海外求职和国内有什么不一样？
作者：互联网
我是Lu Zheng：
大家好，我的数据分析师职业生涯是从国外开始的，我重点分享以下3点：
1）面试如何被拒的？
2）如何调整后，成功拿到了offer？
3）中间遇到了哪些坑？
1.我的背景，大致经历
国内本科工科女，毕业后在上海做市场营销，2016年去了新西兰一边打工一边旅行，同时思考着换行。
2018年初，我申请了维多利亚大学的统计学专业的graduate diploma（本科后），一年时间完成了3年本科统计的重点课程。
这期间同时做着民宿生意，来支持着我的学业和生活。2018年底毕业前，通过校招项目，拿到新西兰领先的电商平台数据分析师的工作。
在新西兰工作了近2年后，我于今年9月底搬来了德国柏林。柏林是我非常喜欢的城市，英语普及率高（我的德语还太初级）。
欧洲创业公司的摇篮，以及非常多的知名跨国公司也在这里。2个多月的面试磨练，我在上周拿到一家心仪的跨境金融公司的offer。
2.如何学习准备的？
之前学习了常用的分析工具Excel、SQL，了解了一些基础的统计学知识。
我在工作里面接触到的软件，用SQL从公司的数据库里获取需要的数据，用Power BI来可视化数据。
有的工作还要用到Python，这个根据自己的目标职位要求灵活选择来学习。
工作了几年以后，我非常荣幸被猴子老师加入写书团队，和各行业优秀的分析师一起写了《数据分析思维》这本书。
这本书分为两大部分：“方法篇”和“实战篇”。“方法篇”介绍了数据分析中常用的业务指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题的步骤。
“实战篇”讲解了如何应用的方法来解决工作中的问题，里面有十二个行业（靠前电商、跨境电商、金融信贷、金融第三方支付、家政、旅游、在线教育、运营商、内容、房产、汽车、零售）的项目案例，其中我负责写了房产行业这一章。
3.如何准备面试的？
新西兰的面试我在书里有提到，就不再这里重复来。今天重点说下在德国的面试吧。
初到一个新的国家，第一份工作总是比较难找。我在领英、glassdoor等网站里，整理了9家我认为相匹配的公司，然后投递了简历。
1周后收到了2家公司的面试邀请，面试邀请率22%
公司A是跨14个国家的食品套餐配送平台，我经历了3轮面试（HR初面、技术测试、直属经理），但是第三轮后邮件通知我没通过。
公司B是跨42个国家的外卖平台，经历了4轮面试（HR初面、技术测试、部门总经理面试、直属经理面试、团队成员面试）。
每次面试间隔一周左右，所以过程大概用了一个多月时间。整个面试过程走完了一遍，以为offer近在咫尺，HR却通知我未被入用。
我邮件问其原因，她和我打了一个电话，把所有面试官对我的意见总结告诉了我。
有些面试走到最后一轮未被入用，建议小伙伴们可以询问HR要反馈意见，毕竟我们曾经彼此欣赏过。这样可以直接了解自己的不足，对之后的面试会有很大帮助。
接下来的一周我又投了一些公司，面试邀请率是0，拒信是100%。加之之前面试失败的经历，自信心直线下降。
4.如何改变后找到工作的？
我用了一个周末的时间排解情绪（狂哭一顿），这个方法对我挺管用的。在新的一周开始时，我开始策略性调整方向和进攻，把”找工作“这件事作为一个主体项目，然后划分到具体的小项目，用项目管理软件跟踪管理。
我把这几个小项目分别讲一下吧。
1）简历
许多工作的招聘要求和我的经验吻合，可为什么我被邀请面试的概率却这么低呢？
这肯定是我的简历出了问题。问了几个在柏林的同行朋友，请求他们帮我修改简历。
朋友们都非常真心的给出了些建设性意见，例如我的简历里字太多，没重点，排版不易阅读，没有照片。
在收集了多方意见后，我自己用PPT画了一个模板，缩短了简历内容到一页纸，黑体字突出工作重点，把会用的软件的成熟度可视化，我的部分信息已隐藏，简历模板如下。
简历中成就一栏我也提到了参与写作的书《数据分析思维》，有的面试官会点链接，进到豆瓣主页，并翻译页面内容成英文，问我参与写了哪一章，有什么内容。
有些你很感兴趣的公司，在招聘要求里会列出一些你没用过的软件，这时候不要慌，网上搜搜它的难易程度和掌握它需要的时间。
例如，某家公司的取数和可视化都用了一个不常见的软件叫LookML，我搜索了这个软件，软件官网就有免费的培训，时长8小时。（当然前提是你有基本功，会SQL，有分析思维，有快速可视化和呈现的能力）。
我自学了以后，把这个软件加到了简历里，再投了这个公司。面试时，面试官问我，你们之前公司也用这个软件吗？
我也如实说，没有呢，我看你们要求分析师会用这个，我就去学了一下。面试官会心一笑，此处潜台词：”好家伙，就是冲着我们来的呀！“
2）求职信（给面试官的一封信）
在西方国家求职，大部分时候都需要附上一封几百字的求职信（cover letter），以说明自己求职的意向等，也是再次展示自己的一个机会。
让同行朋友修改我的求职信时，他们都笑了，说你写的也太敷衍了。
确实，投出去的每封求职信，都应该对自己负责。时刻要意识到自己的最高目标 —— 拿到工作，而不是完成投递这个动作，海投无诚意也无心意。
在认识到问题后，我重整了结构，也同样在网上调研找经验，怎么写可以真诚和出彩，让面试官眼前一亮。
我修改后的求职信结构是：
第1段一般是介绍自己过去的经验，也可以提到自己的技能将为公司带来商业价值。
第2段我把对方的岗位要求复制进来，针对每条要求做回答：
这样写下来，就是想向面试官表达，我就是你们心目中的最佳候选人。选我，选我，选我！
求职信的第3段可以写自己对公司业务模式的了解及愿景。
基本上这样子的求职信的结构会让面试官清楚的知道，你很了解了他们的公司和岗位，你有认真的做过调研。
筛简历第一轮一般是HR，他们不会很了解每个岗位的太具体的工作细节，如果你把招聘要求清楚列出来并作出回应，可以省去他们在招聘要求和简历之间做对比抓重点的时间。
所以，请主动的把有用高效的信息投进HR的嘴里。
一个小经验，如果知道招聘官或HR的姓名，可以在信开头写Dear Mr./Mrs xxx 更显得尊重。
简历和求职信修改过程是我痛并快乐着的10天。同时我找前经理要了一封推荐信，以增加面试邀请的概率。
在这两方面准备都做好后，我开始新一轮的简历投递。投了6个公司，一周后收到4个面试邀请，面试邀请概率是67%，比上一轮提高了200%的邀请率，并且0拒信。
敲开公司的大门这一关，成功。
3）梳理工作内容
面试前，要对自己曾经做过的项目，团队的合作分工，用过的软件有充分的了解，尤其是写在简历上的项目。
简历上写的每个字，都是已经抛出去的球。当被面试官问起来，就得必须圆的回来。
参考一个稍微反面的例子，《令人心动的offer第二季》的詹秋怡在面试时，简历上写到在校5门成绩是A。面试官问她哪5门，她可能是紧张，并没有全答上来。印象减分
最好整理3-5个参与过的项目，从头到尾的自己在家练着说几遍。有时候面试官的问题比较开放性，你可以自由发挥。在简短回答后，他还希望听多一些内容，那么继续提及你做过的项目就是很好的实证补充。
没有工作经验的同学，可以在网上或者找前辈要些项目做。或者找一些初创公司的志愿项目，又或者就事实做一些带数据的分析。
划重点，项目，可以很有力的展现你对该岗位的热情。”我做过“ 的句式比 ”我想做“和”我知道“ 有用太多。
4）面试问题总结和准备
每参加一次面试都似上了一次战场，经验宝贵。把面试里一些棘手的问题，以及面试官给的反馈写下来做总结和复盘，会对之后的面试很有帮助。
5）建立人设
领英在国外找工作非常实用，请保持领英的内容和简历上类似。许多公司对候选人感兴趣时，会上领英上看看他们的动态，以及他们上家公司的规模，资料是否真实等等。
把领英”我要求职“的按钮打开，猎头和HR在人才库的搜索时，会更容易发现你。
你也可以主动搜寻一些猎头公司，和他们的相关领域的猎头约时间聊聊天，告诉他们，请有工作机会的时候联系我。和猎头的合作，是双赢的，主动争取肯定没错。
除了领英，github，kaggle，medium等专业相关的平台，都可以多更新自己做过的项目，或对于数据分析的文章。如果是国内求职，可以把项目放到知乎等平台上。
6）调整气场
首先要明白，大多数优秀的主持人上台前都会紧张，那么普通人在的面试，演讲时紧张，再正常不过了。
怎么克服紧张，让自己的状态调整到最好呢？
推荐一本书《高能量姿势》，书里面提到在做过一些实验后，得出结论人在皮质醇低，睾酮高的时候，状态稳定，能量强。从激素的角度，怎么可以让人快速的达到这个状态？
1）在面试前，摆出神奇女侠双手叉腰挺胸抬头的姿势，或其他身体展开性的姿势，保持两分钟。
2）弱化焦点效应。太在意自己在别人心中的形象，会带来弱势心里，更自贬，引发嫉妒或生气。强势心里会更加宽容，更自尊，说话声音会更慢，跟他人有目光接触，不害怕停顿。
小伙伴可以自己找书来看看。
气场打开了，着装我也稍微提一下吧，最好以深色职业为主。
虽然很多互联网公司都对着装没要求，但那是对入职以后的员工。面试的时候，还是要尽量在潜意识层面，给人”你很专业“的印象（我就犯过着装过于随意的错误，整场面试下来，别人觉得我太随意）。
如果是网络面试，在面试前，查看家里的wifi、手机、电脑等设备的情况。和朋友测试下，面试要使用的视频软件，通话效果好不好，会不会卡（同样，我也犯过这样的错误，面试时网络卡到根本没办法听清对方说话，最后只能通过打电话完成面试，但是整体节奏被打乱了）。
把上面整个步骤走一遍，相信你们离理想工作也不远了，祝大家找工作顺利。
上面内容来自“猴子数据分析学院”学员分享的求职经验，来源：⠀
https://www.zhihu.com/question/27573926/answer/1609412476
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标签：面试官,简历,面试,求职,HR,国内,海外,软件,求职信 来源： https://www.cnblogs.com/houzidata/p/14548820.html