在如今这个数据驱动的时代，数据科学专业无疑站在了时代的风口浪尖。对于许多怀揣梦想的留学生而言，赴美攻读数据科学专业，进而在美国就业，似乎是一条充满机遇的职业发展之路。但这条路上实则布满了挑战，从专业选择的纠结，到求职过程中的激烈竞争，每一步都需要精心规划与全力以赴。
最近，我们邀请了机构求职导师Will，分享她哥大数据科学毕业后上岸Capital One Date Scientist的经历。
从“码农”到数据科学家的转型
Will本科就读于美国TOP50美东一所大学，主修计算机科学和运筹学，本科课程培养了她的技术实践能力和工程导向思维。之后，她在哥伦比亚大学数据科学项目攻读硕士学位。选择数据科学专业，是因为Will对用数据获取洞察、解决实际问题有着浓厚兴趣。她发现数据科学作为CS的分支，强调数据驱动的决策能力，融合了商业、统计学、计算机科学和数学等多学科知识，与自己的职业规划和兴趣高度契合。
她坦言，转向数据科学的契机源于对“用数据解决实际问题”的热情：“数据科学融合了统计学、编程和商业思维，能通过数据驱动决策，这比单纯开发系统更有吸引力。”
Will的转型难点在于需补足统计学与建模知识，同时平衡技术实现与业务落地的能力。她建议跨专业同学优先掌握SQL、Python，并积累实际项目经验。
求职策略
时间线+简历优化+面试技巧
Capital One是一家金融服务公司，在信用卡和零售银行板块规模较大。它在金融行业中较早引入机器学习、推荐系统和云计算等数据相关技术，常被视为金融科技公司。Will曾在其零售银行部门担任数据科学家，主要职责包括设计和实施机器学习算法、分析数据、与产品经理沟通发现问题、与工程团队协作将模型投入生产系统，以及评估和维护模型的线上性能。
Will能获得Capital One的return offer，得益于在实习项目中的出色表现。她认为，实习期间参与的真实业务项目的完成度是关键，同时，独立推进项目、快速上手、主动沟通、团队协作以及展现长期发展潜力和学习热情也非常重要。
在Capital One工作4年后，Will跳槽到一家科技公司。她表示，虽然在金融公司能接触到用数据驱动决策的工作，但为了挑战自我，接触更前沿的技术问题，她选择进入科技行业。跳槽前，她梳理了过去的经历，补强技术短板，拓展人脉和信息，为跳槽做了充分准备。
Will建议同学们尽早规划求职。对于硕士项目，9-10月最晚要开始了解感兴趣的行业和职业方向，寒假和第二学期初期可以修改优化简历、准备面试。1月份很多公司开始招聘暑期实习，校招高峰期在1-4月。不同阶段的时间分配也有所不同，求职定位大概1-2周，简历和求职材料准备1-2周，每天1-2小时；申请阶段1-3个月，每天1-2小时；面试准备1-2个月，每天3-4小时。
Will的求职时间线紧凑且高效，核心策略如下：
- 研一秋季（9-10月）：明确职业方向，参加学校招聘会，锁定目标行业（金融、科技）。
- 研一寒假（12-1月）：打磨简历，针对不同岗位定制3-4个版本，突出机器学习、统计学、项目成果等关键词。
- 研二春季（1-4月）：密集投递，每天花3-4小时刷LeetCode、模拟面试，最终斩获Capital One全职Offer。
求职技巧与面试建议
01岗位定位与学历要求
数据科学、数据工程、机器学习工程师、软件开发等岗位对学历要求相对灵活，计算机科学或数据科学相关领域的学历都有一定的接受度。同学们应根据自身兴趣和专业能力，如对统计学、机器学习和建模的兴趣及过往经验，来选择适合自己的岗位方向。
02线上证书的作用
线上证书对求职有一定帮助，可以作为简历加分项，补充知识盲点，展示学习态度和行业兴趣。但它不是求职的决定性因素，实际的编程能力、统计学基础、建模经验和项目经验更为重要。
03求职渠道与简历技巧
求职渠道包括学校资源、networking内推和海投。学校的招聘会和info session能让学生与招聘团队面对面交流，校友网络也能提供职业建议和经验分享。
海投虽然成功率较低，但精准定位、研究公司背景和岗位要求、针对性调整简历可以提高成功率。而内推的成功率相对较高，建议同学们积极通过networking获取内推机会。在简历定制化方面，要根据职位描述分析关键技能和职责，突出相关项目经验和技能，后期可准备多个版本的简历，并根据具体职位微调。
04面试经验与应对策略
面试中，技术面试一般不会有太多意外情况，而行为面试可能会出现意想不到的问题。Will分享了自己在面试中遇到的难题，提醒大家要了解公司文化，对可能被问到的问题有充分预期。面试是提升自我的机会，即使失败也能发现自身问题。保持良好心态，有条理地准备面试知识点，对于数据科学面试来说，过程比结果更重要。
简历Tips
校招时，HR平均10秒扫一眼简历。突出与岗位匹配的技能，比如Fintech公司看重风控模型经验，Tech公司则关注算法落地能力。
金融VS科技，数据科学岗差异解析
数据科学在科技和金融行业应用广泛，这两个行业数据丰富，对数据驱动决策依赖度高。金融公司合规要求严格，工作节奏相对稳健，团队协作要求高；科技公司业务迭代快，对个人工作节奏和快速响应市场变化的能力要求较高。此外，零售、健康等行业的数据科学岗位也在增加，但会受到经济周期影响。跨学科背景的同学在求职时既有优势，也可能面临公司对其通用数据科学能力的质疑，需要通过展现专业能力来克服。
国内数据科学行业发展迅速，阿里、腾讯、字节等公司对数据科学家需求大。与美国相比，美国科技公司更注重基础技术研发，中国公司更专注于产品应用；美国公司强调创新和灵活性，中国公司注重快速执行和团队合作，国内工作生活平衡可能稍差，但市场需求大，发展天花板高，海外求学经历在国内也会受到一定程度的重视。
在日常工作中，AI 已成为重要的辅助工具，能提高工作效率。但在招聘方面，公司不太希望看到面试者使用 AI 作弊，因此会更加注重对经历的挖掘，面试者需要更深入地挖掘项目闪光点，清晰描述项目经历。
不同公司数据科学entry level岗位薪资有所差异。非科技公司一般在12万-15万左右，没有股份；科技公司会在此基础上多20%左右，以股票形式发放。此外，大多数公司会有bonus，金融公司的bonus尤其高。
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