008-我的大数据面试之旅(一)

我可以忘记很多场面试,唯独不能忘记这次。如果要给这次面试立个牌坊,那就写上:诚实赢得机会。
还记得在上大学的时候,要参加竞选很多学生干部,社团组织,那时候就开始填写个人简历了。那时候没什么荣誉,简历上没什么可写,面试的时候装作很有兴趣,很自信听话的样子。现在想来,那是单纯而又是正常的。
大学将要毕业,校招求职的时候。为了得到工作机会,在简历上把各种各样的大大小小的荣誉,甚至和该岗位没什么相关的荣誉都写上去。现在想来,那样没有看清自己,对自己和对企业都有些不负责任。
再后来,自学大数据技术,也参加面试。
被那些培训机构和广告“洗脑”。
大数据分析和技术在这几年被炒的热火朝天。
大数据思维,大数据驱动,数据可视化,大数据创业,人工智能,机器学习,都成为了国家、企业和程序员热议的话题。大家都想在大数据领域有所建树,能够通过数据挖到一些有价值的东西,对此,我也有些相信。然而,这还不够让很多人为之不舍昼夜地奋斗。
让很多做IT的人转行做大数据,让很多学数学的人去做大数据,让很多像我这种跨行的人为之而疯狂,其实少不了各大培训机构宣传的和各大招聘网站上的大数据岗位薪资诱惑。是的,大数据的岗位的薪资稍微比其他行业更高,而且听起来还高大上。
就在14年到16年短短两年之间,我亲眼目睹了好几家培训大数据人才的培训机构诞生,比如大讲台,比如超人学院,比如某某老师,他们都是以hadoop培训为切入点,在大数据培训市场下分得一块蛋糕。大数据的崛起给了这些培训机构机会,也给了很多想从事这方面的人机会,我也是其中之一。
我选择这一条路,在最初是因为觉得数据可视化很酷,一图胜千言的表达很有意思,对于我这种有些设计情节的人来说,不排斥是清理之中的。之后才学了R语言,又想痛快地在大数据领域徜徉一番,于是选定了hadoop的技术。正巧很想练习某个项目“一万小时”,天时地利就这样开始训练了。
如果没有15年的开始,就没有现在的面试。
面试之前,做好了最坏的打算。
由于自己是老师,可以兼职上课,于是5月就离职了,逼着自己一定要找到hadoop的工作,算是“破釜沉舟”了。离职学习的日子心里压力很大,但是可以每天学习大数据,前两个月倒也是非常快乐。原本计划七月就找工作,无奈拖到八月。真是应了一个场景:一到深水区,事情就变得复杂了。
学到后面,发现很多公司要求有java开发经验,而我没有这方面经验,瞬间就不敢去找了。于是,听了某个大牛的话,拿着网上的javaEE课程,学了两月,对于我来说,效果真好,因为对javaSE用起来就更加熟练了。“欲得其中,必得其上,欲得其上,必求上上”。
可是学javaEE不是一朝一夕的功夫,我根本不可能在短时间内掌握。此时,几乎快要绝望了。信心被打击得全无,七月尾开始整天魂不守舍。 没办法,被身边的人赶鸭子上架,必须在八月的投简历出去。
此时,我做好了最坏的打算——免费帮人干,只要能进公司。
面试中的意见。
我写好了简历拿给了五六个有经验的前辈看,他们给了我不同的意见。 我问这简历是写真实的还是编造一些相关的工作经验?
A说:你的简历跨度太大,改成自己有一年的java开发经验。不这么写,怎么找工作?
B说:你的项目经验太少,再自己添加一个。
C说:这样就可以了,不用编,你就说你是跟着大牛学习了一年。现在市场还没饱和,还是有很多机会的。
因为自己怕说谎,哪怕进了公司要圆谎太辛苦,因为没勇气吹水,所以我拿着自己的简历,做好了最坏的心理准备,实话实话地去面对每一个面试官。 一共面试了十家左右,有国企,有外包,有传统行业做大数据的,有互联网行业。一开始我以为大数据很热门是那些培训机构吹出来,现在发现每个行业每个公司都在开始利用数据为企业创造价值。有能力,机会还是挺多的。
在所有的面试过程中,有两个面试官给了我很深的印象,这个印象是:他们问了我很多技术问题之后,面对我想笑却笑不出来。其中一个做了十几年IT或DT技术的人,问完我话后猛喝一杯咖啡的样子,记忆犹新。这给了我很大的启发,首先我知道这两个面试官是知道我的底子的,用不用我是一方面,能够真实知道我的水平并且给我意见,我觉得我好开心,我知道了自己的水平,也体会到再差的人哪怕失败了也是挺好的,至少我是去面试去找工作了。
作为从零跨行的一个人来说,面对大数据技术的挑战,我也是尽力而为了,他们也没有要求更多。
很幸运,在第二周就拿到了五个offer,在面试过程中也得到了很多前辈的宝贵意见和批评,真是幸运。
面试之后。
在每一个面试过后的三五天,我都拿起电话回访,问自己没被录用的原因是什么,如此让我知道没被录用的原因是因为自己哪一方面不符合对方的要求。在面试官的眼里,其实除了技术要匹配外,他们也很看着应聘者的态度,看重应聘者的学习能力还有是否诚实,一个做银行外包的老大说:“技术可以学,心态不好就不要!”
希望我的面试之旅可以给将要找工作的你一些参考。
-end-

我在练习大数据技能一万小时的路上,已经坚持了1188.96小时,距离“一万小时”只有8811.04个小时。

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