大家好，我是 Prima，我之前在美国大概工作了 4 年时间，曾在 Wayfair 与 Meta 担任商业情报分析师（Business Intelligence Analyst）和数据科学家，2022 年五月回国加入字节担任高级数据分析师。
“可以简单介绍下你的学校背景以及专业吗？”
我本科就读于中山大学生物科学专业，大三至大四期间参加了中大管理学院下的创业管理专业作为双学位课程。毕业后，我前往美国杜克大学商学院攻读商业分析（Master of quantitative management-business analytics）的硕士项目，历时十个月最终获得了学位。
“现在看来生物科学在国内的就业前景不太乐观，你当初为什么选择这个专业？后来又是什么原因让你转到其他专业呢？”
在高中时，我对生物非常感兴趣，并且认为自己能成为一名科学家，并没有考虑职业发展问题。在读大学的过程中，我开始探索这个专业的职业发展道路。经过两年的时间，我发现自己的兴趣不在这里，我不太喜欢也不太适合当一名科学家，因为我是那种耐不住寂寞的人。因此我选择了第二专业，去了解管理学院下面的商科专业。后来，我发现商科更适合自己，因此考虑攻读商科硕士学位。我的本科同学中大约 80% 选择攻读硕士或博士学位。去年，有些同学刚刚拿到博士学位，他们在毕业后大部分继续从事科研工作或博士后工作，只有很少一部分会选择进入药厂或咨询公司。
“你为什么会选择去美国，你当初是怎么申请的学校与专业的？”
尽管那时候欧元还比较强势，香港也没有像现在这样没落，但我的家长和我都明确地认为应该选择去美国，因为它是一个世界强国，能够获得更多见识，而且高等院校也是全世界最多的，有更多的选择而且后期的发展潜力也比较好。在申请学校和专业的时候，我找了留学中介帮忙，我很感谢 Ta，因为那时候我原本想申请的是纯商科的专业，类似市场营销或者管理专业。但是 Ta 看了我的背景与兴趣之后给我介绍了商业分析专业。这个专业不会那么纯文科，而是有一些理科课程，可以利用上我的理工科背景。我之前对商业分析这个专业完全不了解，也没有想到学校会有这样一个专业。我们现在戏称 2018 年是美国数据科学的元年，但是在 2016 年底到 2017 年初的时候，当时开设这个专业的学校非常少，反正开的我都申请了。
“后来你是如何选择学校 Offer 的呢？以及如何去做风险评估呢？”
当初 UCB 和 Columbia 院校下比较有名的项目还没有出现。我拿到的几个 Offer，当中第一个是 Rochester University 的数据分析项目，已经开设了两三年。第二个是哥伦比亚大学纽约校区的应用分析专业，虽然哥大在国内比较有名，但家人和我都没有名校情节。而且这个专业好像也是第一年开设并且开在成人继续教育学院底下，给我一种夜校的感觉。最后是杜克大学的商业分析项目。我当时选择学校的时候主要考虑两个因素：首先是费用，杜克的生活成本肯定比纽约低很多，我们这些商科专业都比较贵（注：杜克的商业分析项目 10 个月 75,000 美元）。其次是就业率和发展前景，我浏览了杜克商学院的其他项目的就业数据，包括 MBA 和其他两个硕士项目的数据都非常不错。而且它所在的位置是 RTP 三角区，在一个经济发展比较重点的地带。最后是杜克大学本身的排名比较高，商学院的排名也非常好。因此我选择了杜克大学的商业分析项目。
“在杜克的 10 个月过程中你有接触或者学习到一些你工作上用到的技能吗？”
当然有，这个项目的主要目标是就业，特别注重自己的就业数据，所以项目中教授的内容非常实用，我的工作技能完全是在这个项目中学到的。直到毕业后我还会经常翻看以前的PPT，如果遇到不懂的东西，就会回去看看学校当时怎么教这个内容的。
第一要明确你未来工作所需的技能，然后再倒推你应该学习哪些技能以及如何学习。
“对于现在准备要去美国读数据分析或者以后想当数据分析师的读者，你会有什么建议的一些学习的方式或渠道？”
第一要明确你未来工作所需的技能，然后再倒推你应该学习哪些技能以及如何学习。以学习数据科学为例，不要仅仅参考学校的课程设置，还要学会看岗位描述和职责。例如，如果你想成为 Meta 的数据分析师，可以浏览 Meta 官网的岗位描述，那里会列出所需掌握的工具类技能，如 Python，SQL 和非工具类技能，如 A/B 测试，产品品味和沟通能力。当你明确你需要学习的东西之后，再去看课程设置里是否有对应的课程。如果没有就要有针对性地去补充。工具类技能很容易学习和上手，通常每个项目都会教授。即使没有教授网上也有很多相关网课，包括刷 Leetcode 的相关练习题目。
第二点我认为最能衡量一位数据分析师是否优秀的标准是他们的沟通表达能力以及对业务的了解。特别是像我们这样的非母语人士，可能在这方面会有很大的差距。我刚来美国的时候英语很糟糕，所以我首先要学好英语。每天都看美剧和 YouTube 视频，并尽量与我的同龄人用英语交流。这个项目中 80% 的人都是中国人，但如果你没有强烈的意识去锻炼英语，你完全可以毕业的时候都不懂英语，但这是非常糟糕的一件事情，因为在面试时表达能力和业务理解能力非常重要。
最后一点是对产品的理解。当你去了美国后，你需要使用他们的产品。因为在国内并不是所有人都知道 YouTube 具体长什么样，怎么使用以及有哪些功能。使用过程中，你会从用户的角度获得一些感受。此外，你也可以进行一些思维小训练，例如打开一些软件，思考为什么这个页面要这样设计，标签页为什么要这样设计。如果它做了一些改动，例如要添加短视频功能，你就要思考为什么要添加这个功能。除了自己去思考之外，你还可以在网上寻找商业评论的文章，例如国外的 Medium 和国内的虎嗅等公众号。总的来说，我认为最重要的是倒推，就是先了解岗位描述和职责，然后根据缺乏的内容去学习。每一样东西的学习方式和渠道可能都不同。
“找全职工作之前，你之前有实习过吗？”
我之前实习过四次。第一次是在招商银行担任大堂经理，主要负责开户和宣传理财产品，跟数据分析没有关系。第二次实习是在华工的一家互联网众筹创业公司，那时候大学生创业很流行，也是我第一次接触互联网行业。第三次实习是在尼尔森做数据分析相关的工作，最后一次是在波士顿咨询做了几个月的兼职助理。在大学期间，我接触了金融、互联网和外企，尝试去了解自己的兴趣在哪里。
“你当初是怎么为求职进行准备的？效果怎么样？”
我读的硕士项目从 7 月开始。那时候学校的职业发展中心每周会提供职业发展课程，包括简历修改、公司列表准备以及校友资源的利用。我们当初是第一届学术，缺乏校友资源，所以中心会邀请 MBA 或其他项目的学长学姐分享经验。有些同学在项目开始前就自学了这些内容，然后在秋招时开始投简历。但我当时不是这么做的，因为我在 6 月才从中山大学毕业，7 月就要去美国了。在求职准备方面，我曾走了一些弯路。9 月开始投简历时，我的方向是想去咨询公司做生物咨询方面的工作，因为这可以结合我的生物背景。但当时我对咨询的理解很浅，也没有在咨询公司实习过，最重要的是很多咨询公司都不提供签证，竞争也很激烈。我只拿到了两三家公司的面试机会，面试一两轮后就没有下文了。所以在寒假之前我没有找到工作。回国后，我发现很多朋友在做互联网方面的工作，就跟他们聊了一下。他们说互联网公司很包容，不会因为你本科专业与职位不符就拒绝你。于是我在寒假结束后开始投互联网公司。Wayfair 是我投的其中一家，经过三四轮面试，我在 2 月底拿到了 Offer。其他公司就没有继续面试了，因为我觉得这份工作很适合我，首先我很喜欢波士顿这个城市，其次这个职位涉及到数据分析和数据工程，工作内容比较广泛。整个面试过程也让我觉得这个公司很靠谱。我也投了 Meta 和 Google 那些大厂，但都挂在了简历关。
“你是否考虑过如果找不到工作怎么办？比如说转行或者有其他的备选方案？你怎么看待现在数据分析师的招聘数量比较少，竞争也很激烈？”
我当时比较幸运，在毕业前三个月就拿到了 Offer，后面三个月基本都是玩乐，所以没有考虑过备选方案。为什么这两年数据分析师会竞争激烈呢？主要是因为越来越多的学校开始开设这个项目。就像我之前跟你说的，我在 16 年申请时，美国只有不到 6 个学校开设这个项目，但现在几乎每个学校都有了。但是岗位增长的速度肯定赶不上毕业生数量的增长速度，所以会感觉比以前更加激烈，变成和软件工程专业差不多。但是数据分析师的岗位数量会更少。在我之前的团队中，软件工程师和数据分析师的比例大概是 10 比 1。
“一开始你没有太多朋友数据分析行业，你是怎样快速适应公司并学习所需技能的呢？"
首先这个岗位需要的技能在面试中都会考察，所以面试通过基本上就能够胜任这份工作。另外在美国，对于新人的培养，尤其是校招生的培养是极为系统化且纳入经理的绩效考核中的，所以他们都非常用心。我很幸运的是第一份工作是在美国，经理和 HR 给了我很多支持，我从中学会了如何从学生变成一个社会人。另外入职时我认识了一批同期的校招生，我们会互相交流遇到的问题。即使他们现在分散到了各个公司，但还是会经常聊天，交流和积累经验。最后一点是克服语言难关，学校里的英文和工作中的英文完全不一样，需要花更多时间。每次换工作的前 3 到 6 个月是最痛苦的，因为需要学习一些新的东西，需要多花时间和总结。我觉得这跟在学校学习其实差不多。
“你后来为什么选择加入 Meta ？跟 Wayfair 相比，Meta 遇到的挑战有什么不同？你觉得 Meta 的文化会与 Wayfair 有很大的区别吗？"
当时 Meta 的招聘人员主动联系我，询问我是否有兴趣加入他们的团队。我经过几轮面试后成功拿到了 Offer。不同在于工作方面以及文化方面，工作方面的不同是在 Meta 工作时我进行了职业方向的调整。在 Wayfair 工作时，我的工作既包括数据分析，也包括数据工程。但在 Meta，我完全转向了数据分析方向，不再需要做数据工程类的工作，全心投入于数据分析。Meta 的数据分析师需要像半个产品经理那样思考问题。因此，与 Wayfair 不同的是，我需要写很多专题分析报告，以展现我的想法，并影响其他工程师。这对于非母语人士来说是一个挑战。另外，由于 Meta 是一家社交公司，还需要执行社交隔离的 A/B 实验，而非仅仅进行随机用户分流，这些实验需要涉及到统计学知识，因此我需要进一步学习统计学相关的课程。
在工作文化方面，东岸的氛围则更像欧洲，比较注重 work life balance，讲话比较毕恭毕敬。在 Wayfair，工作时间是早上 10 点到晚上 6 点，而硅谷的氛围都很主动积极，也比较卷，Meta 又是硅谷里比较卷的公司。工作时间通常是早上 9 点到晚上 7 点，偶尔会加班。Meta 的员工更加有侵略性，有问题就直接怼。大家都比较急躁也更注重结果和收益，而不是过程，只要拿到了结果，就可以升职。这也是为什么有些人会采用侵略性的风格，不在乎过程中是否伤害了其他东西。
“你在 Meta 开心吗？在这个过程中你最大的收获是什么？”
总体来说我是挺开心的，我的团队氛围挺好的，大家都很友善。在 Wayfair，我主要是扮演一个中台的角色，对于业务决策的权力比较少。但在 Meta，我可以和别人讨论从而争取拿到决策权。而且数据科学的话语权也很高。我可以通过分析数据，提出下一个 roadmap 的建议，并说服别人采取这个决策。这点在 Wayfair 并不常见，那里更多的是产品经理说了算。最后是我的英语也变得更好了，因为每天都需要和别人开会，说更多的话，我也学会了如何表达自己的想法，影响别人的想法。
“你后面为什么选择回国发展？”
其实有两个方面的因素。第一个因素是在美国，华人的职业发展很受身份限制。比如如果你是一名数据分析师，你很难跳出这个行业，只能一步步往上爬。在硅谷做数据分析师的职业路径非常清晰和稳定。你可以在那里买房、生孩子，未来的路也很明确。我在硅谷待了一年半，感觉已经看到头了。第二个因素是我的男朋友在国内工作。近年来国内互联网的发展也非常不错。我还想再涨涨见识，看看国内互联网是怎么发展的，所以决定回国了。
“你回国后面了多少家公司？求职氛围或面试体验怎么样？”
因为我回来的主要原因是考虑到家人，所以我只考虑了广州的机会，面试了六七家公司，包括唯品会，Bigo，微信，TikTok，宝洁，沃尔玛。面试体验的话除了腾讯给我的面试体验不太好之外，其他公司都挺正常的。在腾讯，有几个面试官都迟到了，有些甚至临时取消了面试，这让我感觉他们非常忙，不太重视求职者的时间。至于考察的内容和美国都很相似。另外，我没有遇到那种一上来就问你结婚了没、年龄多大之类的问题。一开始我还以为国内职场氛围会很恶劣，对女性不友好，尤其是像我这样的育龄女性。但是我经过一轮一圈的面试后发现，其实都很正常。
“你拿了哪些公司的 Offer，选择加入字节是出于什么考虑呢？”
当时我收到了那六家公司的 Offer，但外企的两家薪酬太低了，相当于我原来薪水的 1/4，虽然这些外企的 Work life balance 肯定比互联网好，但薪资与我从国外回来的期望相差太大。在互联网公司中，Bigo 和唯品会的规模和级别与字节和微信不同。最终我选择了字节有两个原因。首先字节的人数比微信多很多，因此层级也会比较多，不像微信相对更加扁平，有较多高级别的 IC 直接汇报给老板。因此我在字节有一定的管理权利。我们这个方向有 5 个分析师，虽然他们直接向我的老板汇报，但是他们的日常工作是由我来管理，包括他们的产出质量也是由我来把控。你可以理解为国外 Tech Lead 的角色。另一个原因是字节有国际业务，包括我们现在也会与 Mountain View 和新加坡的同事一起合作做项目。如果我实在无法适应国内的强度，我可以在公司内部转岗去其他地区的办公室工作。这比直接在微信再跳到美国的字节容易一些。不过我觉得未来这几年是不会跳槽的，因为要考虑结婚买房生孩子，这些私人的事情会被排上日程，小孩要等他至少要长到五六岁才再去考虑要不要换一个地方，到时候的世界局势是怎么样的也说不准。所以我没有做一个长期的打算，反正短期我觉得 5 年之内我是会留在国内的。
“字节对于孕妇或者说产妇的政策友好吗？”
国内外一个很大的不同，国外是男女都休产假，男生 3 个月，女生 4 个月。所以你经常看到一个男的突然消失去休产假，然后三个月不回来，这很正常。国内不同的地方是男生只有 15 天，女生有 6 个月，这个假期就造成了男女在用工上非常的不平等。首先公司会考虑女生要去休 6 个月的产假，所以他可能不招女生。其次如果男生不休产假，那女生去休产假的这段时间，他的事业就会被男生抢掉。例如我现在要走 6 个月，我这个岗位等我回来之后肯定就没了。我的事业就是会倒退的。字节的话，我之前没了解过这个问题，我看到了一些同事大着肚子，然后还在晚上八点跟我们开会，我就觉得特别心疼。
在求职过程中，要保持韧性，不要因为没有拿到 Offer 就觉得自己不够优秀，因为这很可能与大环境有关。
“你现在有了管理者身份以及面试官的角度，你会给求职者什么建议？”
我大概面试了 20 多个人，我认为在面试中要做到表达与逻辑清晰，同时要准备好自己的故事，多去了解字节的业务阶段和发展情况，这些都会加分。此外，我发现公司的 head count 变动很频繁。例如，我们在 12 月进行 head count review 时，整个月都不能发 Offer。到了 1 月 review 结束后，我们发现 Offer 标准太低了，以前能发的 Offer 现在都不能发了，导致一些之前可以过的应聘者也被拒绝了。现在的大环境要求降本增效，门槛变高，甚至会淘汰一些绩效不好的员工。因此，在求职过程中，要保持韧性，不要因为没有拿到 Offer 就觉得自己不够优秀，因为这很可能与大环境有关。
“字节的工作时间是 996 吗？你是如何应对这样的工作强度的？当初你是否有过犹豫或挣扎？”
字节公司的工作时间是每周 995，午休两个小时，晚上 6 点到 7 点吃饭。回国后只能接受这种工作强度，因为我们无法改变大环境，只能改变自己。在选择回来之前，我已经知道了这种工作强度，所以我接受了这个挑战。如果我不能接受这种工作强度，回来会很痛苦，也无法长期工作下去。另外我每次新入职一家公司前几个月都会加班的，我刚去字节的时候前 3 个月会觉得有很多新的东西可以学，工作时间比较久。但是到了 3 到 6 个月，就会进入崩溃期，会觉得非常累，周一到周五已经耗尽所有精力，周六日需要在家里休息，没有力气出门。尤其是去年 11 月底封控在家一段时间，那段时间是我回国的至暗时刻，非常难熬，这时候我就会找朋友聊天，舒缓下心情。解封后，我工作也上手了，到了 6 个月之后是一个新的时期，你一方面习惯了这个工作节奏，也熟悉日常的工作内容和流程，你不会觉得说这个东西不会干而导致很难很焦虑，工作带来的的焦虑感会少很多，工作效率会更高，也可以去把控工作的节奏了。现在这个新时期我也逐渐发现了回国的快乐。周末可以出门跟大家玩，玩的东西也非常多。就硅谷是一个无聊的地方，周末能去的地方屈指可数，但是在在国内你基本去不完的，因为你去完一轮又有一轮新的东西出来，每天都会有很多新鲜的事情可以去探索，让我觉得很快乐。此外像淘宝购物、抖音购物、美团外卖等都非常方便，这些在国外是无法体验到的。
“那相对来说回国有没有一些缺点？相对美国来说没那么快乐？”
在国内工作日完全没有私人时间，想要搞副业是不可能的。相比之下，在美国勤奋一点的人通常会有两份工作。此外，职场环境也有很大的不同。在美国，人们会尊重你的下班时间和周末时间，但在国内，大家都很着急，无论是工作日还是非工作日都会一直催促你，这种氛围非常不同。此外，中国年轻人似乎为工作奉献了一切，大家聊的话题也不是周末去哪里玩，而是业务增长和竞品动态。
“像 Google 或其他硅谷的公司，刚起步的时候加班也非常严重，他们也经历过这个阶段，你感觉未来国内的互联网的发展，它会像硅谷那样子更加 work life balance，还是说高强度工作的周期可能很长？"
在未来的 5 到 10 年里，我认为工作强度不会有太大的变化，因为人口结构不会有很大的变化。这个问题非常复杂，为什么美国可以实现 work life balance，为什么欧洲人只需要工作 30 小时？因为发达国家已经有了既得利益，可以赚取全世界的钱。此外，这些国家人口较少，人均资源非常丰富，因此是一个劳工市场。当公司需要争夺劳动力时，自然会提供良好的福利和用人制度，并建立完善的支持系统。但中国由于我们人口众多，优秀的人才也很多，所以是雇主市场，雇主可以挑选的人太多了，公司可以慢慢挑选，如果不行就换下一个。如果人口结构不会改变，我认为工作强度肯定不会改变。但是，我们以及下一代生育率可能会非常低，人口结构将会发生很大的变化。到那个时候，中国的经济可能已经很好了，人均资源也很丰富，那个时候可能会有所改变。但我认为这需要再过一代人的时间。就像我们当时上学抢学位是很难的，但我认为我们的孩子想上学学位应该不再是一个问题了。
“最后有什么建议吗？”
我建议在美国交一些非中国人的朋友，了解这些国家的文化，这才是去美国读书的目的。不要局限于与中国人交往，否则就失去了出国的意义。回国后，我结交了很多来自韩国、日本、新加坡和美国的朋友，这些友谊对我来说非常珍贵，是一生的财富。此外，多说英语也很重要。当你有了这些朋友，你就不得不说英语了，这也为找工作做了铺垫。回想起来，我在找工作时，有一些项目内的同学会互相坑对方，但我们的项目非常好，大家都很乐于分享资源，一起准备面试。我不知道是我很幸运，还是这个项目很神奇，招的人都很善良，我们会分享所有岗位，一起准备面试并互相模拟面试。这种互帮互助的氛围非常好。