layoff期间拿到超多面试及offer经验分享
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背景：
我是在一家fintech公司做AI相关的东西，刚加入不到2年。由于head也head直接的政治斗争，我们组在今年2月份被impact，不得不（含泪）拿package走人。虽然不是firm level layoff，但是运气不好赶上这波大规模裁员，所以market相当不好。
直接说过程和结果：
我面的是AI相关 MLE/ reseach scientist/ DS。 感觉我的trick用的比较好，所以我一直在找工作期间一直有10个左右公司的面试，拿了好几个offer，最后去了一家还挺想去的公司和组（工资还涨了不少）。
拿面试干货：
这可能是这篇分享里面最最最最干货的地方，相比身边被layoff的其他人，我手上的面试远高于其他人，我总结了几点我觉得很有用的办法：
在找工作期间，我一般会花个头一个半小时来投简历，这里面有什么小技巧
1. 广撒网： 我一般会在LinkedIn上把相关的工作都投完，而且每天都有新的job post，每天都要花时间来投
2. 如果能在job上看到hiring manager是谁，直接LinkedIn加他，说有兴趣（但别说被layoff），这个方法我起码多拿了10+个面试
3. 在linkedin post里面搜索 关键词比如 hiring machine learning，里面有很多hm发的，时间越近越有效果，也是直接dm他们。（我最终的offer就是这么来的）
4. 找人内推，感觉内推现在只有一种情况有用，就是那个人就是在招人的组，直接给hm说，这样才有希望。
5.我平时也很喜欢参加conference，所以也认识很多人，这个渠道不适用于所有人
做到前四点，我感觉就够了，至少保证手上一直有面试在推进。
至于简历，我基本上就准备了MLE/ reseach scientist/ DS 三份简历，然后用chatgpt改了改。
准备面试干货：
我面试效果一直很好，按我以前找工作的感觉来说，应该所有面试都能拿到offer，但是最近的环境下，我只能说非常难，很多面完onsite 就ghost你，即使hr feedback说positive，他也说我们要面完所有人才能给你消息。（以前的情况第二天就offer）
我这只对AI相关的面试有重大帮助：
MLE/ reseach scientist/ DS 这三面试说实话我感觉都差不多，至少skillset面下来基本上overlap很高。
1. coding: 我就用的 Grind 75 (techinterviewhandbook.org), 先从65 做有多的时间就是多做，我基本上前75做了两次
2. ML fundmental： 这我没怎么准备，我的方向是nlp和推荐系统，我倒是复习了一下基础，nlp我一直follow最新的paper，面试有时候会聊到transformer相关应用之类的。不过我之前面试准备的ML基础倒是可以分享，就是每一个基础ML model我都会去从原理，到代码实现过一遍（有的公司会让你实现代码，比如写一个knn之类的），然后每个model的优缺点和应用，这些知识我倒是比较牢固，没怎么花时间。
3. ML design：也有面试叫这个case study地理搜一下很多帖子都写的很好，我就不多写了，分享一个我觉得写的很好的git（github.com），不过这个哥们老是block他的system design 内容，建议粘贴下来。这个地理模版也挺好（instant.1point3acres.cn）
4. 其他：一般就是你工作经历，这个仁者见仁智者见智，我的建议是聊得时候最突出的那个一定要和面试这个工作相关。比如我手上有好几proj，每一个不一样的面试我都会说the primary proj I work is xxx （xxx=和当前面试最相关的那个）
layoff期间谈工资：
这个非常trick，我感觉这个非常重要，layoff期间的谈工资和其他时间不一样，我因为这个丢了2个offer（虽然也不想去，拿来保底的）。我建议了解清楚对方的range，然后在range中间说一个（如果是保底的话），我其中说了一个我当前工资，说至少match一下。hr回去之后直接给我说这个role close了。后来应该是招了一个更便宜的。现在的市场就是不缺candidate，只要过了bar，招最便宜的那个。说实话，我也没有是什么技巧，这个也是我的一个observation。
一些感受和思考：
其实这些是我觉得最重要的，我本来想放在文章的开头，但是既然是干货，那就先分享干货，有缘人才能看到最后。
1. 技巧和准备都是次要的，layoff最大的障碍应该是mental health，这来自于layoff本身的压力，身份的压力，和market不好压力，投100份简历没有人鸟你对自己自我怀疑的感觉。感觉有身边人的支持，鼓励是缓解压力的最好方法之一。如果没有身份，感觉出去旅游也不是一个最优的办法，不过相信自己的能力，有一个合理的规划是比较重要的。周末该出去玩出去玩，我周一周五找工作准备面试，周末一次出去玩没落下。
2. 简历上的title可以微调，那些hr啥也不懂，我之前的title说实话听起来比较高，所以拿不到什么面试，后来我面MLE我就在title上写MLE，面DS就写DS，这样感觉提高了很多几率。
3. 能找HM直接聊比找HR有用多了， 至于怎么找到HM，就看你人脉和方法。如果非要通过HR，在聊完可以发一段你自己的介绍，让她直接复制转发给HM，比她听完你的介绍再写一段她的理解给hm效果好的多。
最后求点大米，祝大家offer多多。有什么问题留言我会即使回复。
补充内容 (2023-05-02 00:06 +8:00):
统一回答一次啊几个问题：
1. 改title 背调会不会有问题，我问了hr说没问题，我说一个是level，一个是working function title。这俩只要不差的离谱就行，比如MLE和DS，或者research scientist。
2. 如何给hr说当前状态，我就说re-org，looking for new opportunity
3. 如何用chatgpt改简历，写一个prompt 然后复制你的简历就行。（比如 pls improve my following bullet point writing）
4. linkedin 部分job 里面都有contact info，不是每个都有。我加他们不会说layoff，我就说looking for connection
5. 我只用python来coding，但是面试也open to c++
补充内容 (2023-05-02 00:17 +8:00):
回答补充：
1. 我找的是金融方向，感觉这波layoff没有影响到金融方向， openings还是很多的，虽然candidate也很多。
2. 具体面的什么公司也没有什么参考性，不过都是头部那几点buy、sell side和fund。
3. 拿多offer其实就两个方法，增大你的曝光（多拿面试）和提高里面试的成功性。后者需要自己去努力提升自己能力，coding/thinking/communication/math。而前者在最近的market下就需要很多办法了，这篇文章主要就是说的如果增大前者的可能性。
我是在一家fintech公司做AI相关的东西，刚加入不到2年。由于head也head直接的政治斗争，我们组在今年2月份被impact，不得不（含泪）拿package走人。虽然不是firm level layoff，但是运气不好赶上这波大规模裁员，所以market相当不好。
直接说过程和结果：
我面的是AI相关 MLE/ reseach scientist/ DS。 感觉我的trick用的比较好，所以我一直在找工作期间一直有10个左右公司的面试，拿了好几个offer，最后去了一家还挺想去的公司和组（工资还涨了不少）。
拿面试干货：
这可能是这篇分享里面最最最最干货的地方，相比身边被layoff的其他人，我手上的面试远高于其他人，我总结了几点我觉得很有用的办法：
在找工作期间，我一般会花个头一个半小时来投简历，这里面有什么小技巧
1. 广撒网： 我一般会在LinkedIn上把相关的工作都投完，而且每天都有新的job post，每天都要花时间来投
2. 如果能在job上看到hiring manager是谁，直接LinkedIn加他，说有兴趣（但别说被layoff），这个方法我起码多拿了10+个面试
3. 在linkedin post里面搜索 关键词比如 hiring machine learning，里面有很多hm发的，时间越近越有效果，也是直接dm他们。（我最终的offer就是这么来的）
4. 找人内推，感觉内推现在只有一种情况有用，就是那个人就是在招人的组，直接给hm说，这样才有希望。
5.我平时也很喜欢参加conference，所以也认识很多人，这个渠道不适用于所有人
做到前四点，我感觉就够了，至少保证手上一直有面试在推进。
至于简历，我基本上就准备了MLE/ reseach scientist/ DS 三份简历，然后用chatgpt改了改。
准备面试干货：
我面试效果一直很好，按我以前找工作的感觉来说，应该所有面试都能拿到offer，但是最近的环境下，我只能说非常难，很多面完onsite 就ghost你，即使hr feedback说positive，他也说我们要面完所有人才能给你消息。（以前的情况第二天就offer）
我这只对AI相关的面试有重大帮助：
MLE/ reseach scientist/ DS 这三面试说实话我感觉都差不多，至少skillset面下来基本上overlap很高。
1. coding: 我就用的 Grind 75 (techinterviewhandbook.org), 先从65 做有多的时间就是多做，我基本上前75做了两次
2. ML fundmental： 这我没怎么准备，我的方向是nlp和推荐系统，我倒是复习了一下基础，nlp我一直follow最新的paper，面试有时候会聊到transformer相关应用之类的。不过我之前面试准备的ML基础倒是可以分享，就是每一个基础ML model我都会去从原理，到代码实现过一遍（有的公司会让你实现代码，比如写一个knn之类的），然后每个model的优缺点和应用，这些知识我倒是比较牢固，没怎么花时间。
3. ML design：也有面试叫这个case study地理搜一下很多帖子都写的很好，我就不多写了，分享一个我觉得写的很好的git（github.com），不过这个哥们老是block他的system design 内容，建议粘贴下来。这个地理模版也挺好（instant.1point3acres.cn）
4. 其他：一般就是你工作经历，这个仁者见仁智者见智，我的建议是聊得时候最突出的那个一定要和面试这个工作相关。比如我手上有好几proj，每一个不一样的面试我都会说the primary proj I work is xxx （xxx=和当前面试最相关的那个）
layoff期间谈工资：
这个非常trick，我感觉这个非常重要，layoff期间的谈工资和其他时间不一样，我因为这个丢了2个offer（虽然也不想去，拿来保底的）。我建议了解清楚对方的range，然后在range中间说一个（如果是保底的话），我其中说了一个我当前工资，说至少match一下。hr回去之后直接给我说这个role close了。后来应该是招了一个更便宜的。现在的市场就是不缺candidate，只要过了bar，招最便宜的那个。说实话，我也没有是什么技巧，这个也是我的一个observation。
一些感受和思考：
其实这些是我觉得最重要的，我本来想放在文章的开头，但是既然是干货，那就先分享干货，有缘人才能看到最后。
1. 技巧和准备都是次要的，layoff最大的障碍应该是mental health，这来自于layoff本身的压力，身份的压力，和market不好压力，投100份简历没有人鸟你对自己自我怀疑的感觉。感觉有身边人的支持，鼓励是缓解压力的最好方法之一。如果没有身份，感觉出去旅游也不是一个最优的办法，不过相信自己的能力，有一个合理的规划是比较重要的。周末该出去玩出去玩，我周一周五找工作准备面试，周末一次出去玩没落下。
2. 简历上的title可以微调，那些hr啥也不懂，我之前的title说实话听起来比较高，所以拿不到什么面试，后来我面MLE我就在title上写MLE，面DS就写DS，这样感觉提高了很多几率。
3. 能找HM直接聊比找HR有用多了， 至于怎么找到HM，就看你人脉和方法。如果非要通过HR，在聊完可以发一段你自己的介绍，让她直接复制转发给HM，比她听完你的介绍再写一段她的理解给hm效果好的多。
最后求点大米，祝大家offer多多。有什么问题留言我会即使回复。
补充内容 (2023-05-02 00:06 +8:00):
统一回答一次啊几个问题：
1. 改title 背调会不会有问题，我问了hr说没问题，我说一个是level，一个是working function title。这俩只要不差的离谱就行，比如MLE和DS，或者research scientist。
2. 如何给hr说当前状态，我就说re-org，looking for new opportunity
3. 如何用chatgpt改简历，写一个prompt 然后复制你的简历就行。（比如 pls improve my following bullet point writing）
4. linkedin 部分job 里面都有contact info，不是每个都有。我加他们不会说layoff，我就说looking for connection
5. 我只用python来coding，但是面试也open to c++
补充内容 (2023-05-02 00:17 +8:00):
回答补充：
1. 我找的是金融方向，感觉这波layoff没有影响到金融方向， openings还是很多的，虽然candidate也很多。
2. 具体面的什么公司也没有什么参考性，不过都是头部那几点buy、sell side和fund。
3. 拿多offer其实就两个方法，增大你的曝光（多拿面试）和提高里面试的成功性。后者需要自己去努力提升自己能力，coding/thinking/communication/math。而前者在最近的market下就需要很多办法了，这篇文章主要就是说的如果增大前者的可能性。
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