单纯想分享一下在德国找Data相关工作的经验分享
我会尽量以客观的陈述跟建议来分享
!文长!
个人背景
M.s : 亚琛工大 RWTH 理工科系(无实习)
德文: A2
德国硕士在职期间,蛮早就锁定Data为未来找工作的方向
论文做的是Data Science在车辆上的应用;
因为系上没有强制实习,加上这是第二硕了,我的策略是希望能赶快毕业投身职场
=== 2020.6. ===
毕业证书到手后才正式开始找工作,
方向: DS(data science), DA(data analyst), 英文缺
投/面试/offer: ~100/8/1
一开始只锁定纯英文缺,
但是没有实习经验,加上技能包其实就在学期间学的课程内容 projects等,
因此大公司Junior缺,graduate program几乎都无声卡/罐头拒绝,
小公司陆续有一些面试,但聊完都没消息
*期间自修学了database,data warehouse,cloud services, BI tools等, 并把SQL练到很熟
后来即便JD用德文写,要求德文(Deutschkenntnisse),全德国范围不论城市规模,偏僻与否
全部都投,面试依旧少的可怜
累积总共收过3份case study,概念都是给你一个dataset, 并针对需求看要是要用 python sklearn
,Pandas dataframe或是matplotlib/seaborn作图
交完后都没有后续
=== 2020.9. ===
本来已经开始看台湾的职缺了, 但有一家位在科隆的电信零售商在聊完后对我背景有兴趣,
邀请我去线下面试(疫情期间大都线上),面试内容是SQL+ microsoft Access(DBMS)
线下面试前几天我才在恶补Access的操作,上机考也觉得紧张写的不是很好
但最终一周后就发offer了, 也是6月开始找工作以来唯一一个offer
虽然我当下最想做的是data science的内容, 这个offer比较像是data management,
即写SQL, 操作DBMS, 搭建pipelines等
考量的点:
1. 再继续找下去, 机会成本越来越大: 没有收入的日常开销, 自身年纪,家人因素等
2. 薪水扣完税其实没剩多少; 存钱角度来说我回台湾会有更好的机会
3. 来德国读第二硕之前, 是以待德国职场为目标
短暂思考后决定接这个offer, 并于同年12月上工
=== 2022.3 - 2022.7 ===
第一份工作做了一段时间,很满意德国整体的工作环境(弹性,假多,旅游方便,etc)
但察觉到在这个职位我能做的东西有限(天花板较低), 我德文不好很多时候蛮痛苦的
加上也慢慢对薪水不满意, 开始修改履历准备跳槽
观察过后,我求职目标只锁定Data Engineer(DE) + 英文环境
原因:
1. DA: 需该行业domian knowhow, 德文要求高, 较少coding 较多dashboarding
我不喜欢
2. DS: ML, DL, NLP等大流行,需follow新的学术文章等,有一定比例的research成分
认清自己可能没有优势可能也不会享受其中
3. DE: Cloud solutions, k8s, 也要写code, 觉得能接触的东西很多,
也能了解企业资料平台的架构
有了工作经验后, 这次找工作面试的机会明显比较多,
投/面试/offer: ~50/12/4
德企面试流程不外乎:
1. 履历过了后 recruiter会找你聊, 快速对一下你的背景、问你预期薪资、通知期、
一周接受去几天办公室等
2. (不一定) OA: 90/120分钟3题, 大部分各是 python + SQL + spark
3. *tech关
4. (不一定) BQ
5. 线下去跟组员碰面、跟部门主管
6. 拒信/offer
*tech关准备内容多且杂:
针对履历问做过的projects、情境题(从raw data到analytic ready中间的过程)
、考你Azure/AWS services的熟悉度、kubernetes/docker, CI/CD, kafka, spark,
Lakehouse 等
最后接的offer薪资涨幅大概35%, 同年10月上工
=== 2024.1 ~ present ===
工作顺顺,期间偶尔面试了解一下市场行情, 投senior的缺、精投为主,
条件是: 很match我技能包+ 不用搬家+ 薪资涨幅>20%
1. 履历有不少被直接刷掉, 应该是年资不够(senior要求通常是 5y+)
2. 面试流程跟2022那次差不多
3. 内容不再只是针对技术熟悉度,会问pipeline、data platform整体架构设计,
以及跨部门合作的经验
目前拿到1个offer, 薪资涨幅35%
=== 建议与结论===
1. 在学期间即便没有实习,也要提早看看职缺,了解市场现在需要的技能是什么
2. 德文不好不用怕投只用德文写的职缺,德文程度会增加面试的机会,
但决定是否拿到offer的因素是面试表现以及自身技术能力
3. Data有很多相关工作,分析自己想要什么、更适合什么,面试的时候可以放在自我介绍说
让面试官知道你是了解自己的
4. 时间紧的话 面试首先针对技术, BQ我遇到的比较少 也都不刁钻
5. 规律稳定的工时意味着下班更高自主的时间: 把握它,进修学新的东西或是德文.
我期间陆续考了k8s, AWS, Databricks的证照,也学了很多相关技能
我本身花在德文的时间比较少,因为我想快速累积扩展我的技术,
但流利的德文一定是加分项(美企除外)
此篇就自身面试的经验分享给也想在德国找Data相关的求职者
祝 顺利!