无美国背景经验找Data类工作经验分享
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楼主是H4身份，有EAD，无美国教育背景和工作经验，近期经历了比较漫长的找工，最终上岸一家中厂的Senior data engineer，记录一下整个过程和我的个人心得，希望可以给持有H4、L2、J2等家属签或者直接移民找工的小伙伴一些信心，同时因为我的雇主sponsor H1B，所以持有OPT或者工签做Data工作的朋友也可以参考一下。以下内容都是基于本人比较小白的视角，大神可以直接跳过，我的各种想法总结也肯定有主观性和片面性，欢迎大家提出建议和指导。
先介绍一下个人背景和情况：
华五本硕，国内一线城市金融行业IT部门4年多的data工作经验，老板给我定位是偏数据分析的那种，所以我一开始找工方向就是DA（此为一坑），但是实际工作中是DE DS DA都做，工作非常清闲，所以技能不是很硬，英语应该差于地里绝大多数人。
找工流水账，只记录个人觉得有价值的部分:
1. 我是去年8月中下旬辞职登陆美国中部，此时持有的第一个仅有不到3个月有效期的EAD已过期，无法申请SSN，虽然EAD理论上可以自动延期但是有些公司（基本是那种中介公司或外包公司）看到EAD卡不是valid状态就直接拒绝了，所以此处提醒需要申请EAD的朋友们申请的时候勾选同时申请SSN项（有些公司比如银行申请的时候就要填写SSN后四位），然后及时尽早地renewal，申请的时候人得在美国境内但是等待期间可以出镜，我入境后重新申请等待了7个多月，今年4月才拿到新的EAD和SSN。
2. 即便如此，我当时觉得EAD可以自动延期还是在时差调整好之后9月份开始了在Linkedin上大规模海投DA岗，当时差不多平均一周能接到2个HR call（包括Amazon IBM等大厂），但是无一例外都没有下文，我总结了一下可能有两个原因——英语太差和HR聊得不够顺畅，HR确实在聊完之后把简历递给了hiring manager但是简历没有通过。这种情况一直持续到10月份，我认识了一个大厂manager级别的好心人，指导我改了简历，根据他的说法，简历页数要差不多等同于YOE（我之前只有一页），尽量面面俱到涵盖所有经历，在描述responsibility和achievement的时候要反复提及一些技术关键词。
3. 优化简历后我在10月下旬的时候拿到了第一个onsite面试，是一家做utility的中厂DA岗，面得一塌糊涂，问题有一小半没听懂，听懂了的问题也回答得语无伦次。11月的时候接到了two sigma的DA岗的OA，这家公司的题库万年不变，提前在地里查到题目准备一下可以满分通过，HR call也很简单主要是HR介绍公司和面试流程，值得一提的是这家公司给钱很大方，进入下一轮后面试官仍然是HR，但是问的问题是偏技术的，会问及有没有接触过各种数据、怎么处理各种数据问题、做过OA题目的思路、甚至还让设计系统...面得仍然是很差被拒。也是在这个阶段我意识到了我可能目前没办法合法工作入职，且不打算relocate，所以不再无差别海投，仅投居住地和remote的岗位，选择一下子少了很多很多。
4. 12月的时候通过了一家老牌能源公司Senior DA岗的onsite interview，这家公司是在5轮面试结束后要求做一个take home assessment，assessment中给了很多表格，主要是做一些简单的关联、格式转换、数据处理和统计，因为提前说了一小时就可以做完，所以我想得比较简单，对于一些metric就直接汇总（实际上明细中有一些脏数据比如交易金额为负数之类的）而没有做一些相应的处理，在最后一个问题‘你在做的过程中有哪些发现或者问题’写明了发现的各种数据问题，可能是做得不够好也可能是有其他更合适的候选人，总之是几天后收到了拒信，有经验的小伙伴可以说说对于assessment中遇到的数据质量问题怎么处理比较好（我知道一些常见的方法，但是不清楚在这种不了解context也没办法和stakeholders沟通的情况下是否可以盲目修改数据）；
5. 收到拒信后差不多就是圣诞节了，市场上也没什么岗位可以投的，再考虑到EAD卡和SSN的问题，我中间休息了将近2个月没有投简历，直到差不多2月份收到了Oracle的邮件约Senior DA岗的面试，查了一下邮箱还是我去年11月份投的，不出意外只是给HR凑了个人头，但是以此为起点我开始了今年的新一轮找工；
6. 3月份收到了AT&T的Senior DA岗约面试邮件，没有HR call是面试官director直接发过来的，面试过程全部都是BQ问题：为什么选择做DA、怎么应对difficult customers、怎么在快节奏的环境中工作、工作中自己主动提出做出的改变、如果团队成员不配合工作怎么办，关于最后一个问题我之前没有准备一下子被问到有点懵答得非常不好，当天收到拒信；差不多同一时期比较顺畅地通过了一家日企的DA岗的几轮面试，面试内容比较简单，基本都是在聊以前做过的各种项目、工作流程、BQ等，在这个过程中面试官提到对我简历里很早之前的一段实习很感兴趣（所以说简历多写内容是有好处的，因为很可能会有JD里没有提到的关注点），这家公司onsite之后默拒了，原因没总结出来；
7. 4月初始收到了EAD和SSN，我开始重新思考找工方向，决定把方向从DA转到DS和DE，强烈建议做data的朋友们不要投DA，门槛太低基本各种背景的都可以做而且待遇低，我先是投了Capital One的Senior DE岗，HR call后收到了OA，竟然是和SDE一样的算法题，在地里搜了好多题目结果一道原题都没有，临时恶补了两天算法最终也没有通过；接着又拿到了一家中型银行的Data modele面试，问的问题都还比较基础，star schema和snowflake schema的区别，index、measure、recursion等的含义、各种rank函数的区别、怎么做data modeling等；4月下旬收到Walmart的DS岗的director面，面试官仅有一道问题，是怎么评估客户是否继续订阅会员和满意度、收入等的关系，我当时就只在围绕着客群、相关性之类的在论证，然后后面和面试官的沟通中了解到他大概可能想我设计一些表和图，写一些SQL来计算各种metric（并不是不会但是没有往这个答题方向去想，等他和我说的时候我们已经进入自由聊天环节题目关闭了没办法再补救），遇到这类题目，大家一定要把framework先构建起来；
8. 5月初收到了Pizza hut的DA岗面试，director也基本在问一些BQ，例如喜欢什么样的工作环境和工作内容、喜欢/不喜欢什么样的领导、各项技能点之类的，在交流过程中我先表露出我希望做客户数据的分析并且觉得在人数相对少的团队中更舒服，director表示他们做的是店面数据的分析且是很大型的团队，面试结束后当天拒，如果大家不是对做的内容特别有偏好目的就是为了拿offer的话，尽量不要先于面试官流露出自己的明显偏好。接着是JPMC，同时收到了Senior DE和SDE II(DE方向)两个岗位的面试邀请，不知道是冲突了还是怎么了，前者HR直接ghost了，面SDE II的时候问题非常密集，比如对比Hbase和其他database、HDFS和RDD、怎么schedule tasks、data migration、kafka、git deployment、data validation、data quality、各种rank函数等等，虽然没有过但是这个面试和前面一个Data modeler面试一起帮我积累了面DE的经验；
9. 最后就是最终上岸的一家tech中厂的Senior DE岗面试，HR非常专业友好，流程在她的安排下很规范高效，面试内容范围很广，要求白板写SQL和Python，但是考核的内容也比较基础，比如各种字符串函数、日期函数、窗口函数、反链接、CTE、分区、update set、truncate和delete的对比、ETL过程（非常细节）、不同数据库的对比、怎么解决data inconsistency、Airflow的DAG等等，python就是最简单几个数据结构，还问了一些API、tableau、AB test、Machine learning的内容，六七轮面试特点就是比较刨根问底，基本要确定你确实实操做过类似工作（甚至问了以前工作中都是怎么给表命名），我以前没有用过AWS实话实说他们也就没有考核这部分，在data quality和data validation两块也追问了很多。onsite后第二天就发了offer，对公司和offer各方面都比较满意，没有将就的感觉，当场就接了。
以上就是整个流程记录，非常啰嗦，我总结了几个要点：
1. 已经提到过的简历问题，页数和YOE一致，做过的事尽量罗列，说不定哪一点就吸引面试官了，我最后拿offer的这家director一开始就说了他很喜欢我的简历；这点可能有争议，也有人说简历一页就够多了看起来烦，面试他人经验较多的朋友可以发表一下看法；
2. 我基本全部都是通过LinkedIn海投，内推有7-8个都没有拿到面试，我觉得那种提供一个内推链接用处不大(仍然感激帮我内推的几个好心人)，海投的话时效性非常非常非常重要，最好在职位post出来的当天就投，如果约面试的话一定要约最早的时间；
3. 对于之前没有美国经历的人直接冷启动找工作初期是比较挑战心态的，很多人会在纠结可不可能什么的，地里不少帖子证明是可以的，就算没有别人的例子也总会有人成为第一个，很多人可能也会想着投中国公司或者找国人内推，我不建议这么做，我的整个找工过程只有3个国人通过链接内推(没拿到面试)还有就是随机遇到过一个国人面试官且挂了，既然我们来到了这里，就要走出舒适区去公平竞争，只和老外们打交道有时候可以更加轻装上阵，大家要对自己有信心；
4. 关于美国学历对于找工的重要性，一开始我也会高估，也看到很多人想当然地说没有这个不行，但是其实只是因为大部分情况找工需要身份而身份来自于留学这个常见逻辑，实际上我认识有用国内本科抽中H1B的、有国内应届毕业直接去湾区大厂的、找工过程中也遇到了两三个没有美国学历的面试官，与其担忧学历这个问题不如去担忧担忧自己的英语和专业技能，当然有条件有兴趣的话读书是锦上添花的，已经有工作许可的话大胆去投简历面试，投不了吃亏面不了上当；
5. 如果还没有EAD卡或者EAD在申请中，也可以直接去投简历刷面试，正常公司不会在一开始就要你出示这些，毕竟起步阶段拿到面试和通过面试的几率应该挺低的，可以在等待EAD期间多练习攒经验，没有身份和经济压力的话战线拉长一点也没关系，这里没人在意简历上的gap，我接到那么多HR call就只有一个问了我gap原因的，我说我在等EAD；
6. 对于做Data的朋友们来说，能投DE就投DE，能不投DA就别投（实在不行BI engineer都比DA强），DA的候选人池子太大，待遇差距也很大，不过投DE的话面试问题会很具体很细节，如果没有相关经验比较难回答，SQL要练习一些select以外的命令，各种工具都需要了解；
7. 对于英语不太好的小伙伴，准备面试阶段建议在YouTube上通过关键词搜相关视频学习，看文字虽然更快但是语音的输入对语言学习更重要；我也用了leetcode和interview query，不过还是觉得YouTube视频最有用；
8. 其实当个人能力达到average之后看的都是运气，如果当下比较不走运不要怀疑自己的能力，每个人的机遇和发展节奏不同，找工作就像找对象，有时候只是缘分未到。幸运的时候记得尊重他人、不幸的时候记得尊重自己。
先介绍一下个人背景和情况：
华五本硕，国内一线城市金融行业IT部门4年多的data工作经验，老板给我定位是偏数据分析的那种，所以我一开始找工方向就是DA（此为一坑），但是实际工作中是DE DS DA都做，工作非常清闲，所以技能不是很硬，英语应该差于地里绝大多数人。
找工流水账，只记录个人觉得有价值的部分:
1. 我是去年8月中下旬辞职登陆美国中部，此时持有的第一个仅有不到3个月有效期的EAD已过期，无法申请SSN，虽然EAD理论上可以自动延期但是有些公司（基本是那种中介公司或外包公司）看到EAD卡不是valid状态就直接拒绝了，所以此处提醒需要申请EAD的朋友们申请的时候勾选同时申请SSN项（有些公司比如银行申请的时候就要填写SSN后四位），然后及时尽早地renewal，申请的时候人得在美国境内但是等待期间可以出镜，我入境后重新申请等待了7个多月，今年4月才拿到新的EAD和SSN。
2. 即便如此，我当时觉得EAD可以自动延期还是在时差调整好之后9月份开始了在Linkedin上大规模海投DA岗，当时差不多平均一周能接到2个HR call（包括Amazon IBM等大厂），但是无一例外都没有下文，我总结了一下可能有两个原因——英语太差和HR聊得不够顺畅，HR确实在聊完之后把简历递给了hiring manager但是简历没有通过。这种情况一直持续到10月份，我认识了一个大厂manager级别的好心人，指导我改了简历，根据他的说法，简历页数要差不多等同于YOE（我之前只有一页），尽量面面俱到涵盖所有经历，在描述responsibility和achievement的时候要反复提及一些技术关键词。
3. 优化简历后我在10月下旬的时候拿到了第一个onsite面试，是一家做utility的中厂DA岗，面得一塌糊涂，问题有一小半没听懂，听懂了的问题也回答得语无伦次。11月的时候接到了two sigma的DA岗的OA，这家公司的题库万年不变，提前在地里查到题目准备一下可以满分通过，HR call也很简单主要是HR介绍公司和面试流程，值得一提的是这家公司给钱很大方，进入下一轮后面试官仍然是HR，但是问的问题是偏技术的，会问及有没有接触过各种数据、怎么处理各种数据问题、做过OA题目的思路、甚至还让设计系统...面得仍然是很差被拒。也是在这个阶段我意识到了我可能目前没办法合法工作入职，且不打算relocate，所以不再无差别海投，仅投居住地和remote的岗位，选择一下子少了很多很多。
4. 12月的时候通过了一家老牌能源公司Senior DA岗的onsite interview，这家公司是在5轮面试结束后要求做一个take home assessment，assessment中给了很多表格，主要是做一些简单的关联、格式转换、数据处理和统计，因为提前说了一小时就可以做完，所以我想得比较简单，对于一些metric就直接汇总（实际上明细中有一些脏数据比如交易金额为负数之类的）而没有做一些相应的处理，在最后一个问题‘你在做的过程中有哪些发现或者问题’写明了发现的各种数据问题，可能是做得不够好也可能是有其他更合适的候选人，总之是几天后收到了拒信，有经验的小伙伴可以说说对于assessment中遇到的数据质量问题怎么处理比较好（我知道一些常见的方法，但是不清楚在这种不了解context也没办法和stakeholders沟通的情况下是否可以盲目修改数据）；
5. 收到拒信后差不多就是圣诞节了，市场上也没什么岗位可以投的，再考虑到EAD卡和SSN的问题，我中间休息了将近2个月没有投简历，直到差不多2月份收到了Oracle的邮件约Senior DA岗的面试，查了一下邮箱还是我去年11月份投的，不出意外只是给HR凑了个人头，但是以此为起点我开始了今年的新一轮找工；
6. 3月份收到了AT&T的Senior DA岗约面试邮件，没有HR call是面试官director直接发过来的，面试过程全部都是BQ问题：为什么选择做DA、怎么应对difficult customers、怎么在快节奏的环境中工作、工作中自己主动提出做出的改变、如果团队成员不配合工作怎么办，关于最后一个问题我之前没有准备一下子被问到有点懵答得非常不好，当天收到拒信；差不多同一时期比较顺畅地通过了一家日企的DA岗的几轮面试，面试内容比较简单，基本都是在聊以前做过的各种项目、工作流程、BQ等，在这个过程中面试官提到对我简历里很早之前的一段实习很感兴趣（所以说简历多写内容是有好处的，因为很可能会有JD里没有提到的关注点），这家公司onsite之后默拒了，原因没总结出来；
7. 4月初始收到了EAD和SSN，我开始重新思考找工方向，决定把方向从DA转到DS和DE，强烈建议做data的朋友们不要投DA，门槛太低基本各种背景的都可以做而且待遇低，我先是投了Capital One的Senior DE岗，HR call后收到了OA，竟然是和SDE一样的算法题，在地里搜了好多题目结果一道原题都没有，临时恶补了两天算法最终也没有通过；接着又拿到了一家中型银行的Data modele面试，问的问题都还比较基础，star schema和snowflake schema的区别，index、measure、recursion等的含义、各种rank函数的区别、怎么做data modeling等；4月下旬收到Walmart的DS岗的director面，面试官仅有一道问题，是怎么评估客户是否继续订阅会员和满意度、收入等的关系，我当时就只在围绕着客群、相关性之类的在论证，然后后面和面试官的沟通中了解到他大概可能想我设计一些表和图，写一些SQL来计算各种metric（并不是不会但是没有往这个答题方向去想，等他和我说的时候我们已经进入自由聊天环节题目关闭了没办法再补救），遇到这类题目，大家一定要把framework先构建起来；
8. 5月初收到了Pizza hut的DA岗面试，director也基本在问一些BQ，例如喜欢什么样的工作环境和工作内容、喜欢/不喜欢什么样的领导、各项技能点之类的，在交流过程中我先表露出我希望做客户数据的分析并且觉得在人数相对少的团队中更舒服，director表示他们做的是店面数据的分析且是很大型的团队，面试结束后当天拒，如果大家不是对做的内容特别有偏好目的就是为了拿offer的话，尽量不要先于面试官流露出自己的明显偏好。接着是JPMC，同时收到了Senior DE和SDE II(DE方向)两个岗位的面试邀请，不知道是冲突了还是怎么了，前者HR直接ghost了，面SDE II的时候问题非常密集，比如对比Hbase和其他database、HDFS和RDD、怎么schedule tasks、data migration、kafka、git deployment、data validation、data quality、各种rank函数等等，虽然没有过但是这个面试和前面一个Data modeler面试一起帮我积累了面DE的经验；
9. 最后就是最终上岸的一家tech中厂的Senior DE岗面试，HR非常专业友好，流程在她的安排下很规范高效，面试内容范围很广，要求白板写SQL和Python，但是考核的内容也比较基础，比如各种字符串函数、日期函数、窗口函数、反链接、CTE、分区、update set、truncate和delete的对比、ETL过程（非常细节）、不同数据库的对比、怎么解决data inconsistency、Airflow的DAG等等，python就是最简单几个数据结构，还问了一些API、tableau、AB test、Machine learning的内容，六七轮面试特点就是比较刨根问底，基本要确定你确实实操做过类似工作（甚至问了以前工作中都是怎么给表命名），我以前没有用过AWS实话实说他们也就没有考核这部分，在data quality和data validation两块也追问了很多。onsite后第二天就发了offer，对公司和offer各方面都比较满意，没有将就的感觉，当场就接了。
以上就是整个流程记录，非常啰嗦，我总结了几个要点：
1. 已经提到过的简历问题，页数和YOE一致，做过的事尽量罗列，说不定哪一点就吸引面试官了，我最后拿offer的这家director一开始就说了他很喜欢我的简历；这点可能有争议，也有人说简历一页就够多了看起来烦，面试他人经验较多的朋友可以发表一下看法；
2. 我基本全部都是通过LinkedIn海投，内推有7-8个都没有拿到面试，我觉得那种提供一个内推链接用处不大(仍然感激帮我内推的几个好心人)，海投的话时效性非常非常非常重要，最好在职位post出来的当天就投，如果约面试的话一定要约最早的时间；
3. 对于之前没有美国经历的人直接冷启动找工作初期是比较挑战心态的，很多人会在纠结可不可能什么的，地里不少帖子证明是可以的，就算没有别人的例子也总会有人成为第一个，很多人可能也会想着投中国公司或者找国人内推，我不建议这么做，我的整个找工过程只有3个国人通过链接内推(没拿到面试)还有就是随机遇到过一个国人面试官且挂了，既然我们来到了这里，就要走出舒适区去公平竞争，只和老外们打交道有时候可以更加轻装上阵，大家要对自己有信心；
4. 关于美国学历对于找工的重要性，一开始我也会高估，也看到很多人想当然地说没有这个不行，但是其实只是因为大部分情况找工需要身份而身份来自于留学这个常见逻辑，实际上我认识有用国内本科抽中H1B的、有国内应届毕业直接去湾区大厂的、找工过程中也遇到了两三个没有美国学历的面试官，与其担忧学历这个问题不如去担忧担忧自己的英语和专业技能，当然有条件有兴趣的话读书是锦上添花的，已经有工作许可的话大胆去投简历面试，投不了吃亏面不了上当；
5. 如果还没有EAD卡或者EAD在申请中，也可以直接去投简历刷面试，正常公司不会在一开始就要你出示这些，毕竟起步阶段拿到面试和通过面试的几率应该挺低的，可以在等待EAD期间多练习攒经验，没有身份和经济压力的话战线拉长一点也没关系，这里没人在意简历上的gap，我接到那么多HR call就只有一个问了我gap原因的，我说我在等EAD；
6. 对于做Data的朋友们来说，能投DE就投DE，能不投DA就别投（实在不行BI engineer都比DA强），DA的候选人池子太大，待遇差距也很大，不过投DE的话面试问题会很具体很细节，如果没有相关经验比较难回答，SQL要练习一些select以外的命令，各种工具都需要了解；
7. 对于英语不太好的小伙伴，准备面试阶段建议在YouTube上通过关键词搜相关视频学习，看文字虽然更快但是语音的输入对语言学习更重要；我也用了leetcode和interview query，不过还是觉得YouTube视频最有用；
8. 其实当个人能力达到average之后看的都是运气，如果当下比较不走运不要怀疑自己的能力，每个人的机遇和发展节奏不同，找工作就像找对象，有时候只是缘分未到。幸运的时候记得尊重他人、不幸的时候记得尊重自己。