大的成就感來自於「讓數據發揮價值、業務單位買單」
• 大約在2021年中時，我曾發一篇Linkedin文章「最低的水果摘完了？」文中提到我在執行專案時，發現公司數據產品多到已經讓業務單位開始困惑。因為數據產品成熟、多元，大家看到新產品時東西不再是：「哇，數據好厲害」，而是：「這個標籤跟那個模型差在哪裡？」

這讓我開始思考：

在Data能發揮的價值是否已經到了高原期？我應該鑽研更深入的演算法技能？或是到其他倚數據維生的產業？這是第一次思考轉職的時間點。

2. 大公司薪資成長穩但慢：

• 2019，大約3年前入職時，數據科學雖然很新潮、很性感，但薪資比起其他MBA畢業工作–很不性感，尤其是junior的數據分析師
• 面對薪資落差，那時我仍然堅定的選擇時下最性感data science技術職，加入數數發做Data。但同時我也給自己設下停損點：「3年內必須達到金融業MA水準的年薪」(因為同儕多選擇進入高薪MA職位)

雖然每年都有調薪，但距離3年前給自己的停損點仍有一步之遙，因此我決定到其他產業 (承原因1.) 試看看有沒有更高的薪資機會，來兌現我3年前給自己的承諾

B. 外部拉力：

3. 疫情期間體驗WFH，開始追求遠距工作：

• 2021 台灣Covid-19疫情爆發，我們公司也開始分流居家辦公，我非常喜歡、適應WFH的生活，甚至連螢幕、工學椅都買好，可謂WFH的大使
• WFH能讓我更彈性的安排一天，能讓我自由的選擇的工作時間、地點，自我管理任務，這是一種公司對你的信任，讓我感到很自在

隨著2021年末疫情趨緩，部分公司(包含我)開始回到辦公室工作，但我看到仍有部分公司選擇持續遠端辦公，這讓我開始尋找能WFH的崗位。我相信WFH是未來趨勢，只要工作內容 WFH 能達成，就應該尊重員工意願。

4. 追逐時下潮流Crypto,Blockchain，找到一席之地：

• 2021年末加密浪潮興起、各種NFT discord社群興起，隨著臉書改名Meta，我甚至也入手了第一個PFP(Profile picture)，上班聽著「寶博朋友說」Podcast，看著各個NFT/Crypto致富的少年、我心態開始浮躁，總想著是否應該投入更多時間在這個新興產業？
• 我想起當初加入數數發data team也是這個「逐浪心態」，當年紅的是data science，今夯的是blockchain, crypto，我相信「在風口上豬也會飛」，於是我便在這個領域涉入更深，並且找到許多Datat x Crypto的職位

事後來看，當時的浮躁確實是中了FOMO(Fear of missing out)的心態，但這也幫助我面試加密貨幣公司時，比起其他求職者有更強烈的求職動機。

小結：

離職原因、轉職動機一定要花時間好好消化、思考，真心地問自己，因為接下來的轉職之路上，不僅對方面試官會問、自己的主管也會問、周遭的親朋好友也會問，這一路上我被問了不下百遍。

準備好這個問題，就能根據不同人，選擇「優雅不傷和氣」的方式回答。

三、求職準備-(6個月佳)

求職準備期可以拉得非常長，我大概是2021(工作滿兩年)年中就有意識到要準備更新履歷，然後開始思考：「假如半年後要面試，我能端出什麼菜？」

1. 設定目標：

• 設定這次轉職的目標，包括是產業、職位、薪資，如前面離職原因提到的推力拉力，其實就奠定了我要換「產業」的這個目標
• 設定目標能讓你有效率的篩選目標職缺JD、並且在HR關展現足夠動機

2. 認清阻礙：

• 設定完目標後，就是要釐清目標與現實的阻礙
• 我在準備初期就有涉獵幾個目標產業的資料分析師JD，發現沒有報表(Tableau)產出、缺少網路科技的經驗可能是我的短版，及早認清自己的在面試時可能會被Challenge的點加以準備
• 我也是這在這階段發現大部分的DS職位也會要求筆試，因此在這個階段就開始每周規律的刷Leetcode(Python)、Hackerrank(SQL)

3. 履歷迭代：

• 根據目標與阻礙之間的隔閡，修飾自己的履歷更”to the point”
• 修飾方法包括上線上課程、做Side project，但最快的方法還是仔細檢視過去的工作有經歷進行修飾、加以關聯
• 這裡會說迭代，是因為履歷真的要有修改10+遍的打算，給老師、給專家修改。有時候看到新的職位JD趨勢，也會回過頭來修飾自己履歷

四、求職管道

有了求職目標、準備，再來就是選擇正確、有效的求職管道，這對於DS/DA這類新興崗位尤其重要

這次轉職我大量倚賴Linkedin，我記得3年前使用時台灣還沒什麼職缺，但近年Linkedin在台灣的普及度有感上升，非常建議大家申請一個Linkedin帳號。

這邊也跟大家分享4個Linkedin的幾個不容錯過的求職技巧：

1. Linkedin-job search：

• 最基本的填上職位、公司就可以開始搜尋，要注意大部分DS的職位JD都是英文
• 我會開啟專屬推播通知：”Taipei&Data analyst”，讓新職位出現的時候能提醒自己查閱，了解最新的職位趨勢

2. Linkedin-Premium：

用Linkedin後的通常會碰到一個問題：「該花錢買它的Premium service嗎？」準確來說不花錢也能用Linkedin找到工作。但個人有花錢購買Premium 3個月，並發覺有2個好處：

• 能讓你更有機會被recuiter看見，同時透過投遞者優勢分析，能找到自己特別有利基點的職位
• 每個月在付費會讓你「更主動」的去善用Linkedin功能、更有壓力的投遞履歷→ 如果說job hunting是場長跑馬拉松，那麼能維持「積極心態」的投資一定划算

3. Linkedin-內推：

在Linkedin上多connect陌生人，甚至可以到夢想公司的頁面follow，並搜尋員工直接寫信詢問是否有內推機會，同時Linkedin也會讓相關產業文章更常在你的動態牆上曝光

4. Linkedin-Headhunter：

• 有句話說「Linkedin是Head hunter的社交平台」→我非常同意。自從我在Linkedin上更新個人近況後，每週都會有新的獵頭私訊我職缺 — 這非常適合佛系求職者
• 早期我也是抱著看看市場行情的心態，有接觸到幾個hunter，我認同hunter能省去找工作的麻煩，並且在面試前提供一些tips，面試完後關心你，讓你有種「面試戰友」的感覺

但也要注意：許多hunter手上的職位多是同行、競業，或是抽傭高的職位，有時候不見得是你的求職目標。此外，data職位有一些domain/ skills 他們不一定理解，很多時候還要反過來教育hunter。因此找到一個理解你的分析能力、職涯目標的hunter很重要

5. 104人力銀行：

• 第一輪面試我沒有使用104投遞，但現在104上資料分析的職位也不少，很多外商公司也在上面招人

履歷投遞小技巧 (tips)

我在2021–2022這段3個月的求職期有兩輪面試，這裡所謂的一輪，其實是同時間、與多間不同公司的面試類似職位，會想分輪進行有以下3個優點：

A. 統一準備筆試：

• 可以專心準備筆試，我這一輪幾乎在2週內就完成大部分的SQL/Python筆試

B. 面試階段同步：

• 筆試、HR、主管面試階段同步，不會有的職位都已經面完了，另一個才剛拿到offer
• 我在每次面試完都會小小跟HR催促：「因為另一間已經到final round了，但我對這個職位很有興趣，希望能進行的快一點」如果面試表現好，HR一般都會加速安排，這樣便能確保面試階段同步

C. Compete offer：

• 最終若有2間以上的offer，在轉職加薪時有更高的談判籌碼，談判薪資這點我會在最後一篇文章詳細說明。

小結

這一段海投履歷的過程非常辛苦，一來是無聲卡讓人很氣餒，一來是是面對海量不認識的公司、職位不知從何下手。

因此我認為三、「設定轉職目標」非常重要。除了能讓自己有動力持續長跑這段求職期，並且能「有原則的快速篩掉不適合的職位」，就跟我當初找第一份工作時一樣。

我最後透過Linkedin-job search得到與上海字節跳動(Bytedance)的面試，之後又在Linkedin動態牆上碰巧看到幣安(Binance)有員工分享近期team內部職缺，私訊聯絡後透過 Linkedin-內推成功。第一輪面試就是在這兩間公司同步進行。

以上是我的2021–2022海內外資料科學DS/DA求職攻略(上)-轉職動機、求職準備、履歷投遞建議，希望能幫助到近期/未來準備Job hunting的人。

接下來我會資料科學求職攻略(下)-DA面試準備、內容與應答，分享這兩間科技巨頭的面試過程。

資料科學求職攻略(下)-DA面試準備、內容與應答(Bytedance/Binance)

上一段文章我講述了2021–2022這波求職初期的轉職動機、求職準備、履歷投遞。接下來我將分享如何拿到兩間科技巨頭offer，包面試前、中、後的一些技巧與心得。

五、面試前準備

A. 職位JD(Job Description)了解

在這一波履歷投遞中，我發現DA的職位可以大致分兩類：

1. 純粹SQL拉數據、做Dashboard的DA：是產品端很常見的分析師
2. 需要做模型、Project-based的DA：偏向輔助業務決策的數據顧問

雖然這兩種職位的JD不相同，但如果沒有特別偏好、DA經驗<3年，那麼其實可以試著兩者同時準備(只要會寫SQL、Python）；倘若你有明確轉職目標(呈上一集)，那麼了解市場現有的JD也能讓你快速過篩不適合的職位。

面試前我會根據不同的JD，tune自己的自我介紹內容，看是要著重在模型分析經驗，還是專案管理經驗。

針對比較技術的DS職位，我也會臨時抱佛腳一下(e.g. SQL筆試寶典、ML/DL面經、一畝三分地….等，電子報讀者可以直接私訊跟我要)

B. 公司業務準備：

在面試一間公司前，有一件很基本、但許多求職者經常忽略的事情：使用該公司的產品。

這是一個極其簡單卻有影響力的基本功，用得好可以讓面試官知道你有做功課，用得妙的話可以面談時直接用公司業務場景舉例，讓面試官印象深刻。

在這次求職過程中，我每面試一間新公司，都會有以下幾個步驟：

1. 看最新的公司新聞、或走訪公司官網
2. 如果是軟體公司，直接下載app、申辦會員
3. 看科技報告了解商業模式、競爭對手(e.g. 科技島讀)
4. 搜尋YouTube、Podcast查看公司近期訪談

有了上述的事前了解，能豐富面試過程中的話題、討論深度，也能從中準備有料的問題問面試官，讓整個面試如虎添翼。

C. 自我介紹準備

自我介紹在每間公司、每輪面試都是必問題，因此有一個萬用的自我介紹模板很重要。

這邊跟大家介紹我的自我介紹模板：它是由3個S組成(Success)、(Strength)、(Situation)

1. Success：在自我介紹的開頭，列出幾個重要的成功事蹟，創造正面的印象點，也做球給面試官追問
2. Strength：強調自己的個人強項、優勢融合在自我介紹中。
3. Situation：說明自己想追求的熱情、下一個工作想達成的目標

以下舉例：

Success: I specialized in leveraging…., I have built… and help…
Strength: My real strength is my ability to understand….
Situation: What I am looking for is a company that I can…

這個模板我屢試不爽，能夠在2分鐘內快速的讓面試官留下深刻的正面印象，自我介紹也請務必熟記。

六、面試策略

A. 遠端面試 set-up

2021-2022求職過程由於疫情，95%的面試都是遠端視訊，而隨著近期台灣疫情爆發，我相信接下來還是有非常高的機率會遇到遠端面試，在這邊分享我的遠端面試set-up技巧。

面試筆記：

我會把視訊視窗縮到最小（但還是會看得到面試官表情），開啟Notion記錄，我會記錄面試過程包括：

1. 事前準備：把所有事前準備公司業務了解、自我介紹模板、STAR模板(後續介紹)、準備要問的問題寫在筆記上
2. 面試當下：記錄公司問了哪些問題、特別是哪些自己答得不好的問題，還有一點是：記下面試官名字，未來很有可能會派上用場、幫你加分
3. 面試結束：統整自己的回答，並修正好一個更好的版本，以便下次被問到時能拿出來使用 → 變成下一次面試筆記的事前準備

上述三點我幾乎每輪面試都做好做滿，相信我，這是值得的投資。

我認為遠端面試這對於內向者 (introvert) 如我是一大優勢，除了在鏡頭後面的熟悉環境有更大的安全感、能更穩定的回答之外，也能透過這個筆記set-up創造優勢。

經過20+場遠端面試，我的感想是:

Remote interviews favor the well-prepared.

你會發現這個面試筆記慢慢迭代成你的專屬面試攻略，未來任何面試都能信手捻來。

B. Binance/Bytedance data analyst必備問題面經

首先分享幾個我遇到幾個這一輪面試遇到印象深刻的問題：

1. General Question：幾乎每輪面試都會問到

1. 自我介紹？
2. 為何離開前公司？
3. 在這份工作執行過的專案？
4. 最快on board日期？

2. ByteDance- Product data analyst 

1. 專案管理上最重要的3個技能？
2. 專案可能會因為什麼原因拖延？
3. 個人3–5年內的職涯目標是什麼？
4. 為了達成這個職涯目標，你會提升哪些方面的技能？
5. 為什麼選擇抖音互連網公司？

3. Binance- Data analyst

1. 請詳細說明一個你經手的技術專案？
2. 是否曾使用ML技術進行資料篩選、feature engineering?
3. 在前一個專案為什麼選擇lightgbm模型？
4. 你會如何評判一個模型上線後成效有比以往好？
5. 業務單位質疑模型成效時，會怎麼回應反饋？
6. 你對區塊鏈的看法？為什麼選擇Binance？(英文回答)

有部分問題，可以用攻略文(上)中提到的離職原因解釋，有些則很吃當下的反應，這邊我介紹一個STAR問答小技巧，讓你能事前準備一些好模板應答。

C. 經典面試應答技巧

STAR經典應答技巧，就是將你的回覆包裝成

1. S＝情境（Situation)： 你在什麼樣的情況下？面臨什麼問題？遇到什麼樣人、事衝突？
2. T＝任務（Task)：在上述情況下，需要完成什麼樣的任務？
3. A＝行動 （Action)：你採取了什麼行動來解決問題？
4. R＝結果（Result)：最終得到了什麼樣的成果？給組織、客戶帶來什麼樣的好處？

在面試前我會為我在自我介紹中提到的「Success(成功事蹟)」— 通常是某個落地專案— 透過上述STAR量身打造。

如果在面試時被問到Behavioral Questions，我會找機會透過事先準備STAR模板置入內容，便能有條理的回答，一來能讓面試官信服這段經歷的虛實，一來也能提升面試當下的信心。

C. 你有沒有什麼問題想問？

每輪面試面試官都會留一點時間給你詢問，這是非常重要的環節，因為：

1. 你可以為剛剛面試過程的失誤彌補
2. 你可以現對公司的高度熱忱、興趣
3. 你可以更了解自己適不適合這份工作

幾乎每輪面試我每個都問好問滿，那要如何有怎麼多問題在這邊提問呢？當然是要事前準備

可以問公司什麼問題？網路上有很多建議、清單，我前述文章2.B面試前準備也提到可以看最新的公司新聞、或走訪公司官網、實際體驗服務、APP，把好奇的地方記錄下來作為問題。

我這邊也提供一個自己備在手邊的問答模板如下：

1. 這個崗位的一天會是怎麼樣子？
2. 這個職位的reportline
3. 我的職位，在公司不同階段扮演什麼樣的角色？短中長期的任務為何？
4. 我在這個職位會遇到的挑戰(很容易被反問，但如果準備好答案可以為自己加分)
5. 這個職位的成就感來自哪裡？
6. 這個職位重視什麼樣的個人特質？
7. 你覺得這間公司的管理文化如何？
8. 你對這間公司未來的看法？

<Bonus> 情境發想題

DS/DA職位面試經常遇到資料情境發想題，目的是測試分析師用資料解決問題的思考維度，以下分享2個我覺得很有意思問題：

1. 如果你是一間煙草公司，有一件醫學中心證實抽菸會提高死亡率，導致你的公司銷量大減，身為分析師你會蒐集什麼樣子的資料來挽回/提高本公司的銷售？
2. 如果你是家樂福的資料科學顧問，有天經理要求你預測每天各類商品的進貨量，你會想要蒐集哪些面向資料？

上述問題很考驗Business sense，如果真的要說怎麼準備，我覺得可以：

1. 簡單版：從經濟學供需法則、分兩個維度拆解，思考雙邊各會遇到什麼問題、需要什麼資料？

2. 複雜版：用Porter五力分析拆解，從每一方角色提出一個可能會如何解決這個問題、需要什麼資料？

更詳細的面試應答我未來會整理成Notion頁面給有興趣的電子報訂戶參考。

七、總結

Bytedance (5輪)：

1. SQL技術關 (難度大約到hacker rank medium) 
2. team lead
3. 部門主管(全英文) 
4. on-site技術關(全英文) 
5. HR offer negotiation/offer got

Binance (5輪)：

1. PM1
2. PM2
3. 主管1
4. 主管2 (全英文) 
5. HR offer negotiation/ offer got

經過多輪的面試，最終我很幸運的拿到兩個科技巨頭的offer，但重頭戲還在後頭。

這兩個都是我當時夢寐以求的職位，我當時真的絞盡腦汁、向周邊相關產業親友請益，遲遲無法做出決定。

《2021–2022 海內外資料科學DS/DA求職攻略(下)- Offer選擇、HR談薪技巧、求職攻略總結》這一篇限定給電子報的讀者，想知道我是透過什麼模板做出最後選擇、我是如何Compete offer的朋友，可以到合作服務與我洽談1:1諮詢、或是單筆購買《自由宣言》典藏電子報。

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