Framework, którego użyłam
Rozpisz tematy, o które naprawdę pytają, wrzuć je do jednego głównego dokumentu, a potem rób próbne rozmowy na żywo z AI.
Otwórz na LinkedIn →
← Crocodata
Zacznij tutaj
Część 1
Część 2
Framework
Inne ścieżki
Darmowy przewodnik · doktorat → przemysł
Skończyłam doktorat bez oferty pracy.
Cztery lata fizyki teoretycznej w Towarzystwie Maxa Plancka w Berlinie. Potem sześć miesięcy na Stanfordzie, z Doliną Krzemową tuż za drzwiami: wszyscy coś budowali, wszystko działo się szybko. Chciałam być częścią tego rozpędu. Dlatego kiedy oddałam pracę, nie zostałam w badaniach. Zaczęłam aplikować.
Pół roku i około 100 aplikacji później, w większości zakończonych odrzuceniem, zaczęłam pracę w Google jako data scientist. Ta strona to framework, który mnie tam zaprowadził: co robiłam, w jakiej kolejności i dokładnie ten dokument, z którego się uczyłam. Weź go, skopiuj, dostosuj do siebie.
4 latadoktorat w Max Planck, Berlin
~100aplikacji w 6 miesięcy
5rozmów w Google
wrz '25pierwszy dzień w Google
Jak dostałam pracę w Google
Dwa krótkie filmy, w których dokładnie pokazuję, jak się przygotowywałam. Obejrzyj je najpierw, a potem użyj frameworku poniżej jako listy kontrolnej. Filmy ładują się z LinkedIn dopiero po naciśnięciu przycisku odtwarzania.
5 rozmów, przygotowanych z AI
Trzy rundy ze statystyki i intuicji w danych, jedna z kodowania, jedna z Googleyness. Jak przygotowałam się do każdej i dlaczego rozmówca jest współpracownikiem.
Otwórz na LinkedIn →Więcej na Instagramie: moja droga z uczelni do Google · @what.the.tech.is.going.on
Trzy fazy, sześć nawyków
Buduj rzeczy, zasypuj luki, a potem traktuj rozmowy kwalifikacyjne jak umiejętność, którą się trenuje. I tyle. Szczegóły poniżej.
01
Zbuduj dowody
W trakcie doktoratu, jeśli się daDoktorat pokazuje, że umiesz myśleć. Projekty poboczne pokazują, że umiesz budować rzeczy, na których zależy przemysłowi. Zacznij wcześnie, nawet od małych.
Zawsze miej projekt poboczny
Ja zbudowałam bota do quant tradingu. Ty nie musisz. Buduj, co Cię ciągnie: małą aplikację, analizę danych o czymś, na czym Ci zależy, narzędzie dla Twojego laboratorium.
Liczy się to, żeby było prawdziwe, na tyle skończone, żeby dało się pokazać, i bliskie pracom, których chcesz.
Daj każdemu projektowi historię
Projekty otwierają drzwi, historie pozwalają przez nie przejść. Przy każdym wiedz:
- Jaki był problem i dlaczego Ci na nim zależało
- Co postanowiono i dlaczego
- Co poszło nie tak i czego Cię to nauczyło
- Jaki był wynik, najlepiej z liczbą
02
Zasyp luki
Przed aplikowaniem i w jego trakciePrzeczytaj dziesięć opisów stanowisk, o jakie Ci chodzi. Zapisz każdą umiejętność, której jeszcze nie masz. To Twój program nauczania. Fizyczka we mnie potraktowała to jak eksperyment: znajdź luki, przetestuj, powtórz.
Zrób kursy
Kodowanie plus mnóstwo przypadkowych kursów: wszystko, co ciągle wracało w ogłoszeniach, które mnie interesowały. Żaden kurs nie jest za mały, jeśli zasypuje prawdziwą lukę.
Ucz się przez działanie
Wrzucaj to, czego się uczysz, od razu z powrotem do swoich projektów pobocznych. Certyfikat z kursu jest miły; projekt, który używa tej umiejętności, jest dowodem.
03
Trenuj rozmowy jak sport
Faza aplikowaniaRozmowy kwalifikacyjne to umiejętność, a umiejętności wymagają powtórzeń. Nie zaczynałam od wymarzonej pracy. Zaczynałam tam, gdzie zła rozmowa by nie bolała.
Najpierw szeroko
Na początku aplikuj szeroko, także tam, gdzie entuzjazm jest mniejszy. Spróbowałam quant tradingu, akceleratorów startupów, consultingu i data science. Pierwsze rozmowy były moim poligonem.
Ucz się do każdej rozmowy
Do każdej, z tą samą rutyną: rozpisz tematy, o które pytają, wpisz je do jednego głównego dokumentu, a potem ćwicz na głos, aż zacznie wychodzić automatycznie.
Zrób z AI partnera do rozmów
Daj mu wszystko: ogłoszenie, swoje CV, historie swoich projektów, swój główny dokument. Potem pozwól, żeby przepytywało Cię na głos. Zadaje pytania uzupełniające i znajduje Twoje luki, zanim zrobi to firma.
Jesteś moim partnerem do rozmowy kwalifikacyjnej na to stanowisko. Oto wszystko: [opis stanowiska] [moje CV] [moje projekty poboczne i historia każdego z nich] [co wiem o firmie i formacie rozmowy] 1. Powiedz mi, co ta rozmowa najprawdopodobniej sprawdzi i gdzie mam luki. 2. Zrób mi plan nauki na dni do rozmowy. 3. Potem przepytaj mnie: jedno pytanie naraz, poczekaj na moją odpowiedź, oceń ją uczciwie, pokaż mi mocniejszą odpowiedź i przejdź dalej.
Na sali: traktuj rozmówcę jak przyjaznego współpracownika. Pytania są otwarte i kreatywne, a idealnej odpowiedzi nie ma. Chcą zobaczyć, jak myślisz i pracujesz.
Pętla: aplikuj szeroko → ucz się do każdej rozmowy z AI → idź na rozmowę → zapisz, o co Cię pytano → wrzuć to do następnej rundy. Każda rozmowa ułatwia kolejną.
I chroń podstawy
To bolesny czas i może potrwać miesiącami. Nie zapomnij zadbać o siebie. Oto moje rzeczy niepodlegające negocjacjom →
- Ruch, nawet gdy brakuje sił
- Czas bez ekranu
- Czas na pasje i rodzinę
- 8 godzin snu, niezależnie od terminu
Nie poddawaj się i nie sprzedawaj się poniżej swojej wartości.
Doskonałych stanowisk jest tyle, ile doskonałych ludzi, więc chodzi tylko o to, żeby znaleźć swoje dopasowanie.
Darmowy zasób
Mój dokument przygotowawczy do Google Data Scientist
Wszystko, czego uczyłam się do rozmów na Google Data Scientist, w jednym dokumencie: wzory, rozwiązane przykłady, kod i szablony odpowiedzi. Oto, co jest w środku.
LogistykaFormat rozmowy runda po rundzie, za co Cię oceniają i praktyczne wskazówki.
StatystykaJednostronicowa ściąga, prawdopodobieństwo, rozkłady, testy hipotez, resampling.
Modelowanie i eksperymentyRegresja, testy A/B, wnioskowanie przyczynowe, jakość danych, analiza przeżycia i szeregi czasowe.
ProduktDobór metryk, frameworki product sense i szablony odpowiedzi na rozmowie.
KodowanieStruktury danych w Pythonie, pandas, przepisy ze SciPy, SQL i rozwiązane ćwiczenia.
BehawioralneBank historii STAR, Googleyness, bank pytań i dalsza lektura.
Otwórz dokument przygotowawczy →
Napisany z myślą o data science, ale części o logistyce, pytaniach behawioralnych i kodowaniu sprawdzą się w większości rozmów technicznych.
Wskazówki od znajomych
Moja droga nie jest jedyna. Zbieram wskazówki od znajomych, którym udało się wejść do tech: co zrobili, co zadziałało, co by pominęli. Więcej wkrótce.
Moja przyjaciółka Alex · Data Sovereignty Manager, TikTok
Wcześniej Activision Blizzard, Microsoft i Tencent. Jej trzy wskazówki, jak się wyróżnić:
- Zdobądź konkretną rekomendację. Osoba polecająca powinna opisać, jak razem pracowaliście i co rozwiązaliście.
- Trik na 30 minut. Poznaj firmę-matkę i jej poboczne projekty, nie tylko główną aplikację.
- Mentalność Day 1. Pokaż ciekawość, gotowość do rozwiązywania problemów i troskę o produkt.
Wkrótce
Od doktoratu do badań w przemyśle.
Wkrótce
Od doktoratu do czegoś zupełnie innego.
Rozmowy 1:1 z Alexandrą
Chcesz pomocy w zastosowaniu tego do Twojej sytuacji?
Byłam w tym dwa razy: z uczelni do Google, a teraz z Google do startupu. Umów rozmowę i spojrzymy razem na Twoją sytuację. Wyjdziesz z uczciwym spojrzeniem z zewnątrz i konkretnymi następnymi krokami, a nie z dopingiem.
15 minut
Szybkie pytanie
$29
Jedno konkretne pytanie, na które chcesz dostać prostą odpowiedź: czy moje CV jest czytelne dla przemysłu, czy przyjąć tę ofertę, czy ten pomysł ma sens?
Zarezerwuj 15 minut30 minutNajpopularniejsze
Rozmowa o zmianie ścieżki kariery
$49
Czas, żeby przejść przez to, gdzie jesteś, dokąd chcesz dojść i co Cię naprawdę blokuje. Kończymy z planem na Twój następny ruch.
Zarezerwuj 30 minutO czym możemy porozmawiać
- Odejście z uczelni (doktorat lub postdoc) do przemysłu i jak wytłumaczyć swoje badania, żeby firmy je zrozumiały
- Wybór projektów pobocznych i zamienianie ich w historie, które działają na rozmowach
- Wejście do big tech: jak naprawdę wyglądają rozmowy i codzienna praca
- Przejście z dużej firmy do startupu i czy to dobra decyzja dla Ciebie
- Poczucie utknięcia: wiesz, że coś musi się zmienić, ale nie wiesz co ani jak
Jak to działa
Wybierz termin, który Ci pasuje, i krótko napisz, co masz na głowie.
Zapłać bezpiecznie kartą. Rezerwacja potwierdza się od razu.
Dostajesz zaproszenie do kalendarza z linkiem do wideorozmowy. Rozmawiamy.
Z kim będziesz rozmawiać
Alexandra Maxi Dudzinski, PhD. Fizyczka, która została tech-osobą: uczelnia, potem Google, teraz startup. Prowadzę też Crocodata, małe studio, w którym buduję i publikuję własne aplikacje, i nagrywam krótkie filmy o tym, co dzieje się w tech. LinkedIn →
Wkrótce: kursy i więcej filmów, które wejdą głębiej w każdy krok tego frameworku.
Rozmowy to nieformalne rozmowy mentoringowe, a nie terapia ani porada prawna czy finansowa. Rezerwacją i płatnością zajmują się Cal.com i Stripe; okno rezerwacji ładuje się z Cal.com dopiero po kliknięciu przycisku rezerwacji. Pytania? contact@crocodata.net