2021年找工作总结：进咨询行业做 Data Scientist

上次找工作是2019年上半年临近毕业的时候，总结写在了这里。时隔快两年，在疫情影响下的2021年重新找工作，最近刚拿到 offer. 找工作心得总结如下。

本人背景： 工科背景，学的并非 ECE / CS / Statistics 这样容易找工作的专业；本科之后就没有实习过；约等于没有工作经验；有几个项目经验，是 PhD 时期做的偏理论的研究，没有工业应用，工业界无人在意；没有 master degree in data science / data analytics 或者 Data Science bootcamp 经历。

背景普通如我，历经艰难险阻，终于在 data scientist 卷得不成样子的2021年，找到了 data scientist 工作。

一个对比是，两年前我投 data scientist / data engineer 还有不少面试拿，今年的 data scientist 岗位拿到的面试特别少，只拿到了一个。大概是全世界的人都在转 data scientist, HR 面纯 Statistics / CS / data science / data analytics 背景的都面不过来吧。

（插播一句，如果你是在考虑 转 data scientist 还是 转码，建议转码。）

找工作情况： 3月初开始找工作，5月底拿到第一个 offer 就接了。历时3个月。

一共申请了68份工作，其中60个是海投的，8个找了内推。5家给了面试，结果分别是：两轮挂，首轮挂，四轮挂，五轮拿到offer，还有最后一家HR忘了给我安排后续面试然后我也不想面了。

内推的几家都没有给我面试。个人感觉，内推没什么用，除非推荐人是 manager 及以上的、跟申请的组有直接关联的。

申请的工作中，我是 data scientist 与自己本专业的对口职位都有申请。一开始全部申请的 data scientist 但是杳无音信，后面调整策略，加入自己本专业对口的传统岗位，这才陆续有了面试。给了面试的5家公司中，有4家的岗位是我本专业的对口职位，只有一家的职位是 data scientist.

新发现： 之前找 data scientist 基本都是找的 tech 行业，也一直期待去 tech 公司。这次找工作过程中发现咨询行业很不错。

我一共面试了两家咨询公司，一家小的，一家大一些的。

小的咨询公司的面试流程很特别，连职位描述都还没看见，先做了一轮性格测评，之后HR打电话来，发了个链接，又做了一套 critical thinking 测试题，然后招聘团队才开始看简历材料。之前没见过这种招聘形式。（Critical thinking 测试题还挺有意思的，叫 Watson-Glaser test，大家有兴趣的可以找来做做看。）面试到了第三轮才知道为什么他们没有 job description ——他们也不知道接下来有什么项目，他们是要等项目来了之后再分配人去做。这家小咨询公司做的是我的本专业相关的咨询工作。我走到了第四轮，最后被拒是因为他们想招我的专业下面另一个细分方向的人，而我的相关经验不够丰富。虽然没拿到offer, 但是这次经历让我了解到了咨询公司吸引人的地方：项目丰富，不会无聊；能看到 impact, 有成就感；能学到很多新技能，个人成长会很快。

大一些的咨询公司的面试流程就规范了很多。有 HR screening, technical interview, critical thinking case study interview, presentation, behavioral interview 这几轮。也正是因为这家咨询公司大一些，才会有 advanced analytics consulting 这种部门，才有 data scientist 岗位。

拿到后者的offer 之后我也就没再往更大的咨询公司投简历了。如果我工作一段时间之后发现咨询公司很适合我，我可能就去试试 MBB 吧。（MBB：Big Three, 三大咨询公司。McKinsey 麦肯锡，BCG 波士顿咨询公司，Bain 贝恩咨询。）

一般来说，每个领域都有它可以找的咨询公司，比如 strategy consulting 战略咨询，accounting consulting 财务咨询，human resources consulting 人力资源咨询，healthcare consulting 医疗行业咨询，retail consulting 零售咨询，IT operations consulting 信息技术运营咨询，等等，每个领域对应的咨询公司也有排名，具体可以在 vault 上查看（参见Best Consulting Firms in Each Practice Area ）。小的咨询公司通常专业化程度很高，就像我面试的那家小的咨询公司，专门做我们领域的项目。大的咨询公司逐渐在向advanced analytics 转型，搞数据科学、数据分析，按照分类来看，属于技术咨询。

所以，如果你想进咨询行业，既可以考虑去小的咨询公司做自己本专业的内容，也可以考虑去大的咨询公司做 data scientist / data analyst / data engineer.

虽然还是做 data scientist 的工作，不过在咨询公司内部，title 稍微有些不一样。基本上，本科生是 consultant, 硕士是 consultant / senior consultant, 博士是 senior consultant. 有工作经验之后再相应做调整。

再来说说咨询行业的 data scientist 做什么。

一言以蔽之，“根据项目来的”。这句话是我面试咨询公司过程中听到的最多的一句话了。Data scientist 的 average day 是怎样的？根据项目来的。Data scientist 最常用到的技能？根据项目来的。需要熟悉哪些软件？根据项目来的。因为项目可能来自各行各业，一个项目的时长在几周到几个月不等，不同项目、不同客户之间差别很大，项目成员需要快速学习。有的项目只需要建一个 Excel 在里面点啊点，有的只需要建一个 linear regression 模型，有的做 NLP, 有的做 Machine Learning / Deep Learning.

咨询行业的 data scientist 与 tech 行业的不同点大概是，咨询是面向客户的，会花费更多的时间去理解客户的业务流程和产生的数据。咨询的目标更明确，就是给客户一个好用的 deliverable, 给他们解决方案和工具。

如果你喜欢解决实际问题，也喜欢前文对咨询行业的吸引点的描述（项目丰富，不会无聊；能看到 impact, 有成就感；能学到很多新技能，个人成长会很快），那你可以考虑一下咨询行业。

咨询行业的缺点是工资不高，且因为工作时间长，折合成时薪之后更低了。目前想专注搞钱的就不要考虑了。

咨询公司的排名和评价可以查看 vault 的网站，参见这里

欢迎留言提问，能解答的我会尽量解答补充。谢谢关注。

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问答环节

Q: 咨询行业的data scientist 和传统的 consultant 岗位有什么不同呢？工作内容会有重叠吗？

A: 据我了解，传统的 consultant 是根据自己专业来的，比如 tax consultant 就是做税务的；咨询行业的 data scientist 属于 IT consulting, 依然是做数据科学的，只是更面向客户。二者工作内容应该没有太多重叠。

Q: 能否分享你的面试经历/经验吗？听说咨询公司招聘都很喜欢名校，你在面试的时候有这个感觉吗？

A: 面试流程见正文。感觉跟其他的 data scientist 的面试差不多。我面试到的具体问题有：Python 的 class 的写法，一些 package 中的 function 的用法，尤其是 pandas 里的；给你一个具体问题，问你怎么 model, 为什么，不同模型的优缺点是什么；简历里提到的方法的技术细节；讲一个你过去做过的 data science 项目，15-20分钟的 presentation，之后Q&A；很多的 behavioral questions.

关于咨询公司喜欢名校毕业生这一点，我个人经验是小公司更看重，大一些的公司反而不是很在意。我后来有去看小公司的人员组成，基本都是藤校（也有可能是因为我面试的那家小公司的创始人就是藤校的）。拿到 offer 的这一家，我翻了一下组里其他人的 LinkedIn, 各种学校的都有。

Q: 你觉得有什么项目/经历会是加分项呢？

Q: 请问你怎么准备面试的呢？需要像转码那样刷leetcode吗？还是概率论啊python包的使用的什么都得备点？（据说data scientist的一个特点就是啥都得懂一点）

A: 如果你想去 tech 大厂，是要刷 leetcode 的，我大概刷了70题，还远远不够，因为有些公司是有 coding 题的。概率论要复习，会给一个问题让你求概率。Python 包的调用要熟悉，包的function 要知道，看官方的文档就行。data scientist 确实是准备内容又多又杂。如果之前没有太多相关经验，建议拉长战线，做好持久战的准备。

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##入职四个月之后的更新：快逃！

如果你对技术还是有追求的，不要进咨询公司！不要进咨询公司！不要进咨询公司！

在咨询公司，你能做的项目大概率是 linear regression，工作内容偏向 Data Analyst. 之所以叫 data scientist 只是想用这个职位名字骗你进来而已。如果你是想做 Data Analyst / Business Analyst, 那很合适，当我没说。