* 本文作者 Blake，以下仅代表个人观点

求职季的焦虑是场死循环

即使是再高阶的代码也跑不通

哈喽，大家好我是 WST 合伙人 Blake

最近微信一直被学弟学妹们的问题刷屏

"DA 岗会不会被 AI 取代啊？"

" 我会不会被人家比下去啊？"

...

作为参与特斯拉招聘面试的高级数据分析师

同时也是 WST 多年的职业 Mentor

今天我也想基于多年从业者的视角

首次分享留学生求职 Data 岗的策略

希望在这个寒冬，给未来数据人带来一丝温暖

Data 求职非常激烈，留学生还有机会吗？

我先和大家说 2 个数字：400，700。

几年前，一家大公司的一个 Data 岗位大概平均能收到 400 份 ~500 份简历申请。而现在的情况是，Tesla 开放一个 Data 岗位申请，第二天就已经收到了 700 份简历。

北美 Data 求职竞争这么激烈，那么无绿卡的中国留学生还有机会吗？

我的答案是很肯定的 Yes。

Part.

1

作为 Tesla 数据分析师，我眼中的 Data 是怎样的？

如果要说到数据分析行业的未来发展，我的核心观点是：这是一个与时俱进、未来热度不降反增的 industry。

在 Tesla，数据扮演越来越重要的一个角色。

Tesla 数据分析师是跟着项目组走的。Tesla 有偏运营的组、也有偏 sales 分析的组，或是偏硬件的组（传感器数据的分析）。数据分析师会有负责的项目组，前期我们要和项目组对接，需要清楚项目组同事平时的工作流程，使用的是什么工具，数据来源在哪里。

在收集完数据后，接下来就是通过 SQL,Python,Power BI,Tableau 等工具，完成数据清洗、建模、数据可视化等操作，为项目组提供 data support。

表面上来看，数据分析师是用 Technical 的方式解决问题，但随着职业发展进入中级阶段，数据分析师更要像产品经理一样深度理解用户需求、业务场景与商业逻辑。Tesla 会要求数据岗位逐步融入产品经理职能，包括主动承担跨部门项目，学习更多的业务知识，比如产品分析、市场策略等，提升自己对业务的影响力。

Data Analyst 和 Business Analyst 不是机械化地写 code，你需要有产品思维和商业思维，帮助企业做决策，而做决策这个事情 AI 是无法取代的。

2

作为 Tesla 招聘面试官，Data 需要的核心技能是？

看到这里的你，应该对数据分析这一领域建立了一个大概的认知。那么接下来，我会说说 Tesla 招聘 Data 岗位的具体要求。

我们会通过一轮轮面试对候选人进行全方位考察。这里我也顺势和大家分享下 Tesla Data 岗位面试流程（每个组会有一些差别）

1）Pre 面：Recruiter 这边会有个简单的 screening，和 candidate 约一个大概 15-20 分钟的 phone call，问一些基本的 BQ。

2）正式一面：Hiring Manager 对候选人简历上写的公司过往 experience 和做的项目进行提问。 

3）二面（Technical 面）主要是 live coding，会让候选人当场写 Python/SQL code。

4）终面：在终面之前，我们会给候选人发一个 take home assignment，让他们利用课后的时间通过 Python/SQL 去解决一个商业问题。到终面时，面试官会针对该项目进行深入提问并要求候选人进行 presentation。有些组没有布置 take home project，会要求候选人自行准备并展示其最满意的项目。最后，senior manager 或者是其他组的同事还会问一些 BQ。

3

能力可以提升，重要的是「你」要被看见

在北美求职市场，无论经济周期如何波动、无论目标行业薪资高低与否，Networking 始终是留学生求职过程中不可或缺的关键环节。

前面我也和大家提到了，现在一个 Data 岗位可能会收到成千甚至上万份申请，公司招聘人员是不可能看到每一份简历的。包括 Tesla 在内的很多公司普遍遵循以下策略

1）内部推荐优先机制：通过内部员工 referral 的简历是自动被置顶的，profile 会优先被看到。

2）动态招聘机制：采用 " 先到先得 " 的处理原则。

我们如果看到感兴趣的简历，面试得还不错就给 offer。很多同学会说自己怎么连拒信都没收到。其实真相是：我们可能都没有看到你的简历，但我们已经招到人了。

那么国际生怎么做 Networking？分享下我的建议。

学校 career fair/info session 一定要去，多露脸，简历递交出去，保持联系。

Linkedln 广泛加人，同一家公司至少加 10 个人以上。Data/ 非 Data 的，manager level/hr level/individual contributor 都可以加，广撒网去 reach out。Message 要体现出你的兴趣和背景适配度，强调自己对公司的兴趣，自己的能力以及过去经历和公司要求是一致的。

和对方去约 phone call。这里我要提醒一下大家，Linkedln 都是广撒网，很容易体现出自己不重视岗位，既然对方同意 phone call，自己事先一定要做好 research，在提问的时候能体现出这一点是加分项。

时刻关注岗位 opening，当下可能没法给你 referral，但是建立长线关系，之后有机会会想到你。

加入 WST，帮助留学生在不确定性中锚定成长

我一直对于教育与知识分享很感兴趣，也曾在学校 career center 担任基础指导工作。基于相同的理念，我加入了 WST。

我个人的教学风格就是更注重 hands on，比如在和学生讲解某一个知识点的过程中，我会给一个企业级别的 data set，让学生自己去 hands on。在这个过程中，引导他们将学生思维转向职场思维。我布置的作业不会像学校 professor 那样会列出 1234，而是布置一个最终能呈现出效果的任务。

在这个过程中，也能提升学生的批判性思维，这在职场中往往比技术能力更重要。我们组之前有个实习生，只会听从老板布置的任务。他这种被动执行指令的思维模式，导致在后续数据验证时才发现关键维度缺失，最终结论与实际业务场景严重脱节。

在以 WST 合伙人的身份 " 助人成长 " 的过程中，最触动我的是能见证学员突破自我时的蜕变瞬间。

我曾经带过的一位学生小 J，他在美国一所排名前 50 的大学学习商业分析。面对学校 Python/R 课程的复杂作业，他经常熬夜调试代码却总得不到预期结果。这种持续的挫败感逐渐演变为自我怀疑：或许我真的没有编程天赋。而这种认知偏差让他决定先把课程学好，等到准备充足再开始求职，因此错过了很多求职机会。

让我庆幸的是我通过自己的经验，让小 J 意识到应该把精力放在 industry 真正需要的技能上。我一直和小 J 强调industry 的 coding 更偏向于数据操作，而不是复杂的算法，减少了他的心理压力。小 J 不再因为课堂作业难而害怕求职，同时调整了自己的时间分配，避免了把所有精力都放在课程上而忽略求职。最终小 J 成功拿到了一家金融科技公司数据分析师的 offer。

小 L 的问题有两个：一是她完全依赖海投，而没有通过内推、行业联系或主动联系招聘经理来增加面试机会。二是在面试中，她表现得不够自信，回答问题时往往过于客观，而没有强调自己在项目中的贡献和价值，难以让面试官眼前一亮。

针对她的情况，我们制定了一套详细的求职策略。Networking 并不意味着要强行推销自己，而是找到合适的方式与行业人士建立联系，获取有价值的信息。经过三个月的持续练习，小 L 的 networking 能力得到了提升，不再害怕主动联系行业人士，而是能够自然地通过聊天获取招聘信息，并在内推的帮助下获得了几家公司的面试机会。

在面试表现上，她的回答变得更加流畅、有逻辑，能够有效展现自己的项目经验与公司的需求匹配度。最终，她成功拿到了某国际咨询公司数据分析师的 offer，并表示自己最大的突破就是克服了社交恐惧，学会了如何在面试中自信地表达自己。

求职不仅仅是简历的比拼，也不是海投的数量游戏，而是一个需要精准策略 + 有效沟通的过程。

在《当幸福来敲门》中，Chris Gardner 曾说：" 别让别人说你成不了材 "。这句话恰如其分地诠释了求职指导的价值 —— 我们不仅是技能教练，更是打破认知枷锁的引路人。WST 的导师团队们始终相信：每个留学生都拥有成为 " 职场主角 " 的潜力，关键在于找到打开机遇之门的方法论。

You can't connect the dots looking forward; you can only connect them looking backward. So you have to trust that the dots will somehow connect in your future.  

—— Steve Jobs

----------WST 合伙人 Blake 导师 ----------

WST 团队成立于 2014 年，专注于年薪 10w 美金以上的全领域高薪行业求职，2020-2024 最难求职季依然可以做到以 94% 的学员上岸成功率闻名于全球各大高校 ~  

在全球高薪行业裁员潮叠加 AI 人才内卷的双重挑战下，WST 学员逆势拿到各行业 Top 公司的 Data 岗位 Offer。

Microsoft

Data Scientist  

P&G

Data Analyst  

CMU

Capital One

Business Analyst  

Duke University

Sam's Club

Data & BI

UIUC

华泰证券

数据分析  

Columbia University

无视求职环境的客观因素，在 WST，一位学员手握多张顶级 Offer 仍是一件稀松平常的事：

历时十一年 WST 所获 offer 年薪总和超 80 亿人民币。所有完整实名案例，未打码高清 offer 原图，全部案例服务流程的还原视频可供展示 ~

除了今天给大家分享的 Data 导师 Blake，我们还有来自各个高薪行业方向的在职导师团队坐镇，WST 的宗旨就是助力每一个加入 WST 的学生获得满意 Offer！以下为部分合伙人介绍：

Shawn 导师

研究生毕业于纽约大学 Courant 学院，在高盛美国办公室担任 Quantitative Risk Strategist。帮助数十位 WST 学员成功拿下 Goldman Sachs,Citi,J.P. Morgan,BlackRock 等顶级金融机构的 Offer。

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Lindsey 导师

MBA 毕业于 UCB，硕士毕业于宾大，求职阶段一人实现 MBB 大满贯！加入 WST 至今，帮助过的学员都上岸了 McKinsey,BCG,Bain,Deloitte 等顶尖咨询公司。

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Jordan 导师

毕业于 USC 马歇尔商学院，曾在全球最大的资管公司 PIMCO 担任基金经理，以往学员的战绩包括 PJT Partners,Houlihan Lokey,Lazard,Ares,BofA,Barclays, KKR,Jefferies,William Blair, PlMCO 等。

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Oden 导师

十年软件开发经验，目前在 Google MTV 总部做软件工程师，曾参与多个 Google 的重大软件开发项目，同步参与并负责 Google 校园招聘以及面试筛选环节，帮助了美国、英国、加拿大等地近百位留学生拿到了 MAANG 等头部科技公司的 Offer。

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