在美求职如何上岸CVS数据科学？

在数字化浪潮席卷全球的当下，信息系统硕士学位成为众多学子投身科技与商业领域的热门选择。这个专业聚焦于信息系统的设计、开发、管理和运用，融合了信息技术、管理科学和数据分析等多学科知识，为毕业生打开了通往多元职业道路的大门。

而数据科学家岗位，作为大数据时代的 “香饽饽”，备受瞩目。它要求从业者具备扎实的数学、统计学基础，熟练掌握编程和数据分析技能，还要有敏锐的商业洞察力，能够从海量数据中挖掘价值，为企业决策提供有力支持。

最近，我们邀请了机构求职导师Hannah，分享了她从CMU信息系统硕士毕业后，成功进入美国最大零售药企CVS Health担任数据科学家的宝贵经历。

求职历程：明确目标，积极行动

Hannah介绍，她在研究生最后一个学期开学两三周就开始找全职工作，整个求职过程持续了四五个月，拿到 CVS的offer时，已经毕业一个月了。在此期间，她还曾收到过另一家公司的 offer，但因不太符合预期，选择继续求职。

对于即将读硕士的同学，Hannah建议，如果想找暑期实习，最好在第一个学期末或第二个学期初就开始准备；毕业后的全职工作，则要在毕业前那个学期刚开学就着手寻找，拉长时间线，准备也能更充分。

在求职材料准备上，Hannah平均每天至少花2~3个小时，给自己定的目标是每天投20~30个简历。由于部分岗位需要求职信，她还得根据岗位要求进行修改，此外，还要和同学一起模拟面试、准备简历，时间基本都花在这些事情上。

谈及求职定位，Hannah表示，她通过本科和硕士的学习，明确自己不太喜欢纯算法工作。数据科学专业毕业求职方向大概有数据科学家（DS）、数据分析师（DA）、研究科学家、机器学习工程师这四类。考虑到自身学历和兴趣，她主要投递DS和DA岗位。她还提到，CMU的同学们求职方向比较多样，除了DS和DA，很多人会投机器学习工程师（MLE）岗位，还有部分同学选择转码做软件工程师（SDE）。

01求职时间线

最后一学期开跑：硕士最后3周开始求职，持续4-5个月，投递1500+简历，最终通过学校招聘会和同学内推上岸。
暑期实习定胜负：建议第一学期末开始找实习，利用实习转正机会降低全职求职压力。
海投是王道：每天投20-30份简历，基数决定成功率，1500份投递中仅8-9个面试机会。

02岗位选择

数据科学家（DS）：需平衡技术与商业思维，适合擅长沟通、逻辑清晰的求职者。
数据分析师（DA）：偏业务分析，门槛相对较低，适合转专业或新手。
传统行业更稳：医疗、零售领域（如CVS）受经济波动影响小，适合追求稳定发展的同学。

求职渠道：多管齐下，各有优劣

Hannah 分享了常见的三种求职渠道：学校资源、networking（人脉关系）和海投。除了学校招聘会，她还通过学校专门的求职网站handshake投递简历，收获了不少面试机会。

在networking方面，Hannah积极在领英上联系学长老师，希望得到内推机会。让她印象深刻的是，在一次小组项目中，她和同学合作愉快，后来这位同学先拿到CVS的offer，便将她的简历推荐给了公司，助力她也拿到了offer。她强调，要认真对待每一个项目，说不定同学就会带来意想不到的机会。

至于海投，Hannah可谓经验丰富，她总共投了1500多份简历，主要通过领英、indeed和学校的求职网站。不过，海投的回复率较低，1500多份简历只收到八九个面试邀请。她建议大家扩大投递基数，同时结合networking，争取将简历直接递到HR或面试官手中。

Hannah认为CMU的硕士项目对她求职帮助很大。课程设置涵盖了DS所需的各种硬性技能，像SQL、Python、机器学习、自然语言处理等。而且学校选课灵活，即使是信息系统管理相关项目的学生，也能根据兴趣选择其他学院的课程。此外，课程中的期末项目还能写进简历，丰富求职经历。

在学校资源利用方面，Hannah积极参加学校春秋季的招聘会，她就是在春季招聘会上拿到了暑期实习offer。她还称赞学校的求职服务，学院会安排老师指导学生修改简历，学生有问题随时能找老师沟通。对于没找到实习的同学，学校还会分配周边或校内的实习资源。

面试准备：针对性练习，巧妙应对难题

面试准备至关重要。Hannah建议，要把简历上的经历用STAR法则梳理成小故事，这样在回答面试官问题时更有条理。

面试中，行为面试的问题往往比较棘手，比如被问到自身缺点。Hannah分享了自己的回答思路：先坦诚说出不太严重的缺点，像自己不太会拒绝别人，导致工作量过大，然后重点讲述自己是如何解决这个问题的，比如学会合理安排时间、学会拒绝等。

对于技术面试，Hannah推荐了两个对 DS 求职很有帮助的网站：interview query和Strata Scratch。这两个网站不仅有编程练习、案例面试，还能找到老师进行模拟面试，以及专业知识总结。如果是想求职MLE岗位，可以用LeetCode刷算法题。

01硬技能

编程工具：Python、SQL是刚需，机器学习基础需扎实，推荐LeetCode、Interview Query刷题。
行业知识：医疗领域需了解健康数据分析，传统行业看重业务逻辑拆解能力。

02软实力

商业思维（Product Sense）：能将业务问题转化为数据解决方案，面试中高频考点。
沟通能力：需与产品经理、工程师跨部门协作，清晰表达需求是关键。

行业洞察：传统与新兴领域并存

在谈到数据科学行业现状时，Hannah表示，零售药企这类传统行业在经济不稳定时期相对科技公司更稳定，但从就业发展角度看，科技公司可能更具优势。她建议同学们根据自身需求和职业规划选择投递方向。传统行业如金融、零售药企、生物药企等，以及新兴的新能源领域，都有不少数据相关岗位面向应届生招聘。不过，在投递时要考虑公司规模和移民政策，大公司在这方面通常更有保障。

Hannah 还提到，现在数据科学岗位竞争激烈，虽然博士学位在某些岗位上有优势，但对于大部分传统行业的数据科学工作，硕士学位足够。同学们毕业后要明确自己的职业路线，是走产品方向还是业务方向。如果对编程感兴趣，转码也是个可行的选择。

对于一些结合行业的专业，如health data science，Hannah认为这类专业对进入医疗相关企业从事数据科学工作很有帮助，像CVS就会招聘相关专业的硕士。此外，AI在数据科学工作中的应用越来越广泛，Hannah所在的CVS会用AI进行代码检查、辅助生成代码等，公司也发布了很多与AI相关的岗位。

01稳定性VS发展性