湾区找工作上岸分享｜你只需要一个Offer
找工就业
我知道很多大牛能同时拿到很多Offer，我既没把法把所有的面试调整到同一时间，也没办法在同一时间高强度面试很多公司，并在每一个面试中都表现得极好。我承认自己的平庸但不妄自菲薄，我了解自己的优势和不足，并能够在短时间内通过复盘调整策略并拿下面试。我就作为一个特别普通的求职者来分享自己的求职经历，希望能够给正在求职的你一些安慰和帮助。
我的基本策略就是专注质量，不拼数量，因为我只需要一份工作！
Disclaimer：我的看法仅基于自己的经验，未必适用所有人，大家根据自己的实际情况找到适合自己的策略和方法才是好的。
1. 找工时间线
申请了82份工作 (包含17个referral，2个recruiter联系，其余是海投)，17家公司进入面试 (其中6个来自referral)。Referral固然重要，但海投也必不可少，高质量投递简历会增加面试转化。
准备工作｜Thought Process：
简历格式：
在根据JD改简历的时候，我的Summary和Key Skills这两部分会尽量改的和JD匹配，recruiter只会花几秒钟看简历，top section特别重要！但我只会在自己经历和技能里找匹配的写，不会胡编乱造，对于特别感兴趣的职位，我Work Experience里的bullet points也会改。
为提升效率，我写了个ChatGPT Promopt帮我改简历，分享给大家，这个是针对我的简历和要求，改成我喜欢的样子，未必适合所有人，仅供参考：
Resume Prompt
Remember this as my resume tailoring preference:
- Optimize for ATS, recruiter, and hiring manager by tailoring content to the provided job description
- Use terminology and priorities from the job description where relevant, but avoid keyword stuffing or unnatural phrasing
- Do NOT invent or add new experience, tools, or skills
- Only reframe and strengthen existing content
- Keep output concise, non-redundant, and professional
- Summary: 60–80 words, include relevant domain context, align with JD keywords, avoid generic buzzwords
- Key skills:
- 10–12 skills, comma-separated (single line)
- concise and balanced in length
- no parentheses
- no redundancy
- combine related items using "&" when appropriate
- exclude tools already listed in Technical Skills (e.g., SQL, Python)
- Experience bullets:
- 3–5 bullets in before → after format
- prioritize most recent and relevant experience
- emphasize impact, ownership, and clarity
- keep each bullet concise and scannable (avoid long sentences)
- focus on the strongest and most relevant bullets (do not rewrite weaker ones unnecessarily)
- highlight data modeling, pipelines, stakeholder work, and data quality where relevant
- Include:
- keyword coverage (8–12 key JD terms)
- 2–3 missing signals with repositioning suggestions (no fabrication)
- Use clear, natural, human-sounding language (not overly AI-written)
- Maintain consistent formatting and tone across all sections
4.最大化运用资源
不要等“准备好了”再开始投简历和面试。在找工作初期，我看完一些JD觉得自己缺技能，所以一边面试一边学习，面试优先！不要等学完了再开始投简历面试，因为根本学不完，学多少也没办法cover面试的所有问题，有面试就上，不要怕浪费机会，那些没通过的面试都是我们拿offer的垫脚石，就是用来“浪费”积累经验的。
6.至少准备五个拿得出手的项目
我刚开始准备了十个，事实上五个就差不多够用，能够用STAR滚瓜烂熟的讲述自己做过特别牛的项目，并能够针对不同的audience调整策略讲述，可以一分钟概括，也可以deep dive，讲技术难点，business impact，量化指标，并能够回答一切follow up questions。
7.Mock Interview
可以找人mock interview，也可以自己做，用AI根据JD生成面试问题，回答，录像，录完观看复盘，直到能够特别自如的表达。一些常见的问题：
Technical Skills：该刷题刷题哈～
Case Study：现在数据岗面试特别注重case study，这个可以单开一个帖子说。
8.复盘
面试之前全方位准备，面试之后趁着记忆还在，马上复盘，问了什么？哪里答的好，哪里答的不好，哪些地方可以提升，复盘几次，就知道面试官都爱问什么，越面越游刃有余。上一轮面试了解到这个职位重点要求啥，下一轮可以多往那方面说。还有就是面试完发thank you note，如果没过的面试我也会问feedback，有的会告诉有的不会告诉。
9.你看不上的公司也看不上你是你的幸运
你有没有面过从职位到公司都看不上但是又没通过的，这种特别考验心态，我每次换工作都有这种情况，也挺让我怀疑自己的，没办法，只能在复盘之后move on，事实是我最后都拿到了更好公司的更喜欢的职位。在达到目标前，不要否定自己，相信自己值得更好的。你看不上的公司也看不上你，是你的幸运！
10.先许个愿呗，万一实现了呢
定义一下自己的目标，想找个什么样的工作，形容的越具体越好。许个愿，朝这个目标努力。我过往“许的愿”，即便短期没实现，但也向着这个目标迈进了一大步，下一次再迈一大步，越来越靠近，这就是所谓的“显化”吧。
11.相信相信的力量！好心态是成事的基础
所有人都说现在工作难找，事实也确实如此，我们改变不了这一现状，只能尽快适应。那些struggle和难受的瞬间都是实实在在真实存在的。在这个特别浮躁，外界特别多负面消息的时候，专注自身，按照自己的节奏，保持良好的心态才是应对挑战的基础。相信自己，人很难做到自己不相信的事，相信自己能找到一份满意的工作，相信相信的力量！
教育背景：
主要投的是 Staff / Principal level 的 Data Analyst 岗位。基本技能要求：
1. Technical Skills
核心技能是SQL 和 Python。面试会用 HackerRank 做 live coding。我面试时按照自己的工作经验来回答，没有专门刷 LeetCode 或 HackerRank，所以在刷题方面没什么特别建议。我遇到的 SQL 面试题大多基于真实业务场景，Syntax 不需要做到完美，但思路要清晰，尤其要能够解释为什么这样写，如何优化。
2. Data Visualization / Dashboarding
至少精通一个 BI 工具Tableau/Looker/Power BI/Sigma，我最擅长的是 Tableau。现在多数DA面试不太会现场考做dashboard能力，但这项技能在实际工作中仍然非常重要。我建立了 Tableau Public Profile 来展示自己的可视化能力。推荐做Makeover Monday的项目: https://makeovermonday.co.uk/，每周都会提供 business case 和 raw data，可以直接练习数据可视化，不需要自己找数据。
3. Case Study
Case Study 是我认为最重要、也是最有挑战的一部分。主要考察的是：能否将模糊的商业问题转化为结构化分析，并最终提出可执行的商业建议。常见问题包括：Revenue 下降，Conversion 下降，Churn 上升，Marketing ROI 优化，Customer Satisfaction 下降，Product Adoption 不足等等。
不同公司和团队的业务背景差异很大，因此面试前一定要深入了解公司的业务模式和关键指标。
我常用的分析框架：1. 明确目标，2. 定义核心指标，3. 分层拆解（Segment），4. 提出假设， 5. 优先排序，6. 分析验证，7. 提出建议，8. 持续监控。面试过程中最重要的是灵活运用这个框架，而不是机械地背步骤。
我还有看Cracking the PM Interview这本书。
4. Experimentation
推荐Udacity这个免费热门课程：https://www.udacity.com/enrollment/ud257
没事看看各个公司的blog，比如：
我的基本策略就是专注质量，不拼数量，因为我只需要一份工作！
Disclaimer：我的看法仅基于自己的经验，未必适用所有人，大家根据自己的实际情况找到适合自己的策略和方法才是好的。
1. 找工时间线
- 2月4日：公司宣布裁员，进入paid, nonworking transition period
- 3月7日 - 3月30日：回国旅行放慢了进度，面了几个公司
- 4月6日：official termination date，大部分面试集中在4月
- 5月8日：拿到一个offer
申请了82份工作 (包含17个referral，2个recruiter联系，其余是海投)，17家公司进入面试 (其中6个来自referral)。Referral固然重要，但海投也必不可少，高质量投递简历会增加面试转化。
- Referral：一般的referral (公司系统里边提交一下那种) 有用处但不大，还是要看是否和职位匹配，简历能不能过ATS和AI筛选，强referral (简历能直接交到Hiring Manager手里的) 很有用，会很快收到面试。
- 海投：我海投拿到11个公司的面试，我的策略是精投，不拼数量。搜索职位我一般用Linkedin (有subscribe premium)，还有直接在我意向公司的官网搜索，这些对我来说就够用了，大家也可以看看别的招聘网站。
准备工作｜Thought Process：
- Company & Position
- Achievements: as many specific, measurable RESULTS as possible
- Task (why was it necessary?)
- Actions: in the order performed
- Core Competencies Used
- Rating - How important was this on a scale of 1 (IMPERATIVE) to 5 (Not that important but is filler)
简历格式：
- 姓名
- 地点｜电话｜邮箱｜Linkedin｜个人网站
- 自己意向的职位title
- Summary：大概60-80个词，展现自己的能力(technical&soft skills)，和自己意向工作匹配。
- Key Skills：大概10-12个，重点匹配职位要求里的关键词。
- Work Experience：Title | 公司｜时间；bullet points放自己上边总结的achievements
- Education：有多年工作经验的不必写毕业时间和GPA
- Technical Skills (SQL, Python, Snowflake, etc.)：我的resume writer把这个放在最后了
在根据JD改简历的时候，我的Summary和Key Skills这两部分会尽量改的和JD匹配，recruiter只会花几秒钟看简历，top section特别重要！但我只会在自己经历和技能里找匹配的写，不会胡编乱造，对于特别感兴趣的职位，我Work Experience里的bullet points也会改。
为提升效率，我写了个ChatGPT Promopt帮我改简历，分享给大家，这个是针对我的简历和要求，改成我喜欢的样子，未必适合所有人，仅供参考：
Resume Prompt
Remember this as my resume tailoring preference:
- Optimize for ATS, recruiter, and hiring manager by tailoring content to the provided job description
- Use terminology and priorities from the job description where relevant, but avoid keyword stuffing or unnatural phrasing
- Do NOT invent or add new experience, tools, or skills
- Only reframe and strengthen existing content
- Keep output concise, non-redundant, and professional
- Summary: 60–80 words, include relevant domain context, align with JD keywords, avoid generic buzzwords
- Key skills:
- 10–12 skills, comma-separated (single line)
- concise and balanced in length
- no parentheses
- no redundancy
- combine related items using "&" when appropriate
- exclude tools already listed in Technical Skills (e.g., SQL, Python)
- Experience bullets:
- 3–5 bullets in before → after format
- prioritize most recent and relevant experience
- emphasize impact, ownership, and clarity
- keep each bullet concise and scannable (avoid long sentences)
- focus on the strongest and most relevant bullets (do not rewrite weaker ones unnecessarily)
- highlight data modeling, pipelines, stakeholder work, and data quality where relevant
- Include:
- keyword coverage (8–12 key JD terms)
- 2–3 missing signals with repositioning suggestions (no fabrication)
- Use clear, natural, human-sounding language (not overly AI-written)
- Maintain consistent formatting and tone across all sections
4.最大化运用资源
- Outplacement Service：裁员的大部分公司会提供Up to 3 Months of outplacement service support，我们是Randstad Risesmart，可以匹配career coach，有certified resume writer帮忙写简历和cover letter (需要你一些input)，帮忙搜索匹配的工作 (但没有referral)，特别多webinar和online courses，还有network sessions。
- Network：LinkedIn上network。如果有朋友做自己想找的类似工作，可以和朋友聊聊，他们是怎么工作的，需要什么技能，做哪些项目，有哪些推荐的学习资源，面试技巧，等等。和有结果的人学习是进步最快的方式之一。
不要等“准备好了”再开始投简历和面试。在找工作初期，我看完一些JD觉得自己缺技能，所以一边面试一边学习，面试优先！不要等学完了再开始投简历面试，因为根本学不完，学多少也没办法cover面试的所有问题，有面试就上，不要怕浪费机会，那些没通过的面试都是我们拿offer的垫脚石，就是用来“浪费”积累经验的。
6.至少准备五个拿得出手的项目
我刚开始准备了十个，事实上五个就差不多够用，能够用STAR滚瓜烂熟的讲述自己做过特别牛的项目，并能够针对不同的audience调整策略讲述，可以一分钟概括，也可以deep dive，讲技术难点，business impact，量化指标，并能够回答一切follow up questions。
7.Mock Interview
可以找人mock interview，也可以自己做，用AI根据JD生成面试问题，回答，录像，录完观看复盘，直到能够特别自如的表达。一些常见的问题：
- Self Introduction
- Why are you looking for a new job? Why leave your current company?
- What are you looking for next?
- What are your strengths? | Why you?
- Why this company? Why this role?
- ...
Technical Skills：该刷题刷题哈～
Case Study：现在数据岗面试特别注重case study，这个可以单开一个帖子说。
8.复盘
面试之前全方位准备，面试之后趁着记忆还在，马上复盘，问了什么？哪里答的好，哪里答的不好，哪些地方可以提升，复盘几次，就知道面试官都爱问什么，越面越游刃有余。上一轮面试了解到这个职位重点要求啥，下一轮可以多往那方面说。还有就是面试完发thank you note，如果没过的面试我也会问feedback，有的会告诉有的不会告诉。
9.你看不上的公司也看不上你是你的幸运
你有没有面过从职位到公司都看不上但是又没通过的，这种特别考验心态，我每次换工作都有这种情况，也挺让我怀疑自己的，没办法，只能在复盘之后move on，事实是我最后都拿到了更好公司的更喜欢的职位。在达到目标前，不要否定自己，相信自己值得更好的。你看不上的公司也看不上你，是你的幸运！
10.先许个愿呗，万一实现了呢
定义一下自己的目标，想找个什么样的工作，形容的越具体越好。许个愿，朝这个目标努力。我过往“许的愿”，即便短期没实现，但也向着这个目标迈进了一大步，下一次再迈一大步，越来越靠近，这就是所谓的“显化”吧。
11.相信相信的力量！好心态是成事的基础
所有人都说现在工作难找，事实也确实如此，我们改变不了这一现状，只能尽快适应。那些struggle和难受的瞬间都是实实在在真实存在的。在这个特别浮躁，外界特别多负面消息的时候，专注自身，按照自己的节奏，保持良好的心态才是应对挑战的基础。相信自己，人很难做到自己不相信的事，相信自己能找到一份满意的工作，相信相信的力量！
补充内容
数据分析背景11年工作经验教育背景：
- 本科：专业CS，读完四年发现自己不想编程，但是我还是很爱algorithm和数学的。
- 研究生：专业Engineering Management (ISE里边的一个专业)，同时拿到商学院的一个graduate certificate，上了很多商学院的课，当时想找technical+business结合的工作。
- 第一份工作：LA中厂的BA，发现自己爱上数据分析，拥有一个神仙老板，花钱培训我，教了我很多职场好习惯，甚至会指导我怎样做presentation。
- 第二份工作：Santa Monica小厂的DA，神仙公司神仙老板，干了六年，做到BI Manager，是从这家公司拿到绿卡的。
- 第三份工作：San Diego一家规模还挺大的公司做BI&Analytics Manager，同事都非常好，干了三个多月的时候公司reorg，把我负责分析的那个brand一锅端了，我有拿到一个internal offer，但没有接。公司有两个月的notice，我大概在一个多月的时候拿到新公司offer。
- 第四份工作：湾区大厂的Sr BI Analyst，我转回IC了，这个Sr要求8年以上工作经验，Principal要求12年以上工作经验，我当时9年工作经验，没拿到principal，尽管title看着比上一份工作倒退了，但是工资比上一份工作高了，我也没有太介意title。
主要投的是 Staff / Principal level 的 Data Analyst 岗位。基本技能要求：
1. Technical Skills
核心技能是SQL 和 Python。面试会用 HackerRank 做 live coding。我面试时按照自己的工作经验来回答，没有专门刷 LeetCode 或 HackerRank，所以在刷题方面没什么特别建议。我遇到的 SQL 面试题大多基于真实业务场景，Syntax 不需要做到完美，但思路要清晰，尤其要能够解释为什么这样写，如何优化。
2. Data Visualization / Dashboarding
至少精通一个 BI 工具Tableau/Looker/Power BI/Sigma，我最擅长的是 Tableau。现在多数DA面试不太会现场考做dashboard能力，但这项技能在实际工作中仍然非常重要。我建立了 Tableau Public Profile 来展示自己的可视化能力。推荐做Makeover Monday的项目: https://makeovermonday.co.uk/，每周都会提供 business case 和 raw data，可以直接练习数据可视化，不需要自己找数据。
3. Case Study
Case Study 是我认为最重要、也是最有挑战的一部分。主要考察的是：能否将模糊的商业问题转化为结构化分析，并最终提出可执行的商业建议。常见问题包括：Revenue 下降，Conversion 下降，Churn 上升，Marketing ROI 优化，Customer Satisfaction 下降，Product Adoption 不足等等。
不同公司和团队的业务背景差异很大，因此面试前一定要深入了解公司的业务模式和关键指标。
我常用的分析框架：1. 明确目标，2. 定义核心指标，3. 分层拆解（Segment），4. 提出假设， 5. 优先排序，6. 分析验证，7. 提出建议，8. 持续监控。面试过程中最重要的是灵活运用这个框架，而不是机械地背步骤。
我还有看Cracking the PM Interview这本书。
4. Experimentation
推荐Udacity这个免费热门课程：https://www.udacity.com/enrollment/ud257
没事看看各个公司的blog，比如：
- Uber Blog: Under the Hood of Uber’s Experimentation Platform https://www.uber.com/us/en/blog/xp/
- Doordash Blog: Switchback Tests and Randomized Experimentation Under Network Effects at DoorDash https://careersatdoordash.com/blog/switchback-tests-and-randomized-experimentation-under-network-effects-at-doordash/
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