亚麻,hr电话

马上要秋招了，我邀请了我的好朋友Michael来做一次分享，他是去年秋招上岸FAANG的，所以就总结了一些经验，分享给大家，希望对大家求职有帮助。这次主要分享一些关于面试的经验，就先从电面，技术面和谈薪这几块来聊聊。

Recruiter 电话面试

投递简历后，一般有3种情况，以下三种按照发生概率排序，由大到小：

第一种（60%以上）：石沉大海，杳无音信。

第二种（30%以上）：回复时间one week至3 month不等。

第三种（10%不到）：Recruiter电话预约，回复时间一个月内，最快当天，绝大多数都以邮件形式通知，如果不是来自邮件通知的，绝大多数情况下证明这个recruiter不够专业，或者这个公司前景/工作环境堪忧（亚麻的recruiter就有过直接打电话通知，不通过邮件提醒，因此是“绝大多数”）。

收到第三种回复后，恭喜，这意味着：

A. 你的简历通过了简历关，你的简历上的信息符合他们的需求，至少从联系你的那个recruiter的角度看是的。

B. 如果你填过了身份状态调查问卷，说你需要sponsorship，那么这个回复就说明这家公司会提供sponsorship，欢迎国际学生，你的身份并不是你获得offer的阻碍。

C. 如果能在这次面试中聊得好，就有机会获得技术面试资格。

对于这个面试，可以说是一个既重要又简单的面试，你需要为此准备：一份简短的自我介绍。

一份简短的自我介绍包括:

1.姓名，一句话概括完的教育/工作经历。这是为了帮助recruiter确认他手上拿到的是你的简历。

2.一句话能讲完的对自己技术技能的概括。这里要根据JD来讲，贯彻“你要的人就是我”的思想。

3.为什么要加入贵司。

4.对方公司岗位业务的基本情况，网上能搜到的就贴在一个文档里存着，保证别人提起来的时候，体现你对他们的业务非常感兴趣，个人介绍里的加入贵司的理由可以参考这里，因为Recruiter不一定懂技术，但是业务肯定多少会熟悉。

5.关于招聘流程，公司前景，业务方向的问题，用于最后环节反问recruiter，一方面帮助你自己拿捏好面试节奏，另一方面给recruiter留下积极的印象。

这个面试之后，recruiter才会正式把你的信息提交给他/她的老板hiring manager/VP engineer….，有时候这个recruiter可能就是hiring manager或者有权力给你安排技术面试，总之，这个面试之后你有机会参加到技术面试，但不是绝对。这个环节，有大约30%-40%的情况会被hiring manager给拒绝，就当你免费练习职场英语的机会了

技术面试

终于到了各位期待已久的环节，这个环节就是各位摩拳擦掌，大部分时间都在准备着的环节，技术面试。

技术面试一般由基层工程师和VP engineer组成，如果面试官是基层工程师（title一般是senior engineer），那么面试内容就会以技术细节为主，大家倒背如流的各种语言的机制，框架使用，底层知识，算法面试，基本上都是由基层工程师来面试的，而VP engineer，很大可能就是能fire或者hire你的那个人，一般就会问一些行为类问题，比如团队合作，工作态度，学习态度之类的问题，与技术相关的反而少。

所以一般情况下，这两类问题就分成技术问题和行为类问题（behavior question），在北美招聘中，BQ的重要性是要高于技术问题的重要性的，换句话说就是，一个人可以技术勉勉强强，但是BQ绝对不能勉强，这一点在北美大中型公司中都有很大程度的体现，具体来说，亚麻就十分重视BQ的回答大家有目共睹。然而BQ的重要性，很可能是大多数小白同学最容易忽视的。

技术面试的技术问题，希望你从这几个问题考虑，每一个问题都可以写一篇万字长文来讲解，因此这里只是给大家提供一个引子：

1. 如何说好自己用过的技术和项目？

2. 如何保证在算法面试中与面试官保持合适的交流节奏

3.怎样在技术面试中结合对方业务难点进行回答

行为类问题，则是一方面要对对方公司文化，团队业务有清晰的认识，比如亚麻的领导力法则，基本上不为每个法则准备一两个故事进行讲解，就很难过亚麻的BQ面试。另一方面，多在Google搜索行为类问题的讨论，如果你有报培训班，请务必好好从培训班的老师那边学习如何回答BQ，不要小视这个问题。

薪资谈判挑offer

当你过了BQ面和技术面后，恭喜，你终于获得了找工作的主动权：挑offer，谈薪资

这个环节只需要注意以下几点：

1. 永远不要立马接受recruiter第一次提出的包裹，就算那个包裹已经远高于你的预期，也请表现一下犹豫，跟对方再多聊几句再考虑是不是要接。因为大多数情况下，recruiter给的第一个包裹都是他们能给你的最低的包裹。在时间充裕的情况下，请要求recruiter挂断电话让他和他的老板商量一下是不是可以多给一点，最多可以让recruiter 回去和他的老板商量两次，第三次交涉的结果基本上就是对方能给的最高包裹。

2.谈薪资的时候，如果有其他offer，请跟recruiter明确提出，这是你的筹码，请好好利用，必须是真的有offer，否则被要求提供offer的pdf文档就可能被视为不诚信，不诚信是一个严肃的问题。

3.包裹能加的地方有sign on，有relocate，有各种补贴，stock，不一定非得加base。

最后希望大家都能成功上岸！

我们是由Google、Facebook、九大投行、MBB等具有丰富从业经验的资深工程师、面试官及高级管理者组成的导师团队，过去几年中，我们已经成功帮助830+优秀学子拿到顶级公司的offer，主要提供的求职面试辅导包括DS｜DA｜BA｜CS｜AI｜PM｜Finance｜Quant｜UI/UX｜Consulting等方向

我的过程其实比较偶然也比较幸运。在进入亚马逊之前我有三年的数据分析师经验，之前待的是中小厂，正好到了一个瓶颈期，当时手头能有的数据颗粒度也无法满足我做一些更深层次的分析，于是决定开始寻找新的机会。在某蓝绿色招聘软件更新简历之后，亚马逊的 HR 联系到了我，他先让我去官网投递了简历，之后就正式开启了招聘流程。后续的面试过程虽然战线比较久但也相对来说比较顺利。

一. 面试过程

1，概览

现阶段由于疫情，所有面试都在线上进行，都是使用亚马逊内部通讯软件 chime，需要提前下载好软件，或者直接使用面试邮件中提供的网页链接登陆。我遇到的所有面试官都很 nice，整个过程更多像聊天交流而不是正儿八经的面试。有一些对于亚麻的疑问，以及岗位的疑问乃至职业发展上的讨论都可以大胆提问，他们也都会非常热心给予回答。

2，一面技术面

我应聘的是 BI/BA（亚麻内部这两个岗位是一回事）, 所以一面技术面主要考 SQL。面试官会给你一个在线网页，直接在上面答题写 code 就可以了。总共七八道题。整体难度不难，一些基本的语法和 window function，有几道可以有多种解法。当场就可以知道你有没有过一面。

3，二面到五面 Loop Interview

一面通过后会进入到 Loop Interview。一共四轮，每轮一个小时。面试官会涉及到你的直属上司，两位同组的同事，以及一个其他部门但会和你这个岗位有一些合作的同事。这四轮不需要安排在一天，提前和 HR 预约好时间就好。我是分了两个半天完成这四轮面试。Loop Interview 更多围绕着你过往的经历与做过的项目，需要特别提醒一点的是，亚麻是个企业文化较重的公司，最为出名的就是 14 条领导力法则(Leadership Principles)，建议小伙伴们在准备过往项目的时候要尽量挑一些出彩的点往领导力法则上去靠。面试官也会直接问你“有哪个项目你觉得是符合 XXX（领导力中的一条），可以展开说说吗？”

大家可以在介绍自己项目的过程中采用 STAR 法则，即 Situation – Task – Action – Result. 先大致介绍一下项目背景，遇到了什么任务或者什么难点，是通过怎样的方法解决的，最后结果如何，在介绍解决方法的时候，可以尝试往领导力法则上靠。

附上 14 条 LeaderShip Principles

Customer ObsessionThink BigInvent and SimplifyHave Backbone; Disagree and CommitEarn TrustAre right, A lotLearn and be curiousOwnershipHire and develop the bestFrugalityDeliver ResultsBias for ActionDive DeepInsist on the highest standards

4，六面 HR

等五轮面试全部结束之后，HR 会再约你个时间简单聊一下，这一轮就没有之前那么正式，我是直接在电话里用十五分钟就聊完了。大致会问一下离职的原因，对下一份工作的期待之类。

5，面试通过

之后前五轮的面试官和 HR 大家会坐在一起，开一个 roundtable，讨论出最后对你的决定面试通过之后，HR 会电话联系你与你谈薪，以及最终入职的时间。等确定之后就会给你发邮件 offer。

二.常见问题

Q：薪资水平

A：亚麻年包 = 基本工资+签字费+股票。基本工资与行业水平差不多，签字费会分成两年每月按月发放。股票在入职第二年后，分三年陆续发放。

Q：对英文水平要求高吗？

A：不算低。我的面试中有一轮就是英文面试（因为老板本身就是老外哈哈）。亚麻作为一个跨国企业，尤其数据这类的岗位，和其他 global 部门合作的机会是非常多的，所以基本的听说读写以及专业的邮件撰写这些都是必需的。

Q：从 HR 联系到最后谈薪花了多久？

A：一个多月。

Q：工作氛围怎么样？

A：专业、愉快、开放。同事和老板包括需要紧密合作的业务方人都很棒而且专业，讨论开放度和自由度很高，只要和工作业务相关的任何想法都可以提出来大家一起头脑风暴。亚麻还特有的一个企业文化就是 1 on 1(一对一谈话) 。有新同事入职，工作上有什么困惑，可以随时和大家约一个 30 分钟的谈话。老板也会非常关心你的职业发展，我和我的老板每个季度都会有关于职业生涯的讨论，他会给我一些他的建议，同时也鼓励大家多多探索，如果想要转岗到其他部门，甚至想要转到海外也都是有机会的。

Q：加班多吗？

A：亚麻是个很注重 work-life balance 的地方。不鼓励大家加班。上班不打卡，也不用每天去公司，可以在家办公。主要还是把手上的项目按时交付就可以。如果有不合理的工作量分配，也可以及时和老板沟通。（当然会不可避免有一些时候需要倒个时差和坐标在国外的团队一起线上讨论，所以有时候会需要早上七八点或者晚上九十点开会，级别越高频率越高）

Q：数据岗常用的工具？

A：SQL，Excel 这些算基操。可视化工具会使用亚麻自己开发的 Quicksight（和市面上常用的 Tableau, PowerBI 都很类似）. 也会有一些 Data science 的小项目会使用到 Python，但比例没有前几者这么高。

三.内推

欢迎登陆官方网站，如有感兴趣的岗位欢迎联系我内推。

汉斯·罗斯林用数据讲故事的同时，也要避免数字的欺骗性

《赤裸裸的统计学》 by 查尔斯·伟兰

可以作为《事实》的补充阅读。“用数据说谎容易，用数据说出真相很难”

《StoryTelling With Data》 by Cole Nussbaumer Knaflic

如何用一张图的不同形式做完一整个 presentation. 形式服从于功能。用数据讲好故事还是得从故事本身出发。建议每个不希望自己仅限于拉数的数据岗读一下。

《数据分析：企业的贤内助》 by 陈哲

一本 down to earth 的指导手册，可以作为数据分析从 0 到 1 的培训。但个人觉得数据采集的章节可以跳过（大数据时代用田野调查的方式获得数据还是略有些不那么普世通用）

《啤酒与尿布》 by 高勇 Retail is Detail.

在阅读过程中会产生很多新的可以运用在自己工作中的想法。我读完之后就有和我的业务方提议了一个新的分析项目，并用其中的方法论大获好评。

2，工具篇

写在前面：我并不推荐大家上来就看 o'reilly 系列，O'reilly 系列为了把知识点讲的更全所以非常详细，更适合当 handbook 使用。如果一上来就把 python 每个函数以及每个函数里所有参数都砸在你面前，对于初学者来说枯燥且容易遗忘。等建立了数据分析的 use case 之后再去看 o'reilly，这样会知道在什么情况下可以用什么的解决方法，印象会更为深刻理解也会更为透彻。

Excel：

多用，多使用搜索引擎，搜索时如果有快捷键的可以顺带一起记忆，对提升效率有极大帮助。对于 Excel VBA，不用特地花时间去学，因为大多 VBA 的功能大多可用 Python 替代，如果实在要用，现用现搜即可。

SQL：

《SQL 必知必会》by Ben Forta

比较适合小白自学 SQL，有基础的小伙伴可以直接跳过或者可以直接上 leetcode，刷个五十道题，对付 85%以上工作场景足矣

Python：

《对比 Excel，轻松学习 Python 数据分析》 by 张俊红

对于想快速上手 Python 的 excel 表哥表姐们非常友好，用对比的方式学 Py，易懂又不容易忘。

《深入浅出 Python》 by Paul Barry

前一半对基础巩固非常好。

算法：

《算法图解》 by Aditya Bhargava