面试不是一场遭遇战

引言

Ethan第一次跳槽时,把工作总结搞成简历,丢到BOSS,面了几场,结果都很糟。复盘下来,发现面试过程临场发挥太多,把攻坚战打成了遭遇战。

那面试要如何准备?什么情况下跳槽?有哪些大数据组件问题高频出现?怎么做数仓项目介绍呢?这些问题我都一一探究过,现在整理分享出来,相信一定能对你有所启发。

为什么要跳槽?

出门工作的意义无非先求一个经济独立 ,钱是实现自由的手段。再求一个能力成长,希望技术、商业、沟通力、协调管理等等能力可以如臂使指。按这两个标准来评估,一个岗位给你的薪资如果远低于市场平均水平(例如-20%);或者翻翻自己做过的方案,现在想不到更高效的方法。那么你就可以考虑看机会了。

在职场上发展,理想状态是能找到和自己同频的管理者,大家一起合作把事情做起来,拿到好的绩效(more money)。俗称"嫡系",可惜嫡系的位子很少,大多数人还是要靠跳槽来获取更高回报。

面试是跳槽必经之路,是我们实现收益的能力基石,平时深耕专业面试能力才是王道。

面试的流程?

面试全流程大同小异。1)简历评估;2)技术面试(一二轮资深面)3)技术面试(二三轮总监面)4)HR面试。

1)技术面试一般40~60分钟。0)面试官宣布面试开始;1)候选人自我介绍。2~3min;2)面试官针对自我介绍中的技能环节、过往经历、展开问题。2~3min;3)候选人项目介绍。5min左右;4)面试官针对项目介绍中的项目背景、技术细节等展开问题。5min左右;5)面试官针对技术基础问题展开问题。3~5min;6)一道代码题目(数仓以SQL为主)20~30min;7)候选人反问。2~3min;8)面试官宣布面试结束;

候选人发挥的环节一定要注意把控时间。

2)所有面试环节都通过之后,会有定薪环节,HR小伙伴会收集流水、绩效、晋升等材料。接着双方约定入职时间,最后OFFER基本都以邮件形式发送到邮箱。这时候99%就算找到一份工作了。如果不幸命中1%概率被毁约,可以拿着offer邮件去劳动仲裁,申请赔偿。

3)最后是入职新公司,施展你的才华。但值得注意的是,试用期通过之后,就可以为新目标做准备了。尽可能在当前工作获得成长收益,在下一次面试中去体现,拿到更高回报!

面试怎么准备?

1)简历书写

一页纸!一页纸!一页纸!重要的事情说三遍。

第一部分基础信息(姓名、职业头像、年龄、工作地、期望岗位、教育经历、公司经历)占1/4篇幅左右。

第二部分项目经历(三段突出不同能力最佳)占1/2篇幅左右。

第三部分专业技能占1/5篇幅左右(分类分点)。

简历文档名称:候选人姓名+联系方式+期望岗位;

简历文档格式:PDF;

2)自我介绍

自我介绍是一个增进信任与拉近关系的环节,完全不用紧张,大部分时间面试官都在抓紧时间阅读你的简历。因此,大大方方的开口就好,给一个参考模板:

(打招呼,扯扯个人信息,把气氛搞随和)面试官您好!我是XXX。今年XX岁,已经工作XX年了。我来自辽宁省沈阳市,是一个阳光积极、超级热心的大男孩!

(开始逐步正经,介绍教育经历)我在21年从清华大学毕业,专业是计算机技术,获学士学位;毕业之后就加入了谷歌搜索,职位是大数据开发,主要负责谷歌3C产品推荐业务下面的增长、物流、搜索等主题的数据研发以及质量治理的工作。

(非常严肃,介绍自己的技能)我的技能方面。理解数据仓库的基本概念、掌握大数据ETL流程、熟练使用SQL、优化数据查询性能、具备数据建模能力、了解数据治理和安全、熟悉相关工具和技术。

(回归半正经,客套恭维一下)我的经历和技能和咱们这次招聘的岗位比较匹配,所以就投了我们这边。

3)项目介绍

一定要讲清楚项目目标、技术难点、解决方案。参考高频面试题-项目介绍篇

4)技术基础

主要是SQL笔试、大数据组件、数据建模、数据治理等几个方向。参考

面试能力怎么提升?

1)每次面试一定要复盘

有条件一定要录音,去发现自己在临场回答问题时,是否不流畅(过长的停顿),不自信(声音低弱),技术用词不准确,逻辑不通顺等情况。把问题都记录下来,重新整理更好的回答。通过背景、目标、行动、结果;概念、逻辑、案例;事前、事中、事后;宏观、中观、微观;优势、劣势、机会等等表达框架淬炼自己对于技术问题和工作经历的理解和表达。

2)面试过程及时收集反馈

通过反问面试官去了解自己能力的短板。参考反向面试!3个必问面试官的问题。接着针对短板做提升。

3)面试心态

快乐!有人专门花一个小时听你吹牛X,还不花钱!搞不好还能赚更多钱。多快乐呀!我们一定好好扯~

Ethan能帮你什么?

1)数仓面试宝典

总结了大数据仓库工程师岗位的一些必问问题答案,技术面的军工厂。

2)大厂数仓面试实录

互联网大厂数仓面试问题实录30+,一二三轮都有,你都能回答上的话,offer一定满满的。

预告

面试系列文到此告一段落。👏🏻

后面会继续更新大数据岗位日常工作中的问题方案、工具技巧等等。

大家希望先看什么内容,可以留言给Ethan,催更BUFF叠起来!例如:HiveUDF开发指南、Spark参数调优指南、数仓架构设计、大模型在数仓工作中的落地案例、指标命名规范实践等。

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