大家好， <前言> 原本想说反响不高有点懒得写完，加上後续找工作好像跟AdvEduUK的宗旨不合，有点懒得写完，不过抱持着有始有终的精神，还是有後续找工作的故事补完，希望可以帮助到有类似背景的人想用英国二硕+PSW转换跑道的人，想看offer + 心得跳到最後一段即可。 ———————————————————————— Title: 从UCL DSML MSc开始的求职路。 Warning! 本偏纯属个人主观经验谈，如有意见不合之处，欢迎留言补充。 如有争议，都是你对 <个人背景> 台大CS硕in wireless communication and Cloud computing 一线IC厂 3 years Software engineer (firmware + few AI/ML projects) UCL Data Science & Machine Learning (DSML) MSc 显而易见我就是想靠UCL MSc programme 转换跑道，往Data Scientist / Machine learning Engineer走，所以後续的找工作经验都会是基於此的相关经验。 <UCL IXN> UCL Industry Exchange Network (UCL IXN)，上篇文有提到过DSML课程中有个60 credits的project，其中可以选择要做Academic or industry projects，其中的industry projects就是UCL IXN计画(https://www.ucl.ac.uk/computer-science/collaborate/ucl-industry-exchange-network-ucl-ixn)，强烈建议不考虑继续读pHD的人都选IXN，这段时间做的project不仅可以当作internship，project内容也会与Data scientist / Machine Learning engineer强相关，会是CV上很重要的一块。 建议是department一开放选择当天就开始研究心仪的candidate (100+)，尽快寄信面试，通常热门的选项很快就没有了(First in First serve)。 <准备期> 这边算是跟台湾找工作差异最大的地方，以我自身为例：2023 September毕业的情况大概要抓在2023 March开始找工作(丢履历)，预留6个月的缓冲期，比较有机会在一毕业之後马上开工。 大致上，面试流程会有以下阶段： 1. CV screening 2. HR phone calling 3. technical round (or take home assessment + reviewing round) 4. behavior questions round (for team culture fit) 5. offer or not 後续文章会基於这个顺序来写。 <CV / Cover Letter> CV不多着墨，网路上很多范本，照着刻就好。 Cover Letter比较需要自己客制化，挑职涯上的相关亮点着墨即可，最好配合JD关键字，recruiter只会找关键字看而已。CV制作完毕建议使用网路上的资源对自己的CV检查下会不会有parsing的问题 (google resume scanner)。 p.s.1 CV上可以在名字附近加注no visa sponsorship required 提高面试机率 p.s.2 这边有个有趣的实验是关於recruiter看CV时的热点区域：https://www.linkedin.com/posts/mrscottchisholm_jerry-lee-jerryjhlee-on-x-activity-7167870836652113920-RcHJ?utm_source=share&utm_medium=member_desktop <面试前准备> 善用LinkedIn，练习networking，约coffee chat or e-meeting，尝试拿internal referral。 网路上很多资源教你如何准备，不赘述。累积人脉在英国求职会占很重要的一环。 <behavior interview> 网路上有题库，不赘述。 建议是面试前几天找个朋友练习mock interview，个人会准备基础7题behavior questions + glassdoor 上的题目，现在有ChatGPT准备起来不是难事。 最重要的是，不要背稿！不要背稿！不要背稿！ 面试前可以准备问题答案的简单bullet points，但不要准备整份讲稿。推荐去读下cracking the coding interview前5章准备behavior questions的方式，完全照做+完整练习，这部分没有9分也有7,8分。 p.s. 网路上很多AI interview prep tool，个人感觉满实用的。 <technical interview: 基础知识 / 刷题 / side project> 重要性：基础知识 >= side project > 刷题 个人体感上，关於Data scientist / Machine Learning engineer的职位，比较偏重实作方面，所以technical 面试时coding的占比相对低，顶多问些python coding的基本知识，网路上有题库，熟悉即可，所以刷题的比例可以稍微降低。 ML基础观念必须要十分熟捻，网路上有题库，熟悉即可。 Side projects大概再面试前需要准备2-3个熟悉业界的MLOps frame / Pytorch / Tensorflow …以及相关的Cloud services such as GCP / Azure / AWS会大幅增加你拿到面试的机率，理想中在学校就读时就可以开始经营这块 (包含经营Github)。 Data scientist / Machine Learning engineer面试过程中的technical round很高机率会是take home assessment + interview reviewing，所以透过side project 去提早熟悉这些tools library会是很大的优势；少部分会是online test，很高机率会把平时工作用的code拿出来问你这部分在做什麽……所以提早熟悉没坏处。 <找工心得> 2023 September毕业後真的花了很久时间在面试丢履历，原本想说2024过完年没工作就灰溜溜的回台湾，还好还是运气好拿到心仪的offer (in finance sector，税前大概是台湾最後一年薪水*1.5 ~ 2)。 从结果来看虽然好像整篇内容没提到UCL太多，其实这份offer的来源还跟UCL IXN计划有关。当时我在子公司实习(做 master project)，虽然当时没拿到return offer，不过後来在母公司面试且拿到offer的interview时，HR有特别提到我子公司实习的经历impressive，大概前老板有帮忙说好话吧XD 结果来看UCL这段经验还是帮助到我，虽然不是那麽直接，感觉整个学费就是为了买这个机会。课程内容还是太过时了且偏基础理论，不如去youtube看李鸿毅教授的影片(推一下2024的生成式AI导论)。 客观来讲DS / MLE 在英国还是相对热门的产业，所以开的opening相对多，不过竞争者更多(200+ candidates for one opening)，很多opening都是不到一天就filled…… 薪资方面：For entry level，市场上中小公司开价大概落在50k ~ 70k annually before tax，稍微有规模的公司可能会多10%~20%。如果是graduate scheme 可能会更低，落在40k ~ 50k。Sensor level 大概100k up 吧，不过对於想用英国二硕转跑道的人大概完全不会考虑XD 结论就是，除非对英国情有独锺（或者被你的partner绑来英国），不然科技业首选还是美? 瞗K… 上面的薪水 * 2 ~ 3就差不多是美国同职缺的薪水呜呜呜。 原本後续想更新英国职场，不过大概真的就偏离本版太多，所以算了(或者更新在其他地方) 。 Sent from JPTT on my iPhone --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 152.37.111.118 (英国) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/AdvEduUK/M.1709566271.A.5CC.html s 我其实也没有给他很低的评价啦 只是觉得他偏贵。再来是我其实没有修到他最热门那几门课，所以评价会有bias。 我觉得你的问题层面有点广，但总结来说： 1. 如果你已经有ML背景，想找MLE工作，我可能会推荐用HPI Visa，因为现在英国的工签政策收紧，用PSW或是打工度假签找工作真的是很痛苦（时间太短） 2. 如果想找DS，可能要有phd比较有竞争力，二硕又同领域不太会有加分。 想聊可以私信我:) [1m推 sjsjsjlove : 刚拿到ucl offer推推推 感谢分享！！ 03/15 23:39 ※ 编辑: Godeater (82.132.212.82 英国), 03/17/2024 22:17:26