女人中的女人👍🏼👍🏼!
雌性中的雌性👍🏼👍🏼!
北美科技圈又迎来一位大女主
前LinkedIn数据和人工智能部门负责人Ya Xu
官宣加入谷歌DeepMind
16年时间,从实习生到副总裁
这位几乎一年升一级的80后女留学生
到底什么来头?
Women in Tech!又一位女性Role Model
身为较早一批“转码的商科女留学生”,Ya Xu一路走来的经历,给大家很好的打了个样。
Ya Xu绝对是Women in Tech的代表人物。她的本科就读于威廉与玛丽学院的经济专业,在大三期间曾进入Morgan Stanley实习,正是这次实习让她发现,她其实对“钱”并不感兴趣。于是本科毕业后,Ya Xu花了4年时间从斯坦福统计学研究生一路读到PhD。怀揣着知识和实力,她以一名实习生的身份进入谷歌。从那时起,Ya Xu在硅谷的职场之路就像开挂般,一路登顶:Applied Researcher ~ Senior Applied Researcher
共3年,大约1.5年升一级
从Staff Applied Researcher & Engineer到VP of Engineering, Head of Data and AI,期间经历微软收购LinkedIn,共11年升7级
在LinkedIn工作11年后,兜兜转转在今年重新回归谷歌,连Ya Xu自己都感慨:“从内部名字搜索到我曾经审阅过的文档,回顾以前的工作痕迹,真是太神奇了”。
不仅成就自己,Ya Xu在走过的路上也不忘帮助更多的人。她在LinkedIn工作期间,就领导了Women in Tech,帮助更多科技女性从业者。除此之外,她还和微软的Ron Kohavi、谷歌的Diane Tang两位行业大佬,共同编撰了一本专门针对A/B Testing的面试指导书。图/豆瓣评分高达9分,亚马逊则高达4.7/5.0分是一种统计学方法,用于比较两个版本的产品或页面的性能,以确定哪个版本更有效。也是Data Analyst、Business Analyst、Product Manager等相关岗位的必考面试题:◼️Tiktok DA Intern:Situations we can't analyze through A/B test
◼️Amazon DS:There is a case study with two UI versions of a camera on Amazon. Which one is better, and how do you solve it with a model?
不论是在海外还是国内,学习过这本书的同学评价都很高:
✅这本书并非仅限于Data Scientists的求职,而是以同时面向Product Management、Software Engineering、Data Engineering和公司决策者的角度出发。✅基于作者们的自身工作经验,每个知识点不仅有实例支持,还会提供对应技术细节的具体描述。强烈建议正在准备以上相关岗位面试的同学阅读,枫叶君已自费搜集到了这本书的高清PDF版,扫码备注【AB+你的学校】免费发你~
不止Ya Xu,今年硅谷大厂的管理层涌现了不少华人面孔,谷歌、亚麻等也在逐步恢复PERM,加上近期校招大量放岗,可谓是喜事连连~DBC职梦学员也顶住诸多压力,斩获大厂Offer:*篇幅有限,仅展示部分,可下拉到底查看完整offer榜仔细观察过这些学员的背景经历,枫叶君发现除了充足的实习、项目经验,他们基本上都分享了一个很重要的投递Tips:
这个时候,获取开岗消息的及时性就特别重要,枫叶君也组织了一个北美科技求职抱团群,有高含金量的开岗均会第一时间在群内通知。比如说专门针对大一本科的Google STEP项目昨天刚开岗,Tutor就第一时间在群内进行了播报,并附上了相应的简历模板、面经等资料。
除此之外,在获得OT、Phone Screen、VO等邀请时,大家也会在群内交流,DBC职梦也会不定时搜集多家大厂的面经、OT,需要的同学可随时自取。
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*封面图片来源于网络,侵删
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