如何拿下大厂数据科学|数据分析OFFER

中大厂数据科学/分析的岗位门槛近些年也是越来越高,985/海归/211硕士成了一个标配(名校的本科也有机会),DS/DA所需技能相对于算法、开发来说没有那么硬核,所以跟数据稍微相关的同学都会考虑进行投递,挤压现象很明显。对于背景较差的同学,可以着重考虑小厂的机会,先在实践中提升自己,找准机会,后续再冲击中大厂,是一个较为现实的选择。
总的来说有以下三卷,卷学历背景、卷工作经历、卷临场发挥能力,前两卷在你面试之前已经不会改变,能做的就是如何提升临场发挥的能力。
关于DS/DA的面试,面试官问法又分为两大方向,一个是你简历上的内容,一个是面试官的随机提问。基于简历的问题,不同面试官的提法大差不差,有迹可循;面试官的随机提问,往往比较发散,很考验综合能力,但正常面试官的提问都会在合理框架中,不会过于刁难。
 本文主要介绍DS/DA面试所需具备的能力和面试中常见的问题,主要是基于笔者的过往经验,难免挂一漏万,仅供参考。 #数据人的面试交流地#  #数据人的面试交流地#
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目前开展针对校招和社招全程陪跑辅导项目,从基础能力夯实到面试一对一辅导,同时提供 业内硬核数据科学实战项目课程 ,基于丰富指导经验进行针对性准备,已有多位学员斩获大厂offer,主打真实不浮夸,欢迎大家随时沟通交流
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发布于 05-12 18:44 北京

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【2025年最扎心真相:别往后端卷了,985/211+海外硕正排队“屠杀”】“后端”这两个字,今年在 HR 眼里已经不等于技术硬核,而等于“简历爆仓”。打开牛客、脉脉、LeetCode 讨论区,随便一刷就是:• 某985本科生,拿到后端offer;• 某校硕士,拿到后端offer;这不是“内卷”,这是降维屠杀:985/211 卷不动算法岗,集体下沉后端;海外名校硕博,论文、竞赛、实习、开源四件套齐全,把后端当“保底”;工作 3 年的社招 P7,被应届“论文+实习+竞赛”三合一小鲜肉倒挂 5k。简历池里 80% 是“双一流”,HR 筛人策略直接调成“先看学校,再看专业,最后看性别”,技术面沦为“清北华五相亲大会”。更惨的是薪资。去年大厂后端 SSP 还能 35k,今年普遍压到 25k,小厂直接 15k×14,爱来不来。HR 原话:“你不干,后面还有 2000 份简历排队。” 房租一交,发现还没同城做电商运营的本科同学到手多。与此同时,前端、客户端、测开却像沙漠里挖金矿——极度缺人,老板急得团团转:•  某 Top3 电商,前端急缺 60 人,HR 私聊“本科就行,会 Vue 给 25k×16,立即签字费 3w”;•  某短视频巨头,iOS/Android 客户端缺口 80,校招 21k 起跳,3 年经验直接 40k,远程办公额外补贴 3k/月;•  某金融独角兽,测开岗 18k×15,要求“会写 Python+接口自动化”,入职就送 MacBook Pro+1w 购机券,每天 6 点打车报销。而且晋升通道一点不差:前端转全栈→技术负责人→业务架构,客户端走“性能优化+架构”路线,3 年升 P8 的大有人在;测开更是 QA→QA Lead→质量架构师,年薪百万不是梦。反观后端,P7 升 P8 平均 4.5 年,还要和一群“论文+竞赛+开源”的卷王拼 KPI。所以,2025 年最清醒的择业策略:1.  别再迷信“后端=硬核”,那是 2018 年的老黄历;2.  把“Vue/React+TypeScript”“Flutter/Swift/Kotlin”“Python+Pytest+CI/CD”任意一套学到能干活,就能拿到比后端高 30% 的 Offer;3.  选缺人的赛道,而不是听起来“高大上”的赛道;4.  先上车,再跳槽,半年后再回头看,你会发现当初去后端的那批人还在 LeetCode 刷到 4000 题,而你已带团队、拿股票、远程办公环游世界。结尾送你一句大实话:“方向选错,努力全废;赛道选对,年薪翻倍。”后端已死,前端/客户端/测开当立——赶紧调转船头,趁缺口还在,窗口未关,上岸要趁早!
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