[心得] 2022美國GIS/RS找工作心得

看板GIS作者NDEJG (NDE)時間1年前 (2023/04/22 12:07)推噓8(8推 0噓 0→)

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［人權證明］ title: geospatial data engineer location: CA bay area or Seattle，我選西雅圖身分: MS，沒身分，公司會幫申請H1B $$: >10w鎂 (業界)工作經驗: 21年實習三個月公司最近在招人，所以趁機跟recruiter還有面試官聊了很多才有這篇文章求職準備我的背景跟碩班主要都著重RS，GIS大學時用得很多所以也能理解，程式能力普通，這輩子沒修過程設學分，只會自幹Python。以下為找到工作檢討完的心得。［刷爆Linkedin］求職時先刷爆Linkedin，去理解目前市場行情，尤其要了解很缺的職位是什麼和共通的技能有哪些。以2022年為例，職缺大概可以分這幾種: - GIS analyst: 技能: GIS, NoSQL, PostGIS, autocad, 其他database, 部分要求出外業的技能薪水: 8W最頂，大部分在6W左右我本身的相關程度: 會GIS會外業(但不想)，沒用過NoSQL跟PostGIS，自己覺得薪水跟工作內容都很智障，勉為其難在投的類別 - Web/製圖/前端工程師技能:寫網頁, java, javascript, WebGIS, super overlay, Google Earth Engine, SQL , 部分要求作品集、部分要求超強程式設計薪水: 10W左右，上限很高與我的相關程度:上面我幾乎都不會，與我無緣的職位，就沒特別研究 - Data Engineer/Scientist 技能: SQL, spark, hadoop, docker, AWS/GCP, Python, domain knowledge(依公司而定 ), data preprocessing, modeling (theory/implementation), data engineer 要求更多在處理大量資料的經驗、data scientist要求更多在modeling的部分薪水: 上下限都很高，一些保險公司會開個7萬拔剌價，也有公司開個20萬。產業別很廣，包含NASA, NOAA, 天氣分析、氣候變遷研究單位、保險公司、農業公司、搞炭權的新創、賣圖資的公司。與我的相關程度:找工作前我略懂Python，有domain knowledge，有做過前處理跟建DL模型，但不是很懂，剩下都不會 - Robotics/CV engineer 技能: computer vision (classfication, segmentation, prediction, detection), de ep learning (有些要你發過期刊或conference), robotics 分析, c/c++, java, python , 超強程設, 3D mesh 薪水: 大部分都13W+，通常都搞自駕的新創或車廠或Nvidia 與我的相關程度: 把RS影像處理算CV的話算略懂，deep learning略懂，LiDAR略懂［Networking］我個人當初是沒有機會使用，但有一次聽演講遇到Planet的某個Director，他跟我說很多時候招人時講求效率就會先找有認識的，如果你老闆很有名或認識哪個大咖或他們家的員工的話就不要廢話開頭先套關係就對了。如果你成功networking到想要夢想公司的員工的話，就多套點公司最近的目標或需求，可以幫助你準備技能跟寫履歷。［履歷］履歷新手的話建議直接google MIT/Standord resume，挑幾份工學院的來看，人家格式長怎樣你就長怎樣，然後切記一頁定勝負。除非工作要求要有發表然後你又有一堆相關經驗，那就第二頁放你的發表，不然就是做一頁，不要管你學校的那些腦殘履歷修改服務的人說什麼，就是一頁。寫履歷最重要的不是把自己會的東西全部寫出來，而是寫出你們組要的技能跟經驗我有，多的東西就不要勉強硬塞了。［海投］不用管年資要求幾年你就投就對了技能夠香還是很容易被抓去面試，光是找到符合技能要求的人就很難了，年資順位很後面不用滿足所有要求也能投我本人就沒有滿足這個職位的所有要求求職網站: 我大部分只看linkedin跟glassdoor，其他就是直接看大公司的career頁面面試首先不管哪輪面試，只要你被問問題，就執行以下三步驟把問題換句話說來跟問問題的人確認自己沒理解錯，或者問他我回答___是不是有符合他想知道的內容。(如果你很有自信100%了解也可以省略這步) 回答問題回答完，問他Is my answer clear?之類的，或者問有哪部分想知道更多細節嗎? ［HR interview］通常就確認履歷是不是都是真的，還有跟工作的相關性，我能做的只有確定我寫的術語他都有看懂，然後幫他關聯到職缺需要的技能。有時候也會被問有沒有履歷上沒提到但相關的經驗，我就照實答。［Behavior］我是直接去YouTube看影片教學，我自己都是誠實回答，然後時常跟面試官確認是不是他想聽的內容。［Coding］印度人教我的策略: 拿到問題先想想，想完告訴面試官你想怎麼寫，確定完沒問題才開始寫，寫的時候就告訴他你在寫剛剛提的哪一個部分。我自己從來沒學過資料結構跟演算法，從0開始刷leetcode，一邊刷一邊看youtube學資料結構跟演算法，兩個月還是刷了150題左右。最後發現要面Data ___通常也不用刷到變演算法大師。語言部份我只練SQL跟Python。SQL絕對必練，CP值很高，而且通常不太難。Python比較難準備，除了leetcode建議也練一下Pandas，我面試的時候就有考Pandas，我當時完全沒準備差點爆開。［Presentation (technical communication)］不確定是不是每個公司都有這個部分，我誠摯的建議就是少用縮寫，不要覺得其他領域的人看得懂縮寫，也不要以為你上一頁提過的縮寫他們記得起來。另外常見的悲慘錯誤就是準備太多投影片，這關是要看面試者能不能表達清楚他的想法，不是要呈現一個完整的史詩鉅作。投影片可以多做點然後隱藏起來等QA到了再打開來回答相關問題，另外QA請參照開頭的策略。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 198.134.98.50 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/GIS/M.1682136470.A.DCF.html

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pangolinjuan

04/22 13:10, 1年前 , 1^F

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pangolinjuan

04/22 13:12, 1年前 , 2^F

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coffee777

04/22 21:28, 1年前 , 3^F

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